Bias in der KI – Erkennen und Verbessern

Ein umfassender Leitfaden zur Erkennung, Prävention und Verbesserung von Biases.

 

Das Thema Voreingenommenheit ist ein ziemlich großes Thema – glücklicherweise hat man in den letzten Jahren damit begonnen, das Bewusstsein für dieses Thema und auch für unbewusste Voreingenommenheit zu schärfen. Vorurteile an sich gibt es schon immer. Sie sind nicht unbedingt etwas Schlechtes. Unser Gehirn nutzt Voreingenommenheit, um schneller zu sein und Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen zu treffen, die es bereits in der Vergangenheit gesammelt hat. In der Vergangenheit waren Vorurteile auch eine Form des Schutzes – es war einfacher, seine Siedlung sicher zu halten, wenn man Menschen ausschloss, die nicht so aussahen oder sich so verhielten wie man selbst – aber wir leben nicht mehr in der Steinzeit und viele Vorurteile sind heute kontraproduktiv und verletzend.

Vorurteile können auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen sein, z. B. auf kulturelle Erziehung, persönliche Überzeugungen, Erfahrungen und soziale Prägung. Vorurteile können sich in verschiedenen Formen manifestieren, darunter rassistische, geschlechtsspezifische, kognitive, Bestätigungs- und Affinitätsvorurteile. Sie führen oft zu diskriminierenden Praktiken, die bestimmte Gruppen benachteiligen, Stereotypen fördern und Vielfalt und Integration behindern. Vorurteile können sich auch auf das berufliche Umfeld auswirken und zu verzerrten Einstellungspraktiken, ungleicher Bezahlung und eingeschränkten Möglichkeiten für Minderheiten führen. Um Fairness, Gleichberechtigung und soziale Gerechtigkeit in unserer Gesellschaft zu fördern, ist es wichtig, Vorurteile zu verstehen und zu bekämpfen. Dies erfordert ständiges Lernen, Selbstreflexion und aktive Bemühungen, Vorurteile in unseren Einstellungen und Verhaltensweisen in Frage zu stellen und abzuschwächen.

Wie bereits in der Einleitung deutlich wurde, sind Vorurteile nicht einer bestimmten Gruppe von Menschen vorbehalten. Wir alle haben sie – völlig unabhängig von unserer Religion oder Hautfarbe. Deshalb ist es wichtig, dass wir alle immer wieder daran erinnert werden, innezuhalten, nachzudenken und zu überdenken, was ich vielleicht denke. Und heute – mit all den sozialen Medien und anderen Blasen, in denen wir leben und die immer weniger durchlässig sind – könnten Vorurteile sogar „bestätigt“ werden, anstatt sie zu hinterfragen. Das Beste, um Vorurteilen vorzubeugen und sie abzubauen, ist daher ein lebendiges, heterogenes Umfeld, in dem man stets mehrere Quellen und Meinungen überprüft und auch andere Meinungen reflektiert.

Und nun lassen Sie uns über KI sprechen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem integralen Bestandteil unseres Lebens geworden und treibt viele Technologien an, mit denen wir täglich interagieren. Von Social-Media-Plattformen und Suchmaschinen bis hin zum Gesundheitswesen und der Strafjustiz – die Fähigkeit der KI, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, hat verschiedene Branchen revolutioniert. Neben den vielen Vorteilen hat die KI jedoch auch viele Probleme, die ihr zu Grunde liegen – einige sind für alle sichtbar, andere werden vielleicht erst sichtbar, wenn wir tiefer graben. Das Problem mit einer aktuellen KI – und betrachten wir speziell den Ansatz von OpenAI, die beschlossen haben, ein digitales Kind zu bauen und ihm alles so beizubringen, wie man es mit einem Menschen tun würde – ist, dass jeder Lehrer immer voreingenommen sein wird. Dies könnte leicht zu beheben sein – aber wir müssen es zuerst aufdecken.

Teil 1: Das Verständnis von Voreingenommenheit in der KI

1.1 Die Ursprünge der Voreingenommenheit in der KI

Verzerrungen in der künstlichen Intelligenz sind oft auf die Daten zurückzuführen, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden. Diese Vorurteile können auf historische gesellschaftliche Vorurteile, voreingenommene Stichprobenverfahren oder sogar auf den Prozess der Datenbeschriftung zurückzuführen sein. Es ist wichtig zu erkennen, dass KI-Systeme aus den Daten lernen, mit denen sie gefüttert werden, und wenn die Daten Verzerrungen enthalten, wird das KI-System diese Verzerrungen wahrscheinlich in seiner Ausgabe beibehalten. Ein Beispiel aus der Gesundheits- und Diagnostikbranche ist die Krebserkennung. Bei einer Untersuchung der Ergebnisse zeigte eine KI eine höhere Wahrscheinlichkeit für Krebs in Bildern mit Text – aufgrund ihres Trainings, während die meisten Krebsbilder aufgrund der durchgeführten Diagnostik Text enthielten, im Gegensatz zu Bildern von gesundem Gewebe ohne Befund.

Ein weiteres Beispiel dafür ist das, was zu Beginn der Pandemie geschah – insbesondere mit Zoom. TechCrunch hat bereits einen Artikel darüber geschrieben. Das zugrundeliegende Problem sind die Trainingsdaten der KI, die wahrscheinlich hauptsächlich aus weißen Gesichtern bestehen.

Aber es muss nicht unbedingt das Training sein. Wenn Sie unseren Beitrag über die Geschichte der KI gelesen haben, erinnern Sie sich vielleicht an Tay. (hier können Sie ihn noch einmal lesen) – die nur durch das Internet trainiert wurde. Und ja – genau das, was Sie jetzt vielleicht denken, ist passiert (Hitler…)

„Ich habe Berichte gehört, dass Schwarze Menschen in ihrem Zoom-Hintergrund verblassen, weil die Algorithmen angeblich nicht in der Lage sind, Gesichter mit dunkler Hautfarbe gut zu erkennen“, sagt Dr. Ramirez, ehemaliger Professor für Maschinenbau an der Yale University, gegenüber OneZero.

 

Die Forschung hat bereits gezeigt, dass es verschiedene Arten von Verzerrungen in einer KI gibt, die wir angehen müssen.

 

1.2 Verschiedene Arten von Vorurteilen in der KI

Es gibt verschiedene Arten von Verzerrungen, die in KI-Systemen auftreten können:

• Vorbestehende Voreingenommenheit: Tritt auf, wenn historische Daten gesellschaftliche Verzerrungen und Vorurteile widerspiegeln.
• Stichprobenverzerrung: Tritt auf, wenn die zum Training von KI-Modellen verwendeten Daten nicht repräsentativ für die Zielpopulation sind.
• Verzerrungen bei der Messung: Tritt auf, wenn die Methoden der Datenerfassung systematische Fehler enthalten.
• Verzerrungen bei der Kennzeichnung: Tritt auf, wenn der Prozess der Kennzeichnung von Daten zu subjektiven Verzerrungen durch menschliche Kommentatoren führt.

Was bei dieser Einordnung ziemlich offensichtlich wird, ist, dass wir alle dafür verantwortlich sein werden – eigentlich schon dafür verantwortlich sind, wie sich eine KI verhält und auch in naher und ferner Zukunft entwickeln wird. Es liegt also an uns, die Zukunft zu gestalten, die wir wollen. Die mögliche Spanne wird zwischen Skynet und The Culture liegen.

1.3 Konsequenzen von voreingenommenen KI-Systemen

Manche Menschen mögen argumentieren, dass Vorurteile manchmal immer noch gültig sind, und vielleicht nicht einmal verstehen, welche enormen Auswirkungen dies haben kann. Aber voreingenommene KI-Systeme können nachteilige Folgen haben wie

Diskriminierung: KI-Systeme können unbeabsichtigt bestimmte Gruppen oder Einzelpersonen gegenüber anderen bevorzugen und so die Ungleichheit aufrechterhalten.
Fehlinformationen: Voreingenommene KI-Systeme können zur Verbreitung von falschen oder irreführenden Informationen beitragen.
Vertrauensverlust: Nutzer können das Vertrauen in KI-Systeme verlieren, die voreingenommene Ergebnisse liefern.

Die Folgen von voreingenommener KI beschränken sich jedoch nicht auf Diskriminierung, Fehlinformationen und Vertrauensverlust. Voreingenommene KI kann auch schwerwiegende ethische und rechtliche Folgen haben, einschließlich Verletzungen der Privatsphäre und finanziellem Schaden. So kann ein KI-System, das zur Gesichtserkennung eingesetzt wird, Personen fälschlicherweise identifizieren, was zu unrechtmäßigen Festnahmen oder Inhaftierungen führen kann. Im Gesundheitswesen können KI-Systeme falsche medizinische Entscheidungen oder Empfehlungen abgeben, was zu schwerwiegenden gesundheitlichen Folgen für die Patienten führen kann.

Darüber hinaus können voreingenommene KI-Systeme auch gesellschaftliche Stereotypen aufrechterhalten, was zu einer weiteren Marginalisierung bestimmter Gruppen führt. Wenn ein KI-System beispielsweise auf Daten trainiert wird, die geschlechtsspezifische Vorurteile enthalten, kann es diese Vorurteile in seinen Empfehlungen oder Entscheidungen beibehalten. Dies kann schwerwiegende Folgen für Personen haben, die diskriminiert werden, insbesondere in Bereichen wie Beschäftigung, Wohnungswesen und Bildung.

Zusätzlich zu diesen Problemen kann eine voreingenommene KI auch negative Auswirkungen auf Unternehmen und Organisationen haben. Wenn KI-Systeme nicht so konzipiert sind, dass sie fair und unvoreingenommen sind, können sie zu Reputationsschäden, Umsatzeinbußen und rechtlichen Anfechtungen führen. Dies kann besonders für Unternehmen problematisch sein, die in regulierten Branchen tätig sind, in denen die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards entscheidend ist.

Schließlich können voreingenommene KI-Systeme auch den eigentlichen Zweck untergraben, für den sie geschaffen wurden. Wenn KI-Systeme voreingenommen sind, bilden sie die Realität möglicherweise nicht korrekt ab oder liefern keine genauen Erkenntnisse, was zu fehlerhaften Entscheidungen und negativen Ergebnissen führen kann. Wenn wir eine hyperintelligente KI wirklich als einen grundlegenden Teil der nächsten menschlichen Evolution betrachten, dann wollen wir auch, dass sie(?) das beste Ergebnis für uns alle, für die Menschheit und für jeden Einzelnen liefert.
Daher ist es wichtig, dass KI-Systeme fair, transparent und unvoreingenommen sind, um diese schwerwiegenden Folgen zu vermeiden.

Werfen wir also einen Blick darauf, wie wir Voreingenommenheit erkennen können.

Teil 2: Erkennung von Vorurteilen in der KI

2.1 Methoden zur Erkennung von Voreingenommenheit

Zur Aufdeckung von Verzerrungen in KI-Systemen können mehrere Methoden eingesetzt werden:

• Statistische Analyse: Analysieren Sie die Verteilung der Daten, um mögliche Verzerrungen zu erkennen.
• Bewertung von Leistungskennzahlen: Bewerten Sie die Leistung des KI-Systems über verschiedene demografische Gruppen hinweg, um Diskrepanzen zu ermitteln.
• Sensitivitätsanalyse: Testen Sie das KI-System mit verschiedenen Dateneingaben, um potenzielle Verzerrungen in der Ausgabe zu ermitteln.

Wenn Sie es also selbst in der Hand haben, finden Sie hier eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Beginnen Sie mit der Untersuchung der Daten, die für das Training des KI-Systems verwendet wurden. Verzerrungen können sich einschleichen, wenn die Daten nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind, die sie bedienen sollen.
2. Verwenden Sie statistische Analysen, um Muster in den Daten zu erkennen, die auf potenzielle Verzerrungen hinweisen können. Achten Sie auf Unterschiede in der Verteilung der Daten auf verschiedene demografische Gruppen.
3. Bewerten Sie die Leistung des KI-Systems in verschiedenen demografischen Gruppen, um Diskrepanzen festzustellen. Wenn bestimmte Gruppen durchweg unterschiedliche Ergebnisse erhalten, kann dies ein Zeichen für Verzerrungen sein.
4. Führen Sie eine Sensitivitätsanalyse durch, um das KI-System mit verschiedenen Eingaben zu testen und mögliche Verzerrungen im Ergebnis zu erkennen. Dazu gehört das Testen der Reaktion des KI-Systems auf verschiedene Eingaben, um zu sehen, ob es konsistente Ergebnisse liefert.
5. Achten Sie auf die Merkmale, die das KI-System zur Entscheidungsfindung verwendet. Wenn bestimmte Funktionen bestimmte Gruppen unverhältnismäßig stark beeinträchtigen, kann dies ein Zeichen für Verzerrungen sein.
6. Ziehen Sie in Erwägung, für die Entwicklung und Prüfung von KI-Systemen unterschiedliche Teams einzusetzen. Dies kann dazu beitragen, dass unterschiedliche Perspektiven und Erfahrungen berücksichtigt werden.
7. Seien Sie sich bewusst, dass Rückkopplungsschleifen die Voreingenommenheit verstärken können. Wenn das KI-System mit voreingenommenen Daten trainiert wird, kann es voreingenommene Ergebnisse produzieren, die die ursprüngliche Voreingenommenheit verstärken.
8. Überwachen Sie die Leistung des KI-Systems im Laufe der Zeit, um Veränderungen in der Leistung zu erkennen, die auf Voreingenommenheit hindeuten könnten.
9. Ziehen Sie externe Prüfer oder Gutachter in Betracht, um das KI-System auf Verzerrungen zu prüfen. Diese Experten können einen neuen Blickwinkel einbringen und potenzielle Verzerrungen erkennen, die während der Entwicklung übersehen wurden.
10. Beziehen Sie die Gemeinschaft und die Interessengruppen ein, um Feedback zum KI-System zu erhalten. Dies kann dazu beitragen, potenzielle Verzerrungen zu erkennen und sicherzustellen, dass das KI-System die Bedürfnisse der Gemeinschaft erfüllt, für die es gedacht ist.
11. Nutzen Sie Techniken der Transparenz und Erklärbarkeit, um den Entscheidungsprozess des KI-Systems transparenter zu machen. Dies kann dazu beitragen, potenzielle Verzerrungen zu erkennen und sie leichter zu beseitigen.
12. Ziehen Sie den Einsatz mehrerer KI-Systeme in Betracht, um das Risiko von Verzerrungen zu verringern. Wenn Sie mehrere Systeme mit unterschiedlichen Algorithmen und Trainingsdaten einsetzen, können Sie deren Ergebnisse vergleichen und mögliche Verzerrungen erkennen.
13. Nutzen Sie Datenquellen Dritter, um die Ergebnisse des KI-Systems zu validieren. Dies kann dazu beitragen, potenzielle Verzerrungen zu erkennen, und bietet zusätzliche Sicherheit, dass das KI-System faire und unvoreingenommene Entscheidungen trifft.
14. Überlegen Sie, ob Sie die Leistung des KI-Systems anhand von Kennzahlen zu Vielfalt und Integration überwachen wollen. Dies kann helfen, potenzielle Vorurteile zu erkennen und sicherzustellen, dass das KI-System alle Gruppen fair bedient.
15. Schließlich sollten Sie darauf vorbereitet sein, bei Bedarf Änderungen am KI-System vorzunehmen, um festgestellte Verzerrungen zu beseitigen. Dazu kann es gehören, das KI-System mit neuen Daten zu trainieren oder den Algorithmus für die Entscheidungsfindung zu ändern.

Welche Metriken?

2.2 Festlegen von Bewertungsmaßstäben

Bewertungsmaßstäbe sind entscheidend für die Bestimmung der Fairness von KI-Systemen. Demografische Parität, Chancengleichheit und individuelle Fairness sind einige der wichtigsten Bewertungsmaßstäbe, die zur Messung der Leistung eines KI-Systems verwendet werden.

Die demografische Gleichheit setzt voraus, dass ein KI-System für verschiedene demografische Gruppen ähnliche Ergebnisse liefert. Damit wird sichergestellt, dass das System nicht eine Gruppe gegenüber einer anderen in unfairer Weise bevorzugt. Wird ein KI-System zum Beispiel zur Überprüfung von Stellenbewerbern eingesetzt, sollte es Bewerber aus einer bestimmten demografischen Gruppe nicht auf unfaire Weise ablehnen.

Die Chancengleichheit stellt sicher, dass das KI-System den verschiedenen demografischen Gruppen gleiche Chancen bietet. Sie wird häufig bei Einstellungs- und Kreditentscheidungen eingesetzt. Ein KI-System, das für die Kreditvergabe eingesetzt wird, sollte zum Beispiel Kreditanträge einer bestimmten demografischen Gruppe nicht auf unfaire Weise ablehnen. Das ist mitunter gar nicht so einfach. Schon häufiger wurden es publik, dass KIs aufgrund der historischen Daten mit denen Unternehmen sie füttern, die Personalpolitik der Vergangenheit fortführen.

Individuelle Fairness gewährleistet, dass das KI-System ähnliche Personen unabhängig von ihren demografischen Merkmalen gleich behandelt. Sie stellt sicher, dass Personen mit ähnlichen Qualifikationen und Merkmalen von dem KI-System ähnlich behandelt werden. Wenn ein KI-System beispielsweise für die Zulassung zu Hochschulen eingesetzt wird, sollte es einen Bewerber nicht aufgrund seiner demografischen Merkmale gegenüber einem anderen Bewerber benachteiligen.

Weitere wichtige Bewertungskennzahlen sind Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennungswert und F1-Score. Die Genauigkeit misst den prozentualen Anteil der richtigen Vorhersagen des KI-Systems, während die Präzision den prozentualen Anteil der wahrhaft positiven Vorhersagen unter allen positiven Vorhersagen des Systems misst. Recall misst den Prozentsatz der wahrhaft positiven Vorhersagen unter allen tatsächlich positiven Vorhersagen, und F1-Score ist eine Kombination aus Präzision und Recall.

Auch wenn diese Bewertungsmaßstäbe nützlich sind, sind sie nicht perfekt. Es ist wichtig, den Kontext zu berücksichtigen, in dem das KI-System eingesetzt wird, und seine Auswirkungen auf verschiedene demografische Gruppen zu bewerten. Außerdem erfassen die Bewertungskennzahlen möglicherweise nicht alle Formen von Verzerrungen. Daher ist es wichtig, mehrere Bewertungsmaßstäbe zu verwenden und sie im Laufe der Zeit weiter zu verfeinern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie bei der Betrachtung Ihres Datensatzes mit den folgenden Metriken beginnen sollten.

Demografische Gleichheit: Stellen Sie sicher, dass das KI-System für verschiedene demografische Gruppen ähnliche Ergebnisse liefert.
Chancengleichheit: Stellen Sie sicher, dass das KI-System für verschiedene demografische Gruppen gleiche Chancen bietet.
Individuelle Fairness: Sicherstellen, dass das KI-System ähnliche Personen unabhängig von ihren demografischen Merkmalen ähnlich behandelt.

 

Ebenso wichtig – und wir schätzen es sehr, dass die nächste Version von ChatGTP zumindest einen Teil des Denkprozesses zeigen wird (wie in einem kürzlichen TED-Vortrag zu sehen)

2.3 Die Rolle von Transparenz und Rechenschaftspflicht

Transparenz und Rechenschaftspflicht sind grundlegende Aspekte bei der Abschwächung von Verzerrungen in KI-Systemen. Es ist von entscheidender Bedeutung, transparente Algorithmen zu verwenden, die interpretierbar und leicht verständlich sind, um eine mögliche Voreingenommenheit erkennen zu können. Darüber hinaus kann die Förderung des Austauschs von Daten und Methoden die Überprüfung und Analyse durch Fachkollegen erleichtern und die Möglichkeit für unabhängige Bewertungen von KI-Systemen bieten. Solche Bewertungen können helfen, etwaige Verzerrungen im System zu erkennen und zu korrigieren. Die regelmäßige Durchführung von Audits durch Dritte ist ebenfalls ein entscheidender Bestandteil der Förderung von Transparenz und Rechenschaftspflicht. Diese Prüfungen können dazu beitragen, die Fairness und Gerechtigkeit von KI-Systemen zu bewerten, mögliche Verzerrungen aufzudecken und Empfehlungen für Verbesserungen zu geben.

Darüber hinaus hilft die Prüfung, etwaige Lücken in den vom KI-System verwendeten Daten zu ermitteln, was wiederum Aufschluss über die Bemühungen zur Verbesserung der Datenerhebungsprozesse geben kann. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Prüfverfahren transparent sind und die Ergebnisse öffentlich zugänglich gemacht werden. Dies fördert die Rechenschaftspflicht und kann dazu beitragen, das Vertrauen zwischen den Beteiligten und dem KI-System zu stärken. Insgesamt ist die Förderung von Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass sie frei von Voreingenommenheit sind und allen Nutzern, unabhängig von demografischen Merkmalen, gerechte Ergebnisse liefern.

Daher ist es für uns als Nutzer und Verbraucher sehr wichtig, diese Transparenz zu fordern und darauf zu bestehen. Andernfalls werden wir nicht in der Lage sein, die beste KI für unsere Zukunft zu gestalten.

Teil 3: Vermeidung von Voreingenommenheit in der KI
Wenn wir die Augen offen halten, unser Wissen und unsere Perspektive in die Trainingsdaten der KI einbeziehen und uns mit dem Geschehen beschäftigen, können wir der KI einen Vorsprung verschaffen – zumindest bis zu einem bestimmten Punkt…

3.1 Datenerfassung und Vorverarbeitung
Sorgen Sie für eine unvoreingenommene Datenerfassung und -vorverarbeitung:

• Repräsentative Stichproben: Sammeln Sie Daten, die für die Zielpopulation repräsentativ sind.
• Entschärfungstechniken: Anwendung von Datenvorverarbeitungstechniken, um Verzerrungen in den Daten zu vermindern.
• Datenerweiterung: Verwenden Sie Techniken zur Datenerweiterung, um die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen.

3.2 Algorithmenentwurf und -auswahl
Auswahl von Algorithmen, die Verzerrungen minimieren:

• Kontinuierliche Bewertung: Bewerten Sie regelmäßig die Leistung des KI-Systems in verschiedenen demografischen Gruppen, um mögliche Verzerrungen zu erkennen.
• Feedback-Schleifen: Implementieren Sie Feedback-Mechanismen, um Benutzereingaben zu sammeln und die Fairness des KI-Systems zu verbessern.
• Daten und Modelle aktualisieren: Aktualisieren Sie regelmäßig die Trainingsdaten und trainieren Sie die KI-Modelle neu, um sicherzustellen, dass sie unvoreingenommen und relevant bleiben. Algorithmen, die Fairness berücksichtigen: Entscheiden Sie sich für Algorithmen, die Fairness während des Modelltrainings ausdrücklich berücksichtigen.
• Regularisierungstechniken: Wenden Sie Regularisierungstechniken an, um eine Überanpassung zu verhindern und die Auswirkungen von Verzerrungen zu verringern.
• Modellinterpretierbarkeit: Wählen Sie Modelle, die Einblicke in den Entscheidungsfindungsprozess gewähren, so dass es einfacher ist, Verzerrungen zu erkennen und zu beseitigen.

3.3 Kontinuierliche Überwachung und Bewertung

Überwachen und bewerten Sie KI-Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus:

• Kontinuierliche Bewertung: Bewerten Sie regelmäßig die Leistung des KI-Systems in verschiedenen demografischen Gruppen, um mögliche Verzerrungen zu erkennen.
• Feedback-Schleifen: Implementieren Sie Feedback-Mechanismen, um Nutzereingaben zu sammeln und die Fairness des KI-Systems zu verbessern.
• Daten und Modelle aktualisieren: Aktualisieren Sie regelmäßig die Trainingsdaten und trainieren Sie die KI-Modelle neu, um sicherzustellen, dass sie unvoreingenommen und relevant bleiben.

Teil 4: KI-Systeme besser und gerechter machen

4.1 Inklusive KI-Entwicklung
Um Fairness und Inklusion in der KI-Entwicklung zu fördern, ist es von entscheidender Bedeutung, vielfältige und kollaborative Teams zusammenzustellen, die Personen mit unterschiedlichem Fachwissen, kulturellem Hintergrund und demografischen Merkmalen umfassen.
Die Einbeziehung von Interessengruppen wie Endnutzern und betroffenen Gemeinschaften kann wertvolle Einblicke in potenzielle Vorurteile liefern und dazu beitragen, dass KI-Systeme auf verantwortungsvolle und gerechte Weise entwickelt werden. Die Aufstellung ethischer Richtlinien, die die Grundsätze der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz umreißen, kann die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen weiter lenken, die Bedeutung verantwortungsvoller Innovation unterstreichen und das Risiko unbeabsichtigter Voreingenommenheit verringern.
Indem Vielfalt, die Einbeziehung von Interessengruppen und ethische Erwägungen in den Vordergrund gestellt werden, kann die KI-Entwicklung den Bedürfnissen aller Menschen und Gemeinschaften besser gerecht werden und gleichzeitig das Vertrauen in diese leistungsstarken Technologien fördern.

4.2 KI-Ethik und Regulierung
Um die verantwortungsvolle Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen zu gewährleisten, ist es entscheidend, ethische KI-Praktiken zu fördern und die Entwicklung von Vorschriften zu unterstützen. Dies kann durch verschiedene Initiativen erreicht werden, z. B. durch Industriestandards, rechtliche Rahmenbedingungen und öffentlich-private Partnerschaften.

Die Zusammenarbeit mit Partnern aus der Industrie kann zur Entwicklung von Standards und bewährten Praktiken für die ethische Entwicklung von KI führen, die eine Anleitung zu Themen wie Voreingenommenheit und Diskriminierung bieten. Die Befürwortung und Unterstützung der Entwicklung von Regelwerken, die sich mit Vorurteilen in KI-Systemen befassen, kann ebenfalls dazu beitragen, verantwortungsvolle KI-Praktiken zu gewährleisten.

Solche Rahmenwerke können dazu beitragen, Leitlinien für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen festzulegen und Mechanismen für die Aufsicht und Rechenschaftspflicht zu schaffen.

So entwickelt die EU derzeit einen ersten multinationalen KI-Governance-Rahmen: Das EU-KI-Gesetz ist ein Vorschlag für eine Verordnung über künstliche Intelligenz, die die erste ihrer Art sein soll, die von einer großen Regulierungsbehörde umgesetzt wird. Dieses Gesetz zielt darauf ab, KI-Anwendungen in drei Risikostufen zu kategorisieren. Erstens werden Anwendungen und Systeme, die ein inakzeptables Risiko darstellen, wie z. B. staatlich betriebene soziale Bewertungen, verboten werden. Zweitens werden Anwendungen mit hohem Risiko, wie z. B. ein Tool zum Scannen von Lebensläufen, das zur Einstufung von Stellenbewerbern verwendet wird, besonderen rechtlichen Anforderungen unterworfen sein. Anwendungen, die nicht als risikoreich oder verboten eingestuft sind, werden größtenteils unreguliert sein. Mit den vorgeschlagenen Rechtsvorschriften soll ein Rahmen geschaffen werden, der gewährleistet, dass KI-Technologien sicher, transparent und für die Gesellschaft von Nutzen sind. Durch die Einführung dieser Kategorien soll das EU-KI-Gesetz die mit KI verbundenen Risiken minimieren und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI in der gesamten Europäischen Union fördern. Wenn Sie mehr darüber lesen möchten, besuchen Sie die Website der EU. Oder die Website des AI-Acts.

Schließlich kann die Förderung von Partnerschaften zwischen öffentlichen Einrichtungen, privaten Organisationen und der Zivilgesellschaft dazu beitragen, dass die Entwicklung und der Einsatz von KI auf ethische und verantwortungsbewusste Weise erfolgt, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz, Rechenschaftspflicht und Fairness liegt. Solche Kooperationen können auch dazu beitragen, dass die Entwicklung und der Einsatz von KI-Systemen die Werte und Bedürfnisse der Gemeinschaften widerspiegeln, denen sie dienen.

4.3 Bildung und Bewusstseinsbildung

Nicht zuletzt geht es auch um Bildung. Wenn wir nicht lernen, wie man eine KI einsetzt und was eine KI leisten kann, werden wir letztlich nur zu Konsumenten dessen, was die KI produziert. Um sicherzustellen, dass Vorurteile in der KI aufgedeckt und beseitigt werden, ist es von entscheidender Bedeutung, das Bewusstsein für das Thema zu schärfen und die Aufklärung zu fördern.

Ein Ansatz besteht darin, die Entwicklung von KI-Kenntnisprogrammen zu fördern, die die Menschen über die potenziellen Risiken und Vorteile von KI-Systemen aufklären. Ein anderer Ansatz ist die Schulung von KI-Entwicklern, -Designern und anderen Akteuren, um Vorurteile in KI-Systemen zu erkennen und zu beseitigen, indem das Bewusstsein für Vorurteile geschult wird. Darüber hinaus kann die Beteiligung der Öffentlichkeit an Gesprächen über KI-Ethik, Voreingenommenheit und mögliche Lösungen das Bewusstsein schärfen und den Dialog über das Thema fördern.

Durch die Schärfung des Bewusstseins und die Förderung der Bildung kann der Einzelne die potenziellen Auswirkungen voreingenommener KI-Systeme besser verstehen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu beseitigen.

Es ist ähnlich wie in unseren demokratischen Gesellschaften. Eine Demokratie ist nur so lebendig wie ihre Gesellschaft. Wenn sich die Bürgerinnen und Bürger nicht kümmern, nicht hinterfragen oder einfach nicht aktiv sein und sich beteiligen wollen, wird eine Demokratie den wenigen Menschen zum Opfer fallen, die sich engagieren. Wenn wir zulassen, dass die KI von einigen wenigen Unternehmen und Menschen gestaltet wird, werden wir die Folgen zu spüren bekommen.

Ich glaube, ich habe dies bereits in einem anderen Artikel dieser Serie geschrieben: „ALLES, WAS GETAN WERDEN KANN, WIRD AUCH GETAN WERDEN.“ Es liegt an uns, es zu gestalten.

Es hat sich bereits gezeigt, dass Vielfalt, Offenheit und Engagement unsere Entwicklung als Menschen fördern. New York ist nicht eine der pulsierendsten Städte der Welt, weil es dort nur Mitte 20 Hipster gibt. New York ist die Stadt, die sie heute ist, weil es Menschen, Kulturen und Ideen aus der ganzen Welt gibt und ein einladendes Umfeld für alle. Lasst uns sicherstellen, dass wir das Gleiche mit der KI tun.