Orientierung in der Ethik der KI: Eine eingehende Analyse der Fairness

Was sind die ethischen Risiken von KI?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erobern den Globus, beschleunigen den Wandel und eröffnen unzählige Möglichkeiten. Diese gewaltigen Kräfte sind jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden, die unsere Aufmerksamkeit verdienen.

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Das Hauptproblem besteht darin, sicherzustellen, dass KI fair und im Einklang mit unseren Werten eingesetzt wird. Die Entscheidung, was richtig oder falsch ist, wenn es um KI geht, kann kompliziert sein. Wir müssen Dinge berücksichtigen, wie fair zu sein, die Umwelt zu schützen und sicherzustellen, dass die Rechte der Menschen respektiert werden.

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Nehmen wir zum Beispiel ein KI-System, das darauf vorbereitet ist, Entscheidungen auf der Grundlage nicht repräsentativer Daten zu treffen. Ein solches System könnte leicht zu verzerrten Ergebnissen führen und bestimmte demografische Merkmale einer unfairen Behandlung aussetzen. Der enorme Energieverbrauch von KI-Systemen wirft Umweltprobleme auf, und ihre Fähigkeit zur umfassenden Datenerfassung und -analyse birgt Risiken für die Privatsphäre.

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Da KI immer beliebter wird, könnte sie möglicherweise bestehende Ungleichheiten vergrößern und den bereits benachteiligten Personen schaden. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass wir KI verantwortungsbewusst einsetzen, die Rechte und Werte aller respektieren und sicherstellen, dass sie ordnungsgemäß entwickelt und genutzt wird. (Quelle: Ethik der künstlichen Intelligenz | UNESCO)

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Wer ist im Bereich KI dem höchsten Risiko ausgesetzt?

Wenn wir in die unerforschten Tiefen der künstlichen Intelligenz (KI) eintauchen, ist es unerlässlich, diejenigen zu lokalisieren, die sich potenziell in der Schusslinie dieser Technologiesprünge befinden. In erster Linie stehen Personen, die in erheblichem Maße auf KI-Systeme angewiesen sind, an vorderster Front. Angesichts der Fähigkeit der KI, überzeugende Geschichten zu schreiben, wird es schwierig, zwischen vertrauenswürdigen und nicht vertrauenswürdigen Informationen zu unterscheiden. Dies führt zu ernsten Problemen für Menschen, die sich auf KI verlassen, um wichtige Entscheidungen zu treffen oder Orientierungshilfen zu geben.

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Darüber hinaus zeichnen sich KI-getriebene Erschütterungen auf dem Arbeitsmarkt ab. Rollen, die durch Routine und Wiederholung gekennzeichnet sind — wie die Arbeit als Rechtsanwaltsfachangestellte, Sekretariatsaufgaben und Übersetzungen — sind einer spürbaren Bedrohung durch KI ausgesetzt. Die sich daraus ergebenden Konsequenzen könnten unsere Belegschaft in nicht allzu ferner Zukunft radikal umstrukturieren.

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Themen, die die gesamte Gesellschaft betreffen, müssen ebenfalls sorgfältig geprüft werden. Mögliche langfristige Auswirkungen deuten auf einen möglichen Verzicht auf die Kontrolle über KI hin, was zu unvorhersehbaren Komplikationen führen wird, da sich die KI enger in Internetdienste integriert und unerwartete Fähigkeiten erlangt. Dieses unmittelbare Risiko geht über einzelne Rollen oder Anwendungsfälle hinaus — es durchdringt unser umfangreiches digitales Ökosystem und verändert möglicherweise unsere Interaktion mit Technologie in einem monumentalen Ausmaß. Während wir uns mit diesen Problemen auseinandersetzen, sollten wir uns darauf konzentrieren, eine rechenschaftspflichtige und verantwortungsvolle KI zu entwickeln, die auf potenzielle Gefahren und diejenigen achtet, die für sie am anfälligsten sind.

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Was ist Fairness in der KI?

Wenn wir diejenigen erkennen, die durch KI am stärksten gefährdet sind, werden wir zu der Notwendigkeit von Fairness in der KI, die dazu dient, diese Risiken zu mindern und eine gerechte digitale Landschaft zu fördern. Fairness beim maschinellen Lernen ist jedoch kein klar umrissenes Konzept. Angesichts der Tatsache, dass zahlreiche, manchmal widersprüchliche Definitionen nebeneinander existieren, erfordert die Auswahl der geeignetsten Definition eine gründliche, kontextspezifische Überlegung.

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In den Worten von Nikola Konstantinow, geschätzter Postdoktorand an der renommierten ETH AI Zentrum der ETH Zürich, „Bei der Fairness in der KI geht es im Wesentlichen darum sicherzustellen, dass KI-Modelle bei Entscheidungsprozessen von diskriminierendem Verhalten Abstand nehmen. Dieses Prinzip bezieht sich insbesondere auf geschützte Merkmale wie Rasse, Geschlecht oder Herkunftsland.“ (Quelle: Die Fairness in der KI finden | Neuigkeiten | Mitteilungen der ACM)

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Es ist klar, dass das Erreichen von Fairness in der KI keine einfache Aufgabe ist, die für alle auf die gleiche Weise erledigt werden kann. Stattdessen ist es ein Weg, der eine akribische und achtsame Navigation erfordert, um die enorme Macht der KI ethisch und gerecht zu nutzen.

Im Großen und Ganzen lassen sich die allgemein anerkannten Konzepte von Fairness in eine von drei Kategorien einteilen:

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- Individuelle Fairness: Dies bedeutet, dass jede Person anhand ihrer individuellen Umstände beurteilt werden sollte. Wenn sich zwei Personen in wesentlichen Aspekten ähneln, sollten sie ähnlich behandelt werden.

- Gruppenfairness: Dies spricht sich für eine einheitliche Behandlung von Gruppen aus. Ziel ist es, die Bevorzugung oder Diskriminierung einer bestimmten Gruppe zu beseitigen.

- Untergruppe Fairness: Dies kombiniert die beiden vorherigen Ideen und unterstützt Fairness für Einzelpersonen und Gruppen. Ziel ist es, ein Gleichgewicht herzustellen und eine faire Behandlung aller zu gewährleisten, unabhängig davon, ob sie einzeln oder als Teil einer Gruppe betrachtet werden.

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Der Umgang mit diesen Fairnesskonzepten ist mit echten Dilemmas verbunden und erfordert sorgfältige Überlegungen. Inhärente Vorurteile, die zu systematischen Ungerechtigkeiten bei Entscheidungen führen, können tiefgreifende negative soziale Folgen haben, von denen benachteiligte Gemeinschaften oft unverhältnismäßig stark betroffen sind. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen dieser Vorurteile zu erkennen und zu mildern, die sich in KI-Anwendungen häufig als Ungleichbehandlung verschiedener Gruppen aufgrund ihrer geschützten Eigenschaften herausstellen.

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Die Gratwanderung: Fairness Kompromisse

Es lohnt sich, die inhärenten Kompromisse zwischen verschiedenen Definitionen von Fairness anzuerkennen. Wie in dem Artikel „Inherent Trade-offs in the Fair Determination of Risk Scores“ dargelegt, argumentieren die Autoren, dass es praktisch unmöglich ist, verschiedene Fairnessdefinitionen gleichzeitig zu erfüllen, ohne sie zu bagatellisieren. Das bedeutet, dass die Verwirklichung einer Form von Fairness unbeabsichtigt eine andere gefährden könnte. Algorithmische Entscheidungsfindung und die Kosten von Fairness (arxiv.org)

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Darüber hinaus gibt es einen offensichtlichen Kompromiss zwischen Fairness und Leistung. Das Streben nach mehr Fairness kann oft zu Leistungseinbußen führen.

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Bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Algorithmen ist es von entscheidender Bedeutung, diese Kompromisse zu berücksichtigen. Es bedarf eines heiklen Balanceakts, um sicherzustellen, dass das Streben nach Fairness nicht die Wirksamkeit des Systems untergräbt oder ungewollt andere Formen von Ungerechtigkeit fördert. Die Herausforderung besteht also nicht nur darin, faire und transparente KI-Algorithmen zu entwickeln, sondern auch darin, diese inhärenten Kompromisse kompetent zu bewältigen, um die Ergebnisse zu optimieren.

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Calvin Risk: Fairness-Metriken

Die Anerkennung und Wahrung der Fairness bei KI-Algorithmen ist eine Priorität, insbesondere bei der Bekämpfung der Diskriminierung bestimmter Gruppen. Um dieses Unterfangen zu unterstützen, haben wir Calvin entwickelt, eine KI-Risikomanagement-Plattform, die Fairness aus der Sicht von Einzelpersonen und Gruppen untersucht. Aber wie funktioniert Calvin? Lassen Sie uns seine grundlegende Mechanik untersuchen.

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Calvins Bewertung der Fairness hängt von bestimmten Eingaben ab. Dazu gehört die Identifizierung einer geschützten Gruppe — definiert nach Geschlecht, Rasse, wirtschaftlichem Status, Alter, Bildung usw. — und die Erfassung der zugehörigen Daten für diese Gruppen. Darüber hinaus benötigen wir die Vorhersagen und genauen Bezeichnungen für Trainings-, Test- und Produktionsdaten für das aktuelle Live-Modell. Optional können geschützte Attribute auch nach ihrer Wichtigkeit eingestuft werden. Mit diesen Eingaben ausgestattet, liefert Calvin wichtige Fairness-Metriken.

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Jede Metrik wird für jede Untergruppe in allen für den Benutzer relevanten Dimensionen berechnet. Für jede Risikometrik ermitteln wir den schlechtesten Wert und ermitteln den Durchschnitt für alle für das Modell relevanten Teilgruppendimensionen. Das Ergebnis? Eine umfassende, nuancierte Perspektive der Fairness, wie sie für Ihr KI-System gilt.

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In der komplizierten Welt der KI kann Calvin Risk ein unschätzbarer Verbündeter sein. Es bietet die Möglichkeit, Ihre KI-Modelle auf Fairness zu überprüfen und die Benutzer zu informieren, damit sie die erforderlichen Anpassungen vornehmen können. Schließlich ist Fairness in der KI nicht nur ein theoretischer Begriff, sondern eine praktische Notwendigkeit, die erhebliche Auswirkungen auf die Personen und Gruppen haben kann, mit denen Ihre KI interagiert.