Bias in Daten: Die unsichtbare Herausforderung der KI

Bias in Daten: Die unsichtbare Herausforderung der KI

Laura K.: Künstliche Intelligenz mag zwar als unfehlbar und objektiv erscheinen, doch in der Datenwelt lauert eine versteckte Gefahr – der Bias. Aber was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff?

Günther T.: Bias in Daten bezieht sich auf die Verzerrungen oder Vorurteile, die in den Datensätzen vorhanden sind, die KI-Systeme lernen und ihre Entscheidungen treffen lassen. Diese Verzerrungen können aus vielfältigen Quellen stammen, von bewussten Vorurteilen bis hin zu unbeabsichtigten Fehlern in den Daten. Und hier liegt das Problem: Wenn die Daten, mit denen KI-Systeme trainiert werden, nicht repräsentativ oder ausgewogen sind, können die Ergebnisse verfälscht und diskriminierende Entscheidungen getroffen werden.

Laura K.: Das klingt besorgniserregend. Aber wie kann es sein, dass KI-Systeme diskriminieren, wenn sie doch auf Nullen und Einsen basieren?

Günther T.: Die Diskriminierung entsteht nicht aufgrund der binären Natur der Daten, sondern aufgrund der Art und Weise, wie diese Daten gesammelt, ausgewählt und interpretiert werden. Stell dir vor, du trainierst eine KI, um Bewerbungen zu bewerten, und die Daten stammen hauptsächlich aus einem bestimmten geografischen Gebiet oder einer bestimmten Bevölkerungsgruppe. Die KI könnte dann unbewusst dazu neigen, Bewerber:innen aus anderen Regionen oder Gruppen zu benachteiligen. Dieses Phänomen ist nicht nur theoretisch, sondern hat bereits in der Praxis zu unfairen Ergebnissen geführt.

Laura K.: Das ist besorgniserregend. Aber können wir nicht einfach sicherstellen, dass die Daten korrekt und vielfältig sind, um solche Verzerrungen zu vermeiden?

Günther T.: Das ist definitiv das Ziel, aber es ist einfacher gesagt als getan. Daten können bewusst oder unbewusst Verzerrungen enthalten, die schwer zu erkennen sind. Zudem spiegeln sie oft die bestehenden gesellschaftlichen Vorurteile wider. Wenn die reale Welt diskriminierend ist, werden es auch die Daten sein. Und wenn wir diese Vorurteile nicht bewusst angehen, werden sie sich in den KI-Systemen widerspiegeln und sogar verstärken.

Also ein wahrer Teufelskreis. Aber es gibt Lösungen!

Laura K.: Ja, es gibt einige Lösungsansätze. Ein wichtiger Schritt ist die transparente Dokumentation der Daten und der verwendeten Algorithmen, um mögliche Verzerrungen aufzudecken. Zudem müssen vielfältige Teams an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt sein, um unterschiedliche Perspektiven einzubringen. Regulierungen und Standards können ebenfalls dazu beitragen, dass KI-Systeme ethisch und gerecht agieren.

Letztendlich ist der Weg zu einer gerechten KI-Revolution steinig, aber keineswegs unmöglich. Indem wir die unsichtbaren Vorurteile in den Daten beleuchten und aktiv gegensteuern, können wir den Grundstein für eine KI-Zukunft legen, die von Fairness und Gleichberechtigung geprägt ist. Denn KI mag auf Nullen und Einsen basieren, doch ihr Einfluss auf unsere Gesellschaft ist alles andere als binär.

von Günther Tschabuschnig und Laura Kaltenbrunner

📧 guenther.tschabuschnig@dataintelligence.at und laura.kaltenbrunner@datanauts.at

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