Kurz erklärt
Bias in KI bezeichnet Verzerrungen oder Vorurteile, die dazu führen, dass KI-Systeme fehlerhafte oder unfaire Entscheidungen treffen. Ursachen sind meist fehlerhafte oder unausgewogene Daten.
Was versteht
man unter Bias in KI?
Bias bedeutet im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, dass Algorithmen voreingenommene oder verzerrte Entscheidungen treffen. Diese Verzerrungen entstehen oft durch einseitige oder unausgewogene Trainingsdaten. Vereinfacht gesagt: Eine KI lernt von Menschen, und wenn menschliche Vorurteile oder Fehler in den Daten stecken, übernimmt das System diese oft unbemerkt. So kann es passieren, dass ein KI-System bestimmte Gruppen diskriminiert oder unfaire Entscheidungen trifft. Ein Beispiel: Stellt euch vor, eine KI lernt anhand historischer Daten, wer besonders geeignet für eine Führungsposition ist. Wenn in der Vergangenheit vor allem Männer Führungskräfte waren, lernt die KI möglicherweise, Frauen automatisch als weniger geeignet einzustufen – völlig unabhängig von ihren tatsächlichen Fähigkeiten. Dieses unfaire Ergebnis nennt man „Bias“.
Wo zeigt
sich Bias in KI im Alltag?
Bias begegnet uns bereits in vielen alltäglichen KI-Systemen. Beispielsweise bei der Gesichtserkennung: Studien zeigen, dass manche Systeme Gesichter bestimmter Hautfarben schlechter erkennen, weil die Trainingsdaten überwiegend helle Hauttypen enthielten. Oder bei Bewerbungsverfahren, bei denen KI-Systeme automatisch Lebensläufe aussortieren: Wenn frühere Einstellungen eine bestimmte Personengruppe bevorzugt haben, könnten die Algorithmen neue Kandidaten unfair bewerten. Auch bei automatischen Übersetzungssystemen zeigt sich manchmal Bias: Wenn zum Beispiel Berufsbezeichnungen automatisch mit männlichen Pronomen übersetzt werden, verstärken Systeme unbewusst Vorurteile über Geschlechterrollen.
Welche
Ursachen hat Bias in KI?
Bias entsteht meist dadurch, dass KI-Systeme auf Grundlage historischer Daten trainiert werden. Diese Daten spiegeln oft bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten wider. Wenn etwa eine KI zur Kreditvergabe anhand alter Daten lernt, könnte sie lernen, Menschen bestimmter Herkunft oder aus bestimmten Stadtteilen systematisch schlechter zu bewerten, weil das in den Trainingsdaten bereits so war. Manchmal liegt das Problem aber auch in der Art, wie Daten ausgewählt werden: Sind Datensätze nicht vielfältig genug oder zu klein, entstehen automatisch Verzerrungen. Hinzu kommt, dass Programmierer und Entwickler oft unbewusst ihre eigenen Vorurteile in die Entwicklung der Systeme einfließen lassen, was den Bias noch verstärken kann.
Wie können
wir Bias in KI verhindern oder verringern?
Bias lässt sich am besten verhindern, indem man von Beginn an vielfältige und ausgewogene Datensätze verwendet. Wichtig ist zudem, KI-Systeme regelmäßig zu überprüfen und auf mögliche Verzerrungen hin zu testen. Das bedeutet konkret, dass Unternehmen und Entwickler bewusst Daten hinterfragen und gezielt darauf achten müssen, ob ihre Systeme unfaire Muster erzeugen. Außerdem helfen Transparenz und klare Regeln: Unternehmen sollten offenlegen, welche Daten verwendet wurden und wie Entscheidungen zustande kommen. Das ermöglicht es, mögliche Bias-Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Wichtig ist zudem, Mitarbeitende und Führungskräfte darin zu schulen, Bias frühzeitig zu erkennen und bewusst gegenzusteuern.
