{"id":64440,"date":"2022-06-10T09:00:24","date_gmt":"2022-06-10T09:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.globallogic.com\/de\/?post_type=insightsection&p=64440"},"modified":"2025-01-31T07:03:29","modified_gmt":"2025-01-31T07:03:29","slug":"kann-ki-voreingenommen-sein","status":"publish","type":"insightsection","link":"https:\/\/www.globallogic.com\/de\/insights\/blogs\/kann-ki-voreingenommen-sein\/","title":{"rendered":"Kann KI voreingenommen sein?"},"content":{"rendered":"
Was macht einen Algorithmus, \u00e4hnlich wie einen Menschen, voreingenommen? Kann er Entscheidungen treffen, ohne objektiv zu sein? Eine der Herausforderungen bei der Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz besteht darin, ihre Unparteilichkeit zu gew\u00e4hrleisten. Dies erweist sich als besonders wichtig in Bereichen, in denen das Ergreifen einer Ma\u00dfnahme auf Fakten und sachlichen Gr\u00fcnden beruhen muss.<\/p>\n
Die Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz steht in direktem Zusammenhang mit unserem Streben nach Perfektion und Unfehlbarkeit. Die jahrhundertelange Geschichte der Zivilisation hat uns gelehrt, dass es keine perfekten Menschen gibt, die frei von Fehlern sind. Selbst der beste Spezialist auf seinem Gebiet mit jahrelanger Berufserfahrung und umfangreichem Wissen kann manchmal eine falsche Entscheidung treffen. Inzwischen sehen wir in Algorithmen die L\u00f6sung und hoffen, dass sie immer die richtigen Entscheidungen treffen k\u00f6nnen. Damit dies jedoch m\u00f6glich ist, muss die KI unparteiisch und frei von jeglicher Voreingenommenheit sein. Dies ist derzeit eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Verbreitung von Technologien in verschiedenen Branchen.<\/p>\n
Entgegen dem Anschein ist es recht einfach, einen Algorithmus, der ohne Emotionalit\u00e4t und nur auf der Grundlage von Fakten arbeiten soll, dazu zu bringen, sich in einer bestimmten Rolle \u00e4hnlich zu verhalten wie sein menschliches Gegenst\u00fcck. Er sollte bestimmte L\u00f6sungen oder Personen bevorzugen und bei seinen Entscheidungen bestimmte Vorlieben haben. Dies ist das Problem der voreingenommenen KI, die in der Phase des Lernens und der Interpretation der erhaltenen Informationen subjektive Beobachtungen macht und auf der Grundlage dieser Beobachtungen das urspr\u00fcngliche Ziel, das sie erreichen sollte, verf\u00e4lscht. Das maschinelle Lernen hat zwar ein enormes Potenzial, ist aber auch nicht frei von Schw\u00e4chen – die Vorhersagen gehen nicht \u00fcber den Rahmen hinaus, der beim Lernen auf der Grundlage der zur Analyse bereitgestellten Daten entwickelt wurde. Und diese k\u00f6nnen ziemlich verzerrt sein, manchmal sogar auf den ersten Blick unmerklich, so dass ein falsches Bild der Realit\u00e4t entsteht.<\/p>\n
Warum erfordert das Problem der voreingenommenen KI eine sofortige Reaktion und Ma\u00dfnahmen von Menschen und Organisationen, die Technologien entwickeln? Die Folgen des Ignorierens des Problems sind jetzt leicht zu erkennen, wenn unangemessene, fehlerhafte und diskriminierende Handlungen von Algorithmen bei Tests oder Simulationen beobachtet werden.<\/p>\n
In vielen Branchen ist voreingenommene KI eine Herausforderung, die die Einf\u00fchrung industrieller Automatisierungsl\u00f6sungen\u00a0oder Connected-Car-Technologien l\u00e4nger und komplizierter macht.<\/p>\n
Die oben genannten Beispiele zeigen sehr deutlich, welche Auswirkungen es hat, wenn dieses Problem untersch\u00e4tzt wird. In vielen F\u00e4llen ist die Zulassung einer partiellen KI nicht das Ergebnis eines b\u00f6sen Willens der Urheber oder ihrer respektlosen Haltung gegen\u00fcber dem Problem. Die Situation entsteht oft aus der Schwierigkeit, das Problem zu erkennen – es erfordert eine vorherige Kl\u00e4rung, nach welcher Art von „vorurteilsbehaftetem Verhalten“ wir auf Seiten der KI suchen, und eine anschlie\u00dfende Analyse eines gr\u00f6\u00dferen Datenbestands aus ihrer Arbeit. Konstrukteure und Ingenieure m\u00fcssen daher bei der Entwicklung neuer Algorithmen bereits bestehende Vorurteile ber\u00fccksichtigen und Systeme kontinuierlich auf potenziell neue und bisher unbekannte Systeme testen, um deren Verbreitung und Ausbreitung zu verhindern.<\/p>\n
Die rasante Entwicklung von Technologien wie Machine Learning und Deep Learning tr\u00e4gt dazu bei, die Zahl der Anwendungen k\u00fcnstlicher Intelligenz zu erh\u00f6hen.\u00a0Alle Arten von Industriemaschinen und pers\u00f6nlichen Robotern ver\u00e4ndern und pr\u00e4gen unsere moderne Welt.\u00a0Entscheidungsalgorithmen finden sich in der Medizin- und Automobilbranche, an der Basis von Industrie 4.0 oder in der breit verstandenen Logistik, in der beispielsweise Smart Ports entwickelt werden. \u00dcberall besteht die Gefahr, dass die f\u00fcr das KI-Lernen zur Verf\u00fcgung gestellten Daten das Bild der Realit\u00e4t verzerren und in Zukunft zu einer Verzerrung f\u00fchren.\u00a0Und das wiederum kann zu Situationen f\u00fchren, gegen die die Implementierung von Algorithmen helfen sollte, wie Vorurteile gegen\u00fcber bestimmten Mitarbeitergruppen oder menschliche Fehler bei der Arbeit, Systemsteuerung oder sogar beim normalen Autofahren.<\/p>\n
Die k\u00fcnstliche Intelligenz ist noch nicht so weit, dass sie Daten so frei interpretieren, argumentieren und Schlussfolgerungen ziehen kann wie das menschliche Gehirn. Sie kommt nicht so gut mit unerwarteten Situationen zurecht, die unkonventionelle Entscheidungen erfordern. In Anbetracht dieser Herausforderungen, die eine voreingenommene KI mit sich bringt, wird weiter an der Entwicklung geeigneter Schulungsmaterialien f\u00fcr die Systeme gearbeitet. Datenbanken, die ein objektives Abbild der Realit\u00e4t darstellen und alle Merkmale der Welt, der in ihr ablaufenden Prozesse und der daran beteiligten Menschen ber\u00fccksichtigen. Ziel der Arbeit ist es, ideale Ziele f\u00fcr Lernalgorithmen zu entwickeln und Situationen zu minimieren, in denen sie durch ungeeignete voreingenommene Determinanten ersetzt werden.<\/p>\n
Das Problem der voreingenommenen KI gewinnt mit der rasanten Entwicklung der Technologie und der zunehmenden Zahl von Anwendungen von Algorithmen in verschiedenen Branchen immer mehr an Bedeutung. Auf der Suche nach mehr Automatisierung und Autonomie von Fahrzeugen, Maschinen und Ger\u00e4ten schaffen wir Algorithmen, die unfehlbar, effektiv und objektiv arbeiten. Doch w\u00e4hrend wir auf weitere Erfolge bei der Umsetzung der Technologie warten und die Anwendungsbeispiele bewundern, m\u00fcssen wir an den Anfang zur\u00fcckgehen und uns um die richtigen Muster k\u00fcmmern, auf deren Grundlage k\u00fcnstliche Intelligenz entwickelt werden kann und die erwarteten Ergebnisse erzielt. In diesem Fall sind wir an einem Punkt angelangt, an dem wir einen Schritt zur\u00fcckgehen m\u00fcssen, um gleich zwei Schritte vorw\u00e4rts machen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n