Verzerrungen in KI: Warum sie uns alle betreffen – und wie wir ihnen begegnen können

Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig: Sie filtert Spam, empfiehlt Filme, analysiert medizinische Daten und unterstützt Personalentscheidungen. Trotz ihrer scheinbaren Intelligenz sind KI-Systeme nicht unfehlbar. Eine der größten Herausforderungen sind Verzerrungen – im Fachjargon „Bias“. Doch was bedeutet Bias, und wie können wir ihm begegnen, um KI fairer und sicherer zu gestalten?

Was bedeutet Bias in der KI – und warum ist das ein Problem?

Stellen wir uns eine KI vor, die Bewerbungen bewertet. Trainiert mit Daten aus der Vergangenheit, in der hauptsächlich Männer eingestellt wurden, bevorzugt das System nun ebenfalls Männer. Bias beschreibt eine systematische Verzerrung in Daten oder Entscheidungen eines KI-Modells. Verzerrte Ergebnisse entstehen durch einseitige Trainingsdaten oder Algorithmus-Schwächen. Dies kann Einzelpersonen benachteiligen, Unternehmen schaden und die Cybersicherheit gefährden.

Bias beschränkt sich nicht auf Geschlecht oder Herkunft. Auch das Alter der Daten, die Gewichtung von Informationen oder Lücken in Datensätzen führen zu Problemen. Selbst sorgfältig entwickelte KI-Systeme sind nicht immun gegen Bias. Verzerrungen können sich von der Datensammlung bis zur Nutzung einschleichen.

Wie entsteht Bias? Ein Blick in den Lebenszyklus von KI

Bias kann an verschiedenen Stellen entstehen:

• Bei der Datenerhebung: Einseitige oder unvollständige Trainingsdaten, z. B. aufgrund veralteter Gesellschaftsbilder.
• Während des Modelltrainings: Algorithmen übernehmen oder verstärken Ungleichgewichte aus den Trainingsdaten. Fehlerhafte Zielformulierungen können zusätzliche Verzerrungen verursachen.
• Bei der Nutzung und Weiterentwicklung: Risiken durch automatisierte Entscheidungen (z. B. Auswahlverfahren). Die Nutzerinteraktion kann die Systemfunktionalität beeinflussen.

Es gibt verschiedene Formen von Bias: Historischer Bias basiert auf vergangenen Datensichten, Repräsentationsbias entsteht durch die Unterrepräsentation bestimmter Gruppen. Algorithmischer Bias liegt in der Programmierung, Evaluationsbias in falschen Testmethoden. Auch übermäßiges Vertrauen in KI-Entscheidungen (Automationsbias) ist problematisch, da es Prüfroutinen reduziert.

Was bedeutet das alles in der Praxis?

Ein Beispiel: Gesichtserkennungssysteme schneiden bei Menschen mit dunkler Hautfarbe oft schlechter ab, da diese in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind. Solche Diskrepanzen führen zu fehlerhaften oder diskriminierenden Entscheidungen. Ähnlich problematisch sind KI-Systeme in der Finanzbranche oder Medizin, die auf unvollständigen Daten trainiert wurden.

Verzerrte Ergebnisse sind nicht nur ein ethisches Problem, sondern verursachen messbare Schäden: ungerechte Bewerbungsablehnungen, Fehldiagnosen, Sicherheitslücken. Das BSI betont die Bedeutung des Umgangs mit Bias für die Cybersicherheit.

Was empfiehlt das BSI, um Bias zu verringern?

Das BSI-Whitepaper gibt Empfehlungen für Entwickler, Anbieter und Betreiber von KI-Systemen:

• Frühzeitig nach Verzerrungen suchen: Qualitative und quantitative Datenanalysen durchführen. Datenherkunft, Repräsentation aller Gruppen und Auffälligkeiten in der Verteilung prüfen.
• Verantwortlichkeiten klären: Eine Person pro KI-System benennen, die sich mit Bias auseinandersetzt, Risiken erkennt und Unterstützung anfordert.
• Technische Maßnahmen einsetzen:
  • Präprozessierung: Datenoptimierung vor dem Training (z. B. Ergänzen fehlender Daten).
  • Inprozessierung: Algorithmen und Regeln zur Minimierung von Verzerrungen während des Trainings.
  • Postprozessierung: Nachträgliche Anpassung der Ergebnisse.

  Vorbeugen ist besser als Nachbessern.

• Bias im Betrieb überwachen: Die Wirksamkeit der Maßnahmen kontinuierlich überprüfen und anpassen.

Chancen ergreifen, Risiken im Blick behalten

Bias ist kein technisches Randthema, sondern kann tiefgreifende Folgen haben. Neue Ansätze bieten Chancen für gerechtere, sicherere und effizientere KI. KI wird nicht perfekt sein, aber eine kritische und reflektierte Nutzung und Entwicklung ist wichtig, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Setzen Sie sich mit dem Thema auseinander! Bias ist ein lösbares Problem. Transparenz, Sorgfalt und ein wacher Blick auf Daten und Prozesse ermöglichen eine KI, die für alle da ist.