Künstliche Intelligenz (KI) hat das Zeitalter der Business Intelligence revolutioniert und Unternehmen ermöglicht, deutlich tiefergehende Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Mit diesem Fortschritt im Bereich der KI wird es jedoch immer dringlicher, algorithmische Verzerrungen anzugehen, deren Häufigkeit mit zunehmender Komplexität der KI zuzunehmen droht.
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Was ist algorithmischer Bias?
Algorithmische Verzerrungen bezeichnen die Art und Weise, wie KI-Algorithmen systematisch unfaire Ergebnisse für bestimmte Gruppen liefern. Dies kann auf verschiedene Weisen geschehen, unter anderem auf folgende.
Selektionsbias
In diesem Fall sind die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit.
Bestätigungsfehler
Der Algorithmus neigt dazu, Informationen zu bevorzugen, die bestehende Überzeugungen bestätigen.
Messfehler
Daten können hinsichtlich ihrer Erhebung oder Messung fehlerhaft sein.
Folgen von Verzerrungen in der Business Intelligence
Verzerrungen in Business Intelligence können sehr schwerwiegende Folgen haben. Verzerrte Erkenntnisse können zu Folgendem führen.
Fehlentscheidungen
Verzerrte Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen und schlechten Geschäftsentscheidungen.
Verstärkung von Stereotypen
Voreingenommene Algorithmen können die bereits bestehenden sozialen und wirtschaftlichen Ungleichheiten noch verschärfen.
Vertrauensverlust
Wenn sich herausstellt, dass Organisationen voreingenommene KI einsetzen, geht das Vertrauen der Öffentlichkeit verloren.
Reduzierung von Verzerrungen in KI-basierten Business Intelligence
Um Verzerrungen in KI-gestützten Business Intelligence-Systemen zu reduzieren, sollten Organisationen Folgendes beachten.
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 Überprüfungen und Audits zur Aufdeckung von Voreingenommenheit
Fairness-Kennzahlen
- Fairness-Metriken anwenden, die messen, wie sich KI auf verschiedene Gruppen auswirken würde
- Nutzen Sie diese Kennzahlen, um Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren
Bias-Erkennung und -Korrektur
- Wichtige menschliche Aufsicht zur Aufdeckung und Behebung von Voreingenommenheit
- Schulung von Datenwissenschaftlern und Analysten in der Erkennung und Minderung von Verzerrungen
Kontinuierliche Überwachung
- Überwachen Sie die Leistung von KI-Systemen im Laufe der Zeit, um auftretende Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren
- Modelle regelmäßig neu trainieren und aktualisieren, um Genauigkeit und Fairness zu gewährleisten
Organisationen werden KI-gestützte Business Intelligence so einsetzen können, dass sie positive Veränderungen bewirken, anstatt negative, wenn sie proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Probleme anzugehen.
