Algorithmic Bias einfach erklärt: Wie Vorurteile in Algorithmen Einzug halten

Stell dir vor, du bewirbst dich auf deinen Traumjob und ein Algorithmus entscheidet über deine Eignung. Doch anstatt deine Fähigkeiten objektiv zu bewerten, bevorzugt er bestimmte Merkmale wie Hautfarbe oder Geschlechterstereotype. Klingt wie aus einem Sci-Fi Film, oder? Leider ist dies die erschreckende Realität, die manche Bewerber durchleben müssen. Dieses Phänomen nennt sich algorithmische Voreingenommenheit und es beeinflusst zahlreiche Lebensbereiche wie die Kreditvergabe und das Strafjustizsystem.

In Deutschland wird das Bewusstsein für die Gestaltung neuer technologischer Möglichkeiten geschärft. Allerdings liegt der Fokus beim öffentlichen Dialog über Künstliche Intelligenz und Algorithmen hauptsächlich auf der Eingrenzung möglicher Risiken. Algorithmen können soziale Gerechtigkeit und Teilhabe gefährden. Beispielsweise veranschaulichen diskriminierende Entscheidungen in den USA durch algorithmische Systeme deutlich die Risiken.

Der deutsche Diskurs über Künstliche Intelligenz ist häufig von Ängsten geprägt. Dies wird u. a. durch intensive Medienberichte, die Arbeit von Stiftungen und Thinktanks, politische Maßnahmen und die Selbstverpflichtung der Wirtschaft zu ethischen Mindeststandards verstärkt. Algorithmen treffen immer auf einen gesellschaftlichen Kontext und bieten in Deutschland spezifische Herausforderungen und Chancen. Aus diesem Grund ist die Kenntnis und Auseinandersetzung mit algorithmischer Voreingenommenheit essenziell.

In diesem Artikel erfährst du, wie und warum es zu algorithmischer Voreingenommenheit kommt, welche Auswirkungen sie hat und was man tun kann, um sie zu erkennen. Lies weiter, um tiefer in die Materie einzutauchen und mehr darüber zu lernen, wie wir uns gegen diese versteckten Gefahren wehren können und eine gerechtere digitale Welt schaffen können. > Algorithmische Voreingenommenheit und ethische Mindeststandards

Was ist Algorithmic Bias?

Algorithmic Bias, oder zu Deutsch algorithmische Voreingenommenheit, bezieht sich auf systematische und unfaire Verzerrungen in Algorithmen und KI-Systemen, die aufgrund von vorurteilsbehafteten Trainingsdaten oder Designentscheidungen entstehen. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Gruppen unverhältnismäßig benachteiligt oder bevorzugt werden. Doch was steckt dahinter?

Die Defintion Algorithmic Bias verdeutlicht, dass die Ursachen von Bias in Algorithmen vielfältig sind und oft mit den genutzten Daten zusammenhängen. Zum Beispiel wurden 2015 Personen mit dunkler Hautfarbe von einem Google-Algorithmus als Gorillas identifiziert. Ein weiteres Beispiel betrifft Amazon, wo 2018 ein Algorithmus Bewerbungen aussortierte, die Begriffe wie „Frauen“ oder „Frauenhochschule“ enthielten. Solche Fälle zeigen die Herausforderungen und die Wichtigkeit von Ethik in KI.

Um diese Probleme anzugehen, arbeiten Organisationen wie die Algorithmic Justice League und AI Now daran, algorithmische Voreingenommenheit zu bekämpfen. Denn die algorithmische Voreingenommenheit kann zu unfairem Verhalten führen, indem sie systematische und wiederholbare Fehler erzeugt, die bestimmte Kategorien benachteiligen. In der Praxis sehen wir dies in voreingenommenen Suchmaschinenergebnissen und sozialen Medienplattformen. Experten betonen daher die Notwendigkeit, die technischen Datenverarbeitungsprozesse zu hinterfragen und zu optimieren.

Die Ursachen von Bias in Algorithmen sind tief verwurzelt in der Art und Weise, wie Daten verarbeitet und Algorithmen gestaltet werden. Von der subjektiven Definition von Zielvariablen bis hin zu verdeckter Diskriminierung durch Programmierer, es gibt viele Faktoren, die beitragen. Hier spielen auch Überlegungen zur Ethik in KI eine wichtige Rolle. Es ist entscheidend, dass wir diese Algorithmen hinterfragen und transparent machen, um sicherzustellen, dass sie fair und gerecht handeln.

Beispiele für Diskriminierung durch KI

Die Diskriminierung in KI ist ein ernstes Problem, das durch verschiedene Beispiele untermalt wird. Diese beleuchten, wie allgegenwärtig und problematisch algorithmische Vorurteile in modernen Technologien sein können.

Diskriminierung bei Google Fotos

Ein berüchtigtes Beispiel für Diskriminierung in KI ist der Fall von Google Fotos im Jahr 2015. Damals markierte die Anwendung dunkelhäutige Menschen fälschlicherweise als Gorillas. Dieser Vorfall verdeutlichte, wie tief verwurzelte gesellschaftliche Vorurteile durch algorithmische Systeme verstärkt werden können. Laut einer Untersuchung hat die Fehlerquote bei der Gesichtserkennung durch Algorithmen verschiedene Raten: nur 1% bei hellhäutigen Männern, aber beeindruckende 35% bei Frauen mit Migrationshintergrund (POC).

Vorurteile bei Sprachassistenten

Auch Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Cortana sind nicht frei von Bias. Sie neigen dazu, stereotype Geschlechterrollen zu verstärken. Zum Beispiel sprechen sie mit weiblichem Stimme und betonen oft unterwürfige oder behutsame Antworten. Dies verstärkt die traditionellen Geschlechterklischees und trägt dazu bei, bestehende Ungleichheiten in der Gesellschaft weiter zu verfestigen, was Fragen zur Gerechtigkeit in der Technologie aufwirft.

Unfaire Kreditwürdigkeitsprüfungen

Ein weiteres gravierendes Beispiel von Diskriminierung in KI ist in der Kreditwürdigkeitsprüfung zu finden. Studien zeigen, dass People of Color in den USA unabhängig von ihrem Einkommen und der Verschuldung schwerer Kredite erhalten als weiße Antragsteller. In einem Experiment erhielten gut verdienende dunkelhäutige Antragsteller mit geringen Schulden häufiger eine Absage als weiße Kreditnehmer mit höheren Schulden. Diese Fallbeispiele von Algorithmic Bias verdeutlichen, wie vorgefasste Meinungen und historische Ungleichheiten zu systematischer Benachteiligung durch KI-Systeme führen können.

Wie Vorurteile in Trainingsdaten entstehen

Die Qualität und Herkunft der Trainingsdaten für Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle für den Algorithmic Bias. Wenn die Datenmenge, mit der eine KI trainiert wird, Vorurteile enthält, wird das System diese Vorurteile ebenso aufweisen und sogar verstärken.

Ein prominentes Beispiel für Datenverzerrung und KI ist die Amazon-Software von 2014, die aufgrund fehlerhafter Trainingsdaten weibliche Bewerberinnen diskriminierte. Ebenso skandalös war die Google-Software, die ein Foto einer Afroamerikanerin mit „Gorilla“ beschriftete. Diese Beispiele zeigen die Auswirkungen von schlechter Datennutzung und betonen die Notwendigkeit sorgfältiger Überprüfung und Korrektur der Trainingsdaten.

Herkunft der Trainingsdaten

Die Herkunft der Trainingsdaten ist von großer Bedeutung. Oftmals werden Datenmengen aus unklaren oder voreingenommenen Quellen bezogen. Zum Beispiel weigerte sich die neuseeländische Passbehörde, Pässe für Asiaten auszustellen, weil deren Augen auf den Fotos geschlossen waren. Ein weiteres verheerendes Beispiel ist die Software Compas in den USA, die für Afroamerikaner höhere Rückfallwahrscheinlichkeiten voraussagte als für Weiße.

Auswirkungen verzerrter Daten

Die Auswirkungen von schlechter Datennutzung sind enorm. Feedback-Schleifen können entstehen, die bestehende Vorurteile weiter verstärken. Ein klassischer Fall sind die Filterblasen bei Empfehlungsalgorithmen, die Nutzer*innen in immer engere Kanäle ihrer eigenen Präferenzen drängen. Um solchen Verzerrungen entgegenzuwirken, ist ein bewusster und kontrolierter Einsatz von Trainingsdaten für Algorithmen notwendig.

Letztlich gilt das Prinzip: wie ein Messer kann auch die KI sowohl zu nützlichen als auch zu schädlichen Zwecken eingesetzt werden. Es hängt von der bewusst kontrollierten und reflektierten Anwendung ab, um diskriminierungsfreie und faire Ergebnisse zu gewährleisten.

Algorithmic Bias in verschiedenen Branchen

Algorithmic Bias macht auch vor verschiedenen Wirtschaftssektoren nicht halt und zeigt sich in Bereichen wie Gesichtserkennung, Personalbeschaffung und Justizsystem.

Gesichtserkennungstechnologie

Die Anwendung von Algorithmen zur Gesichtserkennung führt häufig zu Problemen, insbesondere bei Frauen und BIPOC (Black, Indigenous, People of Color). Amazon’s REKOGNITION-Technologie beispielsweise hat mehrfach Hautfarben falsch zugeordnet. Diese Vorfälle betonen die Dringlichkeit von Verbesserungen bei der Gesichtserkennung und Bias-Reduktion.

Personalbeschaffung und HR

Die Welt der Personalbeschaffung und HR ist nicht unberührt geblieben. Ein deutlicher Fall ist Amazons eigene KI, die basierend auf historischen Daten, männliche Bewerber bevorzugte. Tatsächlich können verzerrte Algorithmen diskriminierende Einstellungspraktiken verfestigen, was geschieht

Beispiel:

1. Algorithmen bei Zulassungsverfahren an Universitäten können bestimmte Geschlechter oder Rassen diskriminieren.
2. Algorithmen bei der Einstellung von Lehrkräften können Frauen in Bereichen wie Ingenieurwesen und Informatik benachteiligen.

Ein besonders nachteiliges Beispiel: Verzerrte Algorithmen, die auf binären Geschlechtskategorien basieren, können im Bildungswesen diskriminierend wirken.

Justizsystem und Strafverfolgung

Im Justizsystem und bei der Strafverfolgung sind die Folgen von Algorithmic Bias alarmierend. Beispielsweise führten Vorurteile bei Risikobewertungen zu falschen Schlussfolgerungen. Ein viel zitiertes Beispiel ist ein Versuch im Jahr 2018 in England, bei dem Männer mit nicht-traditionellen englischen Namen systematisch höhere KFZ-Versicherungsprämien erhielten.

Einige Statistiken verdeutlichen dies:

Diese Beispiele zeigen die tief greifenden Effekte des Algorithmic Bias und betonen die Notwendigkeit, gegen diesen Trend vorzugehen. Bias, der in Trainingsdaten entsteht, kann in vielen Branchen signifikante Auswirkungen haben, von der Gesichtserkennung über die Personalbeschaffung bis zum Justizwesen und darüber hinaus.

Maßnahmen zur Reduktion von Bias in Algorithmen

Bias in Algorithmen kann bestehende soziale und wirtschaftliche Ungleichheiten verstärken. Dieser Effekt zeigt sich beispielsweise in diskriminierenden Einstellungsverfahren oder unfairen Mitarbeiterbewertungen. Um solche Nachteile zu minimieren, sind gezielte Maßnahmen zur Reduktion von Bias notwendig. Inclusive und durchdachte Ansätze bei der Datenverarbeitung, Teamzusammensetzung und regulatorischen Kontrolle können maßgeblich zur Fairness und Ethik in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) beitragen.

Bewusste Auswahl und Reinigung der Daten

Eine sorgfältige Auswahl und Reinigung der Trainingsdaten ist der erste Schritt zur Reduktion von Bias in Algorithmen. Verunreinigte Daten, die bereits existierende Vorurteile reflektieren, können die Systeme von Anfang an beeinträchtigen. Strategien wie Datenbereinigung und Fairness-Regularisierung sind daher unerlässlich, um die Integrität und Gerechtigkeit von Algorithmen zu wahren. In der europäischen KI-Verordnung (AI Act) und Art. 22 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) werden klare Richtlinien zur Handhabung von Daten gefordert, um Diskriminierung zu verhindern und Transparenz zu fördern.

Vielfältige Teamzusammensetzung

Teams, die an der Entwicklung von KI-Systemen arbeiten, sollten aus Mitgliedern mit unterschiedlichen Hintergründen und Perspektiven bestehen. Eine diverse Zusammensetzung fördert nicht nur innovative Lösungen, sondern minimiert auch das Risiko von Vorurteilen. Diversity und Inklusion in der KI-Arbeitsumgebung tragen wesentlich dazu bei, dass Algorithmen ausgewogener und gerechter werden. Studien zeigen, dass Unternehmen durch die Implementierung solcher Diversity-Maßnahmen einen Gewinn an Glaubwürdigkeit und Vertrauen erreichen können.

Regulatorische Rahmenbedingungen

Die Einhaltung strenger regulatorischer Rahmenbedingungen schützt vor Diskriminierung und sicherstellt, dass Algorithmen fair und ethisch gestaltet werden. In Deutschland bietet das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) rechtlichen Schutz gegen Diskriminierung aufgrund von Rasse, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Identität. Verstöße dagegen können erhebliche Rechtsfolgen nach sich ziehen, inklusive Schadensersatzforderungen. Internationale Rahmenwerke wie der AI Act setzen zusätzlich Maßstäbe für Hochrisiko-KI-Systeme und fördern so Fairness und Transparenz.

Durch die bewusste Auswahl und Reinigung der Daten, vielfältige Teamzusammensetzung und strenge regulatorische Rahmenbedingungen können wir die Reduktion von Bias in Algorithmen maßgeblich vorantreiben und für gerechtere KI-Anwendungen sorgen.

Manuela

Manuela Schiemer beschäftigt sich seit über 8 Jahren intensiv mit Psychologie. Ihre Leidenschaft liegt darin, psychologische Mechanismen und die Beweggründe hinter menschlichem Verhalten zu erforschen. Derzeit arbeitet sie an ihrem ersten Buch, das sich mit kognitiven Verzerrungen (Biases) auseinandersetzt und spannende Einblicke in unbewusste Denkprozesse bietet.