Fairness von KI Algortihmen

Zielstellung: Analyse wann und warum Nutzende Künstliche Intelligenz als fair empfinden

Diskriminierung ist nicht nur ein Problem der menschlichen Entscheidungsfindung, sondern auch der algorithmischen Entscheidungsfindung. Algorithmische Fairness ist besonders interessant, wenn man Algorithmen für maschinelles Lernen betrachtet, da sie in der Regel aus früheren Daten lernen, die bereits verzerrt sein könnten. Wenn ein maschineller Lernalgorithmus dazu neigt, unfaire Entscheidungen zu treffen, kann dies zu systematischer Diskriminierung führen, da der Algorithmus, wenn er einmal trainiert wurde, für eine große Anzahl künftiger Fälle entscheiden könnte. Darüber hinaus werden solche KI-Algorithmen in vielen Kontexten wie personalisierte Werbung, Rekrutierung, Kreditgeschäft und Preisgestaltung eingesetzt. Sie können daher die weitere Entwicklung des Lebens von Menschen auf individueller Ebene, aber auch auf der Ebene von Organisationen, z. B. durch die Verletzung von Gleichstellungsrichtlinien, oder auf gesellschaftlicher Ebene, z. B. durch die Vergrößerung des Wohlstandsgefälles, beeinflussen. Es ist daher von größter Bedeutung, dass KI-Systeme nicht systematisch diskriminieren, sondern im Gegenteil als Chance gesehen werden können, Ungerechtigkeiten, die sich aus der menschlichen Entscheidungsfindung ergeben könnten, abzumildern.