Die wichtigsten Fakten zur Vermeidung von Bias in AI-Systemen und wie wir bei der M&L AG damit umgehen: 

Datenbias: AI-Systeme lernen aus Daten. Wenn diese Daten verzerrt sind, beispielsweise durch Über- oder Unterrepräsentation bestimmter Gruppen, kann die AI diese Verzerrungen in ihren Vorhersagen oder Entscheidungen widerspiegeln.

Algorithmischer Bias: Selbst wenn Daten umfassend und ausgewogen sind, können Algorithmen immer noch verzerrte Muster entwickeln, abhängig davon, wie sie programmiert sind und welche Ziele sie verfolgen.

Historischer Bias: Viele AI-Systeme werden mit historischen Daten trainiert. Wenn in diesen Daten diskriminierende Praktiken oder Ungleichheiten enthalten sind, könnte die KI diese fortsetzen.

Bestätigungs-Bias: AI-Systeme könnten dazu neigen, Informationen zu bevorzugen, die zu vorherigen Annahmen oder Ergebnissen passen, was zu einer Schleife aus selbstbestätigenden Vorhersagen führen kann.

Interaktionsbias: Nutzerinteraktionen mit AI-Systemen können ebenfalls Verzerrungen einführen, besonders wenn Nutzer bewusst oder unbewusst verzerrte Eingaben machen.

 

Um Bias zu vermeiden, müssen unsere Entwickler und Nutzer von AI-Systemen bei der M&L AG folgende Grundsätze sicherstellen:

• Vielfältige und repräsentative Datensätze:
  Sorgfältige Auswahl und Überprüfung der Daten, um sicherzustellen, dass alle relevanten Gruppen fair repräsentiert sind.
   
• Bias-Monitoring und -Testing:
  Regelmäßige Überprüfung von AI-Systemen auf Verzerrungen und deren Korrektur.
   
• Transparenz:
  Offenlegung darüber, wie Algorithmen funktionieren und wie Entscheidungen getroffen werden.
   
• Ethische Richtlinien:
  Entwicklung und Befolgung ethischer Richtlinien zur AI-Nutzung.
   
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit:
  Einbeziehung von Experten aus verschiedenen Feldern, um ein umfassendes Verständnis für potenzielle Verzerrungen zu entwickeln.
   
• Feedbackschleifen:
  Implementierung von Mechanismen, die es ermöglichen, Feedback von Nutzern und Betroffenen zu sammeln und zu integrieren, um die AI kontinuierlich zu verbessern.