Fairness in die KI einzubauen ist von entscheidender Bedeutung – und schwer zu erreichen

Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, riesige Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, hat Entscheidungsprozesse revolutioniert und Abläufe vereinfacht Gesundheitspflege, Finanzen, Strafrechtspflege und andere Bereiche der Gesellschaft effizienter und in vielen Fällen effektiver.

Mit dieser transformativen Kraft geht jedoch eine erhebliche Verantwortung einher: die Notwendigkeit, sicherzustellen, dass diese Technologien auf eine Weise entwickelt und eingesetzt werden gleich und gerecht. Kurz gesagt: KI muss fair sein.

Das Streben nach Fairness in der KI ist nicht nur ein ethisches Gebot, sondern eine Voraussetzung, um Vertrauen, Inklusivität und mehr zu fördern Verantwortungsvolle Weiterentwicklung der Technologie. Es ist jedoch eine große Herausforderung, sicherzustellen, dass die KI fair ist. Und obendrein meine Forschung als Informatiker der KI studiert zeigt, dass Versuche, Fairness in der KI zu gewährleisten, unbeabsichtigte Folgen haben können.

Warum Fairness in der KI wichtig ist

Fairness in der KI hat sich als eine herausgestellt kritischer Schwerpunkt für Forscher, Entwickler und politische Entscheidungsträger. Es geht über technische Errungenschaften hinaus und berührt ethische, soziale und rechtliche Dimensionen der Technologie.

Aus ethischer Sicht ist Fairness ein Eckpfeiler für den Aufbau von Vertrauen und Akzeptanz von KI-Systemen. Die Menschen müssen darauf vertrauen, dass KI-Entscheidungen, die ihr Leben beeinflussen – zum Beispiel Einstellungsalgorithmen – gerecht getroffen werden. Auf gesellschaftlicher Ebene können KI-Systeme, die Gerechtigkeit verkörpern, dazu beitragen, historische Vorurteile – zum Beispiel gegen Frauen und Minderheiten – anzugehen und abzumildern und so die Inklusion zu fördern. Rechtlich gesehen trägt die Einbettung von Fairness in KI-Systeme dazu bei, diese Systeme mit Antidiskriminierungsgesetzen und -vorschriften auf der ganzen Welt in Einklang zu bringen.

Ungerechtigkeit kann aus zwei Hauptquellen stammen: den Eingabedaten und den Algorithmen. Untersuchungen haben gezeigt, dass Eingabedaten dies können Voreingenommenheit aufrechterhalten in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft. Bei der Einstellung können beispielsweise Algorithmen Daten verarbeiten, die gesellschaftliche Vorurteile oder mangelnde Vielfalt widerspiegeln „Ich mag“-Vorurteile aufrechterhalten. Diese Vorurteile begünstigen Kandidaten, die den Entscheidungsträgern ähneln oder bereits in einer Organisation tätig sind. Wenn verzerrte Daten dann verwendet werden, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu trainieren, um einem Entscheidungsträger zu helfen, kann der Algorithmus dies tun diese Vorurteile verbreiten und sogar verstärken.

Warum Fairness in der KI schwierig ist

Fairness ist von Natur aus subjektiv und wird von kulturellen, sozialen und persönlichen Perspektiven beeinflusst. Im Kontext der KI übersetzen Forscher, Entwickler und politische Entscheidungsträger Fairness oft mit der Idee, dass Algorithmen sollte nicht andauern oder sich verschlimmern bestehende Vorurteile oder Ungleichheiten.

Allerdings ist die Messung von Fairness und ihre Integration in KI-Systeme mit subjektiven Entscheidungen und technischen Schwierigkeiten verbunden. Forscher und politische Entscheidungsträger haben vorgeschlagen Verschiedene Definitionen von Fairnesswie demografische Parität, Chancengleichheit und individuelle Gerechtigkeit.

Diese Definitionen beinhalten unterschiedliche mathematische Formulierungen und zugrunde liegende Philosophien. Sie stehen auch oft in Konflikt und heben das hervor Schwierigkeit, alle Fairnesskriterien zu erfüllen gleichzeitig in der Praxis.

Darüber hinaus lässt sich Fairness nicht in einer einzigen Metrik oder Richtlinie zusammenfassen. Es umfasst ein Spektrum von Überlegungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Chancengleichheit, Gleichbehandlung und Wirkung.

Unbeabsichtigte Auswirkungen auf die Gerechtigkeit

Der vielschichtige Charakter von Fairness bedeutet, dass KI-Systeme auf jeder Ebene ihres Entwicklungszyklus überprüft werden müssen, von der ersten Entwurfs- und Datenerfassungsphase bis hin zu ihrer endgültigen Bereitstellung und laufenden Bewertung. Diese Prüfung offenbart eine weitere Ebene der Komplexität. KI-Systeme werden selten isoliert eingesetzt. Sie werden im Rahmen oft komplexer und wichtiger Entscheidungsprozesse eingesetzt, beispielsweise bei der Abgabe von Empfehlungen zur Einstellung oder Zuweisung von Mitteln und Ressourcen, und unterliegen vielen Einschränkungen, darunter: Sicherheit und Privatsphäre.

Untersuchungen, die meine Kollegen und ich durchgeführt haben, zeigen, dass Einschränkungen wie Rechenressourcen, Hardwaretypen Und Privatsphäre kann die Fairness von KI-Systemen erheblich beeinflussen. Beispielsweise kann die Notwendigkeit einer Recheneffizienz zu Vereinfachungen führen, die unbeabsichtigt marginalisierte Gruppen übersehen oder falsch darstellen.

In unserer Studie zum Netzwerk-Pruning – einer Methode, um komplexe Modelle für maschinelles Lernen kleiner und schneller zu machen – haben wir festgestellt, dass dieser Prozess kann bestimmte Gruppen unfair beeinflussen. Dies liegt daran, dass bei der Bereinigung möglicherweise nicht berücksichtigt wird, wie unterschiedliche Gruppen in den Daten und im Modell dargestellt werden, was zu verzerrten Ergebnissen führt.

Ebenso können Techniken zur Wahrung der Privatsphäre, obwohl sie von entscheidender Bedeutung sind, die Daten verschleiern, die zur Identifizierung und Abschwächung von Vorurteilen erforderlich sind, oder die Ergebnisse für Minderheiten unverhältnismäßig beeinträchtigen. Wenn beispielsweise Statistikämter den Daten Rauschen hinzufügen, um die Privatsphäre zu schützen, kann dies der Fall sein zu einer unfairen Ressourcenallokation führen weil der zusätzliche Lärm einige Gruppen stärker betrifft als andere. Diese Unverhältnismäßigkeit kann auch Entscheidungsprozesse verzerren die auf diesen Daten basieren, etwa die Ressourcenzuweisung für öffentliche Dienste.

Diese Einschränkungen wirken nicht isoliert, sondern überschneiden sich auf eine Weise, die ihre Auswirkungen auf die Gerechtigkeit verstärkt. Wenn beispielsweise Datenschutzmaßnahmen die Verzerrungen in den Daten verstärken, können sie bestehende Ungleichheiten weiter verstärken. Daher ist es wichtig, ein umfassendes Verständnis und einen umfassenden Ansatz für Datenschutz und Fairness bei der KI-Entwicklung zu haben.

Der Weg nach vorne

Es ist nicht einfach, KI fair zu gestalten, und es gibt keine einheitlichen Lösungen. Es erfordert einen Prozess des kontinuierlichen Lernens, der Anpassung und der Zusammenarbeit. Angesichts der Tatsache, dass Voreingenommenheit in der Gesellschaft weit verbreitet ist, glaube ich, dass Menschen, die im KI-Bereich arbeiten, erkennen sollten, dass es nicht möglich ist, vollkommene Gerechtigkeit zu erreichen, und stattdessen nach kontinuierlicher Verbesserung streben sollten.

Diese Herausforderung erfordert eine Verpflichtung zu gründlicher Forschung, durchdachter Politikgestaltung und ethischer Praxis. Damit es funktioniert, müssen Forscher, Entwickler und Nutzer von KI sicherstellen, dass Fairness-Überlegungen in alle Aspekte der KI-Pipeline einfließen, von der Konzeption über die Datenerfassung und das Algorithmusdesign bis hin zur Bereitstellung und darüber hinaus.