Künstliche Intelligenz (KI) hat in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, für Aufsehen gesorgt. Das Problem der KI-Voreingenommenheit hat sich jedoch als erhebliches Hindernis herausgestellt und wirft Fragen über die Zukunft der Technologie auf. Experten argumentieren, dass Voreingenommenheit, die häufig auf voreingenommene oder nicht repräsentative Trainingsdaten zurückzuführen ist, möglicherweise die größte Herausforderung für die KI darstellt.
Das Problem der Voreingenommenheit in der KI
Arthur Maccabe, geschäftsführender Direktor des Institute for Computation and Data-Enabled Insight an der University of Arizona, sagt, Voreingenommenheit sei nicht grundsätzlich problematisch. Es wird zu einem Problem, wenn ein voreingenommenes System die Entscheidungsfindung beeinflusst.
Michele Samorani, außerordentlicher Professor für Informationssysteme und Analytik an der Leavey School of Business der Santa Clara University, warnt vor dem Potenzial von KI, soziale Ungerechtigkeiten aufrechtzuerhalten. Er veranschaulicht dies am Beispiel einer Universität, die KI zur Prüfung von Bewerbungen einsetzt. Wenn das KI-System anhand früherer Zulassungsentscheidungen trainiert wird, spiegeln sich alle in diesen Entscheidungen vorhandenen menschlichen Vorurteile in den KI-Ergebnissen wider.
Die Auswirkungen von KI-Bias
Alice Xiang, globale Leiterin der KI-Ethik bei der Sony Group und leitende Forscherin für KI-Ethik bei Sony AI, weist darauf hin, dass KI-Voreingenommenheit weitreichende Auswirkungen haben kann. „Voreingenommene KI-Systeme können gesellschaftliche Stereotypen verstärken, bestimmte Gruppen diskriminieren oder bestehende Ungleichheiten aufrechterhalten“, sagt er. Dies kann zu diskriminierenden Praktiken in verschiedenen Branchen führen, einschließlich der Personalbeschaffung, des Gesundheitswesens und der Strafverfolgung. Darüber hinaus können Vorurteile das Vertrauen in die Technologie untergraben und die Einführung von KI behindern.
Bewältigung der Herausforderung der KI-Voreingenommenheit
Xiang ist davon überzeugt, dass die Bekämpfung von KI-Bias einen umfassenden Ansatz erfordert, der mit vielfältigen und repräsentativen Trainingsdaten beginnt. Betonen Sie, wie wichtig es ist, Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.
Maccabe schlägt vor, dass die zum Training von KI-Systemen verwendeten Daten die gesamte Gesellschaft genau abbilden sollten. Er räumt ein, dass dies möglicherweise unerreichbar ist. Daher ist es wichtig, Verzerrungen in Trainingsdaten zu dokumentieren und den Einsatz von KI-Systemen, die auf diesen Daten trainiert werden, auf Kontexte zu beschränken, in denen diese Verzerrungen nicht kritisch sind.
Beena Ammanath, Geschäftsführerin des Deloitte AI Institute, ist davon überzeugt, dass die Beseitigung von KI-Voreingenommenheiten zwar eine Herausforderung darstellt, es aber möglich ist, ihre Auswirkungen zu minimieren. Schlägt strenge Test-, Validierungs- und Bewertungsprozesse für KI-Modelle vor, um Verzerrungen zu erkennen und zu verhindern. Die Straße
Die Beseitigung der KI-Voreingenommenheit ist eine große Aufgabe. Xiang weist darauf hin, dass es von entscheidender Bedeutung ist, KI-Systeme, ihre möglichen unbeabsichtigten Folgen und die Art und Weise, wie sie Menschen schaden könnten, zu verstehen. Heben Sie die jüngste Zunahme der KI-Ethikteams in Unternehmen hervor, die KI in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren. Diese Teams widmen sich der Entwicklung und Implementierung von Best Practices in der Entwicklung und Schulung von KI-Modellen.
Maccabe betont die Herausforderung, Datensätze zu erstellen, die groß genug sind, um KI effektiv zu trainieren und den Kontext darzustellen, in dem KI eingesetzt wird. In einigen Fällen begnügen sich Entwickler möglicherweise mit Datensätzen, die „nahe genug“ sind, beispielsweise mit Google Translate.
Die Notwendigkeit von Regeln und Vorschriften
Samorani betont den wachsenden Bedarf an Standards und Vorschriften für die Prüfung von KI-Systemen auf Voreingenommenheit. Er ist optimistisch, dass mit den richtigen Vorschriften und Aufsichtssystemen die KI-Voreingenommenheit so weit reduziert werden kann, dass sie kein Problem mehr darstellt.
Xiang weist darauf hin, dass derzeit Anstrengungen unternommen werden, um die KI-Voreingenommenheit anzugehen, einschließlich Verfahren zur Sammlung ethischer Daten, zur Entwicklung verschiedener Trainingsdatensätze, zur Einführung von Fairness-Metriken und Anzeigetafeln sowie zur Förderung von Transparenz und Verantwortung für die Entwicklung und Implementierung von Systemen der künstlichen Intelligenz.
Ammanath betont, wie wichtig es ist, die Interessengruppen über die Risikoverzerrung der KI aufzuklären. Es empfiehlt Organisationen, der Aufklärung ihrer Mitarbeiter über Geschäftsethik und die ethischen Grundsätze der KI Priorität einzuräumen.
Obwohl KI-Voreingenommenheit eine große Herausforderung darstellt, ist sie nicht unbedingt der fatale Fehler der KI. Mit konzertierten Anstrengungen, technologischen Fortschritten und den richtigen Vorschriften kann es seine Auswirkungen minimieren und auf eine Zukunft hinarbeiten, in der KI-Technologien gerechter und unparteiischer sind.