KI revolutionierte das Business-Intelligence-Zeitalter und ermöglichte es Unternehmen, viel tiefer in die aus ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse einzudringen. Mit diesem Fortschritt in der KI wird es jedoch immer dringlicher, sich mit algorithmischer Verzerrung auseinanderzusetzen, die mit zunehmender Verfeinerung der KI immer häufiger auftreten könnte.
LESEN SIE AUCH: Wie KI das Dashboard-Design verändert
Was ist algorithmischer Bias?
Unter algorithmischer Verzerrung versteht man die Art und Weise, wie KI-Algorithmen für bestimmte Gruppen systematisch unfaire Ergebnisse liefern. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, unter anderem auf die folgende.
Auswahlverzerrung
In diesem Fall sind die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die Bevölkerung.
Bestätigungsverzerrung
Der Algorithmus tendiert dazu, Informationen zu bevorzugen, die bestehende Überzeugungen bestätigen.
Messfehler
Daten können hinsichtlich der Erhebung oder Messung falsch sein.
Folgen von Bias in BI
Eine Verzerrung in der BI kann sehr schwerwiegende Folgen haben. Voreingenommene Erkenntnisse können zu Folgendem führen.
Fehlerhafte Entscheidungsfindung
Verzerrte Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen und schlechten Geschäftsentscheidungen.
Stereotypen verstärken
Voreingenommene Algorithmen können die bereits bestehenden sozialen und wirtschaftlichen Ungleichheiten weiter verschärfen.
Vertrauensverlust
Wenn sich herausstellt, dass Organisationen voreingenommene KI einsetzen, geht das Vertrauen der Öffentlichkeit verloren.
Verzerrungen in KI-basierter BI reduzieren
Um Verzerrungen bei KI-basierter BI zu reduzieren, sollten Organisationen Folgendes übernehmen.
Vielfältige und repräsentative Daten
- Die Trainingsdaten sollten vielfältig und repräsentativ für die Bevölkerung sein
- Die Daten müssen regelmäßig geprüft und aktualisiert werden, um Verzerrungen zu beseitigen
Transparente Algorithmen
- Transparente und verständliche Algorithmen, die die Schritte der Entscheidungsfindung aufzeigen
- Regelmäßige Überprüfung und Prüfung, um Voreingenommenheit zu erkennen
Fairness-Metriken
- Wenden Sie Fairness-Metriken an, die messen, wie sich KI auf verschiedene Gruppen auswirken würde
- Nutzen Sie diese Kennzahlen, um Vorurteile zu erkennen und zu korrigieren
Bias-Erkennung und -Korrektur
- Wichtige menschliche Aufsicht zur Entdeckung und Berichtigung von Vorurteilen
- Schulung von Datenwissenschaftlern und -analysten in der Entdeckung und Minderung von Bias
Kontinuierliche Überwachung
- Überwachen Sie die Leistung von KI-Systemen im Laufe der Zeit, um aufkommende Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren
- Trainieren und aktualisieren Sie Modelle regelmäßig neu, um Genauigkeit und Fairness zu gewährleisten
Wenn Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Probleme anzugehen, können sie KI-gestützte BI auf eine Weise nutzen, die eher zu positiven als zu negativen Veränderungen führt.
