Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) bezieht sich Bias auf das Vorhandensein systematischer Fehler in den Vorhersagen oder Ergebnissen eines Algorithmus, die auf vorgefasste Meinungen oder Vorurteile des KI-Modells zurückzuführen sind. Diese Verzerrungen können in verschiedenen Phasen eingeführt werden, beispielsweise während der Datenerfassung, Vorverarbeitung, Modellschulung oder Bereitstellung. Vorurteile in KI- und ML-Modellen können zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen und möglicherweise Minderheiten oder Randgruppen betreffen.
Unter Fairness in KI und ML versteht man die Gleichbehandlung verschiedener Gruppen oder Einzelpersonen durch ein KI-Modell. Faire Algorithmen zielen darauf ab, Vorurteile zu minimieren und Diskriminierung zu vermeiden, um sicherzustellen, dass ihre Ergebnisse gerecht und unvoreingenommen sind. Zur Bewertung der Fairness in KI- und ML-Systemen wurden verschiedene Metriken und Techniken vorgeschlagen, beispielsweise demografische Parität, ausgeglichene Gewinnchancen und individuelle Fairness. Die Herstellung von Fairness ist für die Schaffung vertrauenswürdiger, ethischer und sozial verantwortlicher KI-Systeme von entscheidender Bedeutung.
Bei AppMaster, einer no-code Plattform zum Erstellen von Backend-, Web- und mobilen Anwendungen, ist man sich der Bedeutung der Bekämpfung von Voreingenommenheit und Fairness in KI- und ML-Systemen bewusst. Die Plattform bietet Tools und Funktionen, die Entwicklern helfen, Vorurteile zu erkennen und abzumildern, bevor sie ihre Anwendungen bereitstellen. Das visuelle Datenmodell (Datenbankschema) und der Business Processes (BP)-Designer der Plattform ermöglichen es Benutzern beispielsweise, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenquellen zu erstellen und zu visualisieren und so potenzielle Quellen von Verzerrungen frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen.
Entwickler können auch verschiedene Techniken anwenden, um Voreingenommenheit zu reduzieren und die Fairness in ihren KI- und ML-Modellen zu verbessern, wie zum Beispiel:
1. Sammeln vielfältiger und repräsentativer Datensätze: Das Sammeln von Daten aus einer Vielzahl von Quellen und die Sicherstellung einer ausreichenden Vertretung verschiedener Gruppen können dazu beitragen, Vorurteile zu mildern. Dies erfordert häufig die Suche nach Daten zu unterrepräsentierten Gruppen und die Ergänzung bestehender Datensätze durch zusätzliche Datenpunkte, um eine genaue und ausgewogene Darstellung zu gewährleisten.
2. Vorverarbeitung von Daten: Die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten kann dazu beitragen, verschiedene Verzerrungen wie Stichproben-, Mess- und Aggregationsverzerrungen zu beseitigen. Dieser Prozess umfasst den Umgang mit fehlenden Daten, die Behandlung von Ausreißern und die Standardisierung oder Neuberechnung der Daten nach Bedarf.
3. Regularisierung von Modellen: Regularisierungstechniken wie die L1- oder L2-Regularisierung können dazu beitragen, eine Überanpassung zu verhindern und stabilere und unvoreingenommene Modelle zu erstellen, indem sie komplexe Modelle benachteiligen und Einfachheit fördern.
4. Verwendung fairnessbewusster ML-Algorithmen: Mehrere Algorithmen wurden speziell entwickelt, um die Fairness in ML-Modellen zu verbessern. Beispiele hierfür sind kontradiktorisches Debiasing, Neugewichtung und Fair-Representation-Learning. Diese Algorithmen können dazu beitragen, sicherzustellen, dass KI-Modelle für verschiedene Bevölkerungsgruppen gerechte Ergebnisse liefern.
5. Bewertung der Fairness: Entwickler können eine Vielzahl von Fairness-Metriken wie demografische Parität, ausgeglichene Gewinnchancen oder individuelle Fairness verwenden, um die Leistung ihrer KI- und ML-Modelle zu bewerten. Die kontinuierliche Bewertung und Überwachung der Modellleistung kann dazu beitragen, auftretende Verzerrungen und Fairnessprobleme zu erkennen, sodass Entwickler die erforderlichen Anpassungen an ihren Modellen vornehmen können.
6. Erklärbare KI (XAI): XAI-Techniken zielen darauf ab, KI-Systeme transparenter und interpretierbarer zu machen, indem sie Erkenntnisse darüber liefern, wie Algorithmen Entscheidungen treffen. Dies kann Entwicklern dabei helfen, potenzielle Quellen von Verzerrungen aufzudecken und die allgemeine Fairness ihrer Modelle zu verbessern.
Organisationen, die KI- und ML-Anwendungen in ihre Arbeitsabläufe integrieren, sollten sich möglicher Vorurteile bewusst sein und sich um die Entwicklung fairer und gerechter KI-Modelle bemühen. Durch die Nutzung der umfassenden Tool-Suite von AppMaster können Entwickler Vorurteile effektiv bekämpfen und die Fairness verbessern, um robuste, vertrauenswürdige und sozial verantwortliche KI-Anwendungen zu entwickeln. Da sich KI- und ML-Technologien immer weiter entwickeln und im täglichen Leben immer häufiger vorkommen, ist es wichtig, die Konzepte von Voreingenommenheit und Fairness zu verstehen und zu priorisieren, um sicherzustellen, dass die Vorteile dieser Technologien in der gesamten Gesellschaft gerecht und breit geteilt werden können.
