KI-Systeme ohne Verzerrungen entwickeln

In der heutigen Geschäftswelt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend eingesetzt wird, ist die Prüfung auf Bias und die sorgfältige Dokumentation von KI-Prozessen von essentieller Bedeutung. Bias in KI-Systemen kann zu diskriminierenden Ergebnissen führen, die sowohl den Ruf eines Unternehmens schädigen als auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen können. Eine strukturierte Herangehensweise an Bias-Prüfung und Dokumentation ist daher unerlässlich.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass bei der Modellentwicklung unzureichende Datensätze verwendet werden. Solche Datensätze spiegeln häufig bestehende Vorurteile in der Realität wider, die dann unreflektiert in das Modell übernommen werden. Die Korrektur beginnt mit einer sorgfältigen Prüfung und Auswahl der Trainingsdaten. Dies beinhaltet eine Diversifikation der Datenquellen sowie eine Zentrierung auf die Repräsentativität gegenüber der realen Zielgruppe.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unvollständige oder gar fehlende Dokumentation der KI-Entwicklungsprozesse. Ohne ordnungsgemässe Dokumentation kann es schwierig sein, Biases im System nachträglich zu identifizieren oder zu beheben. Eine systematische Dokumentation sollte alle Schritte der Modellentwicklung umfassen, von der Datenbeschaffung über die Modellauswahl bis hin zu den Testszenarien und Ergebnissen. Dies erlaubt nicht nur Rückverfolgbarkeit, sondern unterstützt auch ein kontinuierliches Monitoring und Nachbessern des Modells.

Ein drittes Problem ist die unzureichende Evaluation der Modelle auf Bias. Viele Unternehmen führen diese nur oberflächlich oder gar nicht durch. Die korrekte Vorgehensweise erfordert eine gezielte Bias-Teststrategie, die nicht nur die unmittelbaren Modellergebnisse berücksichtigt, sondern auch langfristige Effekte und potenzielle Voreingenommenheiten auslotet. Entsprechende Testpläne und -protokolle sollten integraler Bestandteil des QA-Prozesses sein.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Erstellung eines interdisziplinären Teams (Tag 1-3): Stellen Sie ein Team zusammen, das Expertise in Datenanalyse, Ethik und Compliance besitzt. Diese Gruppe wird die Verantwortung für die Durchführung von Bias-Analysen und die Implementierung von Korrekturmassnahmen tragen.
2. Daten-Audit (Tag 4-10): Beginnen Sie mit einer gründlichen Überprüfung der Daten, die für Ihre KI-Modelle verwendet werden. Stellen Sie sicher, dass diese Daten repräsentativ und diversifiziert sind. Entfernen oder ergänzen Sie Daten nach Bedarf, um Strukturbias zu minimieren.
3. Implementierung eines Dokumentationsprozesses (Tag 11-15): Entwickeln Sie ein transparentes und systematisches Dokumentationsverfahren. Halten Sie alle Schritte des KI-Entwicklungsprozesses, inklusive Entscheidungen und Veränderungen fest. Nutzen Sie dafür spezifische Tools, die eine einfache Versionierung und Rückverfolgung ermöglichen.
4. Bias-Test- und Review-Ansatz (Tag 16-25): Erarbeiten Sie eine Teststrategie, die gezielte Bias-Tests beinhaltet. Legen Sie spezifische Metriken für die Bewertung der Bias-Ergebnisse fest und führen Sie diese Tests regelmässig durch.
5. Regelmässige Überwachung und Reevaluation (Tag 26-30): Setzen Sie eine routinemässige Überprüfung der KI-Modelle auf Bias an und passen Sie Ihre Strategien und Datenquellen kontinuierlich an. Planen Sie wiederkehrende Sitzungen ein, um die dokumentierten Prozesse und Testergebnisse gemeinsam zu evaluieren und nötige Anpassungen vorzunehmen.

Eine nachhaltige Bias-Prüfung und umfassende Dokumentation sind wesentliche Bestandteile eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI in Schweizer KMUs. Indem Unternehmen diese Schritte beherzigen, sichern sie nicht nur die Qualität ihrer Systeme, sondern schaffen Vertrauen bei Kunden und Partnern.