Faire Gestaltung und Entwicklung von KI-Systemen in der Praxis

Główne pojęcia

Bei der Konzeption, Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen müssen Maßnahmen ergriffen werden, um zu verhindern, dass Voreingenommenheit diskriminierende Auswirkungen hat.

Streszczenie

Dieser Abschnitt behandelt die Konzepte der fairen Gestaltung und Entwicklung von KI-Systemen. Er unterteilt die Fairness-Überlegungen in sechs Unterkategorien, die den relevanten praktischen Kontexten entsprechen:

Datenfairness: Die für das KI-System verwendeten Datensätze müssen angemessen repräsentativ, zweckdienlich, relevant, genau gemessen und verallgemeinerbar sein.

Anwendungsfairness: Die politischen Ziele und Prioritäten, die die Gestaltung, Entwicklung und Implementierung eines KI-Systems steuern, dürfen keine Ungleichheit, strukturelle Diskriminierung oder systemische Ungerechtigkeit schaffen oder verstärken. Sie müssen auch mit den Zielen, Erwartungen und Gerechtigkeitsvorstellungen der betroffenen Menschen im Einklang stehen.

Fairness bei Modellgestaltung und -entwicklung: Die Architektur des KI-Systems darf keine diskriminierenden, unangemessenen, moralisch anstößigen oder nicht zu rechtfertigenden Zielgrößen, Merkmale, Prozesse oder analytischen Strukturen enthalten, die soziale und historische Muster der Diskriminierung codieren.

Metrikbasierte Fairness: Es wurden rechtmäßige, klar definierte und gerechtfertigte formale Fairness-Metriken im KI-System operationalisiert, die für relevante Interessengruppen und betroffene Personen transparent zugänglich sind.

Fairness bei der Systemimplementierung: Das KI-System wird von Anwendern eingesetzt, die ausreichend geschult sind, um es in einer vorurteilsbewussten Weise zu implementieren und die Besonderheiten der betroffenen Personen gebührend zu berücksichtigen.

Ökosystemfairness: Die wirtschaftlichen, rechtlichen, kulturellen und politischen Strukturen oder Institutionen, in die der KI-Projektlebenszyklus eingebettet ist, lenken die KI-Forschungs- und Innovationsagenden nicht in Richtung einer Verfestigung oder Verstärkung asymmetrischer und diskriminierender Machtverhältnisse oder ungleicher Ergebnisse für geschützte, marginalisierte, verletzliche oder benachteiligte soziale Gruppen.

Statystyki

Keine relevanten Statistiken oder Kennzahlen identifiziert.

Cytaty

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Kluczowe wnioski z

AI Fairness in Practice

by David Leslie... o arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14636.pdf

Głębsze pytania

Wie können wir sicherstellen, dass die Ziele und Prioritäten von KI-Projekten nicht nur auf dem Papier fair sind, sondern auch in der Praxis zu gerechteren Ergebnissen führen?

Um sicherzustellen, dass die Ziele und Prioritäten von KI-Projekten nicht nur oberflächlich fair sind, sondern tatsächlich zu gerechteren Ergebnissen führen, ist es entscheidend, Fairness von Anfang an in den gesamten Projektzyklus zu integrieren. Dies bedeutet, dass bereits bei der Problemformulierung und Zieldefinition Fairnessaspekte berücksichtigt werden müssen. Es ist wichtig, dass technische und nicht-technische Teammitglieder zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Ziele des Projekts nicht diskriminierend sind und den Erwartungen und dem Gerechtigkeitsempfinden der Betroffenen entsprechen.
Darüber hinaus sollte während des gesamten Entwicklungsprozesses darauf geachtet werden, dass die angewandten Modelle und Algorithmen keine diskriminierenden Einflüsse haben. Dies erfordert eine sorgfältige Überprüfung der Daten, die für das Training und die Validierung der KI-Systeme verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie repräsentativ, angemessen und frei von Verzerrungen sind. Regelmäßige Überprüfungen und Audits während des Entwicklungsprozesses sind ebenfalls entscheidend, um sicherzustellen, dass die Ziele und Prioritäten des Projekts fair und gerecht umgesetzt werden.

Wie können wir sicherstellen, dass die Auswahl der Zielgruppen für KI-Anwendungen nicht selbst schon auf diskriminierenden sozialen Strukturen beruht?

Um sicherzustellen, dass die Auswahl der Zielgruppen für KI-Anwendungen nicht auf diskriminierenden sozialen Strukturen beruht, ist es wichtig, eine umfassende Analyse der sozialen Kontexte und historischen Muster von Ungleichheit und Diskriminierung durchzuführen. Dies erfordert eine kritische Auseinandersetzung mit den zugrunde liegenden sozialen Strukturen, die die Auswahl bestimmter Gruppen beeinflussen können.
Es ist entscheidend, dass bei der Definition der Zielgruppen für KI-Anwendungen eine Vielfalt von Perspektiven und Erfahrungen berücksichtigt wird, um sicherzustellen, dass keine Gruppe benachteiligt oder diskriminiert wird. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teammitgliedern, um sicherzustellen, dass die Auswahlkriterien transparent, gerecht und frei von Vorurteilen sind.
Darüber hinaus sollten bei der Auswahl der Zielgruppen für KI-Anwendungen Mechanismen zur Überprüfung und Überwachung implementiert werden, um sicherzustellen, dass keine diskriminierenden oder unfairen Praktiken bei der Auswahl der Gruppen auftreten.

Wie können wir die Auswirkungen von KI-Systemen auf die Entscheidungsspielräume von Menschen in komplexen sozialen Kontexten besser verstehen und berücksichtigen?

Um die Auswirkungen von KI-Systemen auf die Entscheidungsspielräume von Menschen in komplexen sozialen Kontexten besser zu verstehen und zu berücksichtigen, ist es wichtig, eine ganzheitliche und interdisziplinäre Herangehensweise zu verfolgen. Dies beinhaltet die Einbeziehung von Experten aus verschiedenen Bereichen wie Ethik, Soziologie, Psychologie und Recht, um die vielschichtigen Auswirkungen von KI-Systemen zu analysieren.
Es ist wichtig, dass bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen umfassende Folgenabschätzungen durchgeführt werden, um potenzielle Auswirkungen auf verschiedene Gruppen und Individuen zu identifizieren. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Betroffenen, um sicherzustellen, dass ihre Bedenken und Perspektiven angemessen berücksichtigt werden.
Darüber hinaus sollten KI-Systeme so gestaltet werden, dass sie transparent und erklärbar sind, um den Entscheidungsträgern und Betroffenen Einblick in den Entscheidungsprozess zu geben. Regelmäßige Überprüfungen und Evaluierungen der KI-Systeme sind ebenfalls entscheidend, um sicherzustellen, dass sie gerechte und nicht-diskriminierende Ergebnisse liefern.