Was ist algorithmische Voreingenommenheit?
Kategorie: Algorithmen und Methoden
Glossareintrag zum Thema: Algorithmische Voreingenommenheit
Algorithmische Voreingenommenheit bezieht sich auf die ungewollte, aber dennoch vorhandene Verzerrung, die in den Entscheidungen von Algorithmen und KI-Systemen eingebettet ist. Diese Verzerrung kann auf Vorurteile, Diskriminierung oder ungleiche Behandlung von Personen oder Gruppen basieren, die in den verwendeten Trainingsdaten enthalten sind oder durch den Entwurf des Algorithmus selbst eingeführt wurden.
Die Herkunft der algorithmischen Voreingenommenheit ist eng mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen verbunden. Diese Systeme verwenden oft große Mengen von Trainingsdaten, die menschliche Vorurteile und gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln können. Wenn diese Daten nicht sorgfältig überprüft und bereinigt werden, können sie zu algorithmischer Voreingenommenheit führen.
Die algorithmische Voreingenommenheit kann in verschiedenen Kontexten und Anwendungsbereichen auftreten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Einstellungsentscheidungen, Kreditvergabe, Strafverfolgung, Gesundheitswesen und mehr. Dies kann zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, die sich negativ auf bestimmte Gruppen oder Personen auswirken.
Synonyme oder verwandte Begriffe für algorithmische Voreingenommenheit sind beispielsweise „algorithmische Diskriminierung“, „algorithmische Verzerrung“ oder „algorithmisches Bias“.
Es ist wichtig zu unterscheiden zwischen algorithmischer Voreingenommenheit und anderen verwandten Begriffen wie „Fehler“ oder „Rauschen“ in den Daten. Während Fehler und Rauschen technische Probleme sind, die die Leistung von Algorithmen beeinträchtigen können, bezieht sich algorithmische Voreingenommenheit auf die ethischen und sozialen Auswirkungen von Algorithmen.
Abkürzungen oder Akronyme, die im Zusammenhang mit algorithmischer Voreingenommenheit verwendet werden können, sind „AV“ oder „AB“.
Um algorithmische Voreingenommenheit zu vermeiden, ist es wichtig, sorgfältige Verfahren zur Datensammlung, -bereinigung und -überprüfung zu implementieren. Darüber hinaus sollten KI-Systeme regelmäßig auf algorithmische Voreingenommenheit überprüft und wenn nötig angepasst werden.
Insgesamt ist es wichtig, dass die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen ethisch verantwortlich erfolgen, um algorithmische Voreingenommenheit zu minimieren und gerechte Ergebnisse für alle zu gewährleisten.
