Prüfung von KI-Systemen — Bias & Dokumentation — Schritt für Schritt

In der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) spielt die Überprüfung auf Bias sowie eine gründliche Dokumentation eine entscheidende Rolle, um sowohl ethischen Standards als auch rechtlichen Vorschriften zu genügen. Ziel ist es, die AI-Systeme fair, transparent und nachvollziehbar zu gestalten.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufig begangener Fehler in der Bias-Prüfung liegt in der unzureichenden Vielfalt der Datenquellen. Werden Daten einseitig gesammelt, beispielsweise nur aus bestimmten geografischen oder demografischen Bereichen, kann dies zu einer Verzerrung der Ergebnisse der KI führen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen eine breit gefächerte Datensammlung betreiben, die repräsentativ für die gesamte Zielgruppe ist. Dies umfasst das Einbeziehen unterschiedlicher Alters-, Geschlechter-, Ethnien- und sozioökonomischer Gruppen.

Ein weiterer typischer Fehler liegt in der unvollständigen oder oberflächlichen Dokumentation der KI-Entwicklungsprozesse. Wird die Dokumentation vernachlässigt oder nicht präzise genug geführt, erschwert das die Nachvollziehbarkeit der Systementscheidungen. Um dies zu vermeiden, sollte eine detaillierte Dokumentation erstellt werden, die den gesamten Lebenszyklus eines Modells abdeckt. Dies beinhaltet eine umfassende Aufzeichnung von Datenquellen, Modellversionen, Trainingstests sowie Änderungen und Aktualisierungen im Laufe der Zeit.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den nächsten Wochen können folgende Schritte umgesetzt werden:

1. *Analyse der Datenerhebung*: Führen Sie eine Überprüfung der aktuell verwendeten Datenquellen durch. Stellen Sie sicher, dass diese divers und umfassend sind. Dafür sollten auch externe Experten oder Fachleute für Diversity hinzugezogen werden.
2. *Bias-Messung etablieren*: Entwickeln Sie spezifische Metriken und Tests, um Bias in Ihren Datensätzen und Modellen festzustellen. Dies könnte die Implementierung von Fairness-Tests beinhalten, die verschiedene Szenarien simulieren, um potenzielle Verzerrungen aufzudecken.
3. *Prozessdokumentation entwickeln*: Beginnen Sie mit der Erstellung eines vollständigen Dokumentationsprozesses für jegliche Modellentwicklung und -anpassungen. Diese Dokumentation sollte leicht zugänglich und verständlich für alle involvierten Abteilungen und Partner sein.
4. *Schulung und Training*: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter regelmässig im Erkennen und Handhaben von Bias sowie in der Ausführung einer gründlichen Dokumentation. Seminare oder Workshops können helfen, das Bewusstsein für diese Themen zu stärken.
5. *Regelmässige Überwachung*: Legen Sie fest, dass alle KI-Systeme in regelmässigen Abständen auf Bias überprüft werden. Diese Überprüfungen sollten fester Bestandteil des Wartungsplans Ihres Unternehmens sein.

Durch die konsequente Umsetzung dieser Schritte in den kommenden 14 bis 30 Tagen können Unternehmen ihre KI-Systeme auf eine konforme und ethisch vertretbare Basis stellen. Eine regelmässige Bias-Prüfung und detaillierte Dokumentation werden zur Gewährleistung von Transparenz und Fairness im Einsatz von KI-Systemen unerlässlich sein.