Es ist faszinierend, die Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI) zu entfesseln, aber es ist nicht immer nur ein Zuckerschlecken. Manchmal kann auch unser digitaler Helfer eine Laune haben. Dies bezeichnen wir als «KI-Voreingenommenheit», eine kleine Panne in der Welt der künstlichen Intelligenz.
Jetzt fragst du dich vielleicht: «Patman, was meinst du mit KI-Voreingenommenheit?» Nun, es ist so ähnlich wie wenn wir einem Kind eine neue Sprache beibringen. Wenn wir dem Kind nur Englisch beibringen, wird es Schwierigkeiten haben, sagen wir, Französisch oder Spanisch zu verstehen. In der Welt der KI, wenn wir unseren maschinellen Lernmodellen (den ‹Kindern› in unserem Beispiel) einseitige oder unausgewogene Informationen geben, können sie Vorurteile entwickeln – eine Präferenz für ein Ergebnis über ein anderes, die nicht auf fairer Beurteilung basiert. Es ist, als ob deine KI obsessiv nach Äpfeln verlangt, weil sie nie Orangen oder Bananen gezeigt bekommen hat!
KI-Voreingenommenheit ist von entscheidender Bedeutung, weil sie zu ungleichen und ungerechten Ergebnissen führen kann. Stelle dir ein Sprachmodell wie GPT (kurz für Generative Pretrained Transformer) vor, das hauptsächlich auf englischen Daten trainiert wurde. Es könnte Schwierigkeiten haben, Inhalte in anderen Sprachen zu verstehen oder zu generieren. Dies ist ein Beispiel dafür, wie Vorurteile in die KI einsickern. Es ist nicht so, dass die KI an sich unfair ist, sondern eher die Daten, mit denen sie trainiert wurde, unfair waren.
Also, halte Ausschau nach diesem kleinen Störenfried. Denn im weitläufigen Garten der KI kann selbst das kleinste Ungleichgewicht in der Sonneneinstrahlung (Daten) dazu führen, dass unsere digitalen Pflanzen (KI-Modelle) stärker in eine Richtung wachsen, als sie sollten!