Fairness-Methoden

Fair­ness-Metho­den in Bezug auf Künst­li­che Intel­li­genz bezie­hen sich auf Ansät­ze und Tech­ni­ken, die dar­auf abzie­len, Vor­ur­tei­le und Dis­kri­mi­nie­rung in KI-Sys­te­men zu mini­mie­ren. Die­se Metho­den sol­len sicher­stel­len, dass KI-Sys­te­me gerecht und gleich­be­rech­tigt agie­ren, unab­hän­gig von Merk­ma­len wie Geschlecht, Ras­se oder sozio­öko­no­mi­schem Hin­ter­grund. Dazu kön­nen bei­spiels­wei­se Algo­rith­men ent­wi­ckelt wer­den, die sys­te­ma­ti­sche Ungleich­hei­ten erken­nen und kor­ri­gie­ren, oder Richt­li­ni­en und Stan­dards, die eine fai­re Nut­zung von KI-Sys­te­men gewähr­leis­ten.