Allgemeine Informationen
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| Informationen | |
| Betriebssystem | Alle |
| Service | KI und Software |
| Interessant für | Angestellte und Studierende |
| HilfeWiki des ZIM der Uni Paderborn | |
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen und beeinflusst zahlreiche Lebensbereiche tiefgreifend. Trotz ihrer Vorteile bringen KI-Systeme auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Zwei zentrale Themen dabei sind Bias, also Verzerrungen in der Datenverarbeitung, und die Implementierung von Filtern, die den Zugang zu bestimmten Informationen steuern können.
Bias in KI-Systemen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Bias, oder Vorurteile in KI-Systemen, entstehen, wenn die Daten oder Algorithmen, die zum Training der KI genutzt werden, systematische Verzerrungen enthalten. Diese Verzerrungen können aus verschiedenen Quellen stammen:
- Datenquelle : Wenn die Trainingsdaten eine ungenaue oder einseitige Darstellung der Realität bieten, spiegelt die KI diese Verzerrungen wider. Beispielsweise kann eine Datenbank, die überwiegend aus Informationen einer bestimmten gesellschaftlichen Gruppe besteht, dazu führen, dass die KI Vorhersagen trifft, die für andere Gruppen nicht angemessen sind.
- Datenauswahl : Wenn bestimmte Segmente oder Merkmale der Daten unabsichtlich ausgeschlossen werden, kann dies zu einer eingeschränkten Sichtweise führen. Dies passiert oft, wenn historische Daten verwendet werden, die bereits bestehende Diskriminierungen oder Vorurteile widerspiegeln.
- Feature Engineering : Die Auswahl und Gewichtung der Merkmale, die zur Modellentwicklung verwendet werden, kann ungewollt Bias einführen, wenn diese Merkmale nicht repräsentativ für die gesamte Datenpopulation sind.
Ein prominentes Beispiel für die Problematik von Bias ist das KI-Tool DeepSeek, das im Kontext des Informationsaustauschs über die chinesische Regierung bekannt wurde. Es reproduziert einseitige Ansichten, die die Politik der chinesischen Regierung unkritisch widerspiegeln, was auf mangelnde Diversität und Repräsentation in den verwendeten Trainingsdaten zurückzuführen ist. Solche Verzerrungen haben weitreichende Implikationen und können zu diskriminierenden Entscheidungen in Bereichen Strafrecht und Kreditvergabe führen. Die Entwicklung von Methoden zum Identifizieren und Reduzieren von Bias ist entscheidend, um die Fairness und Gerechtigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten.
Filter in KI-Systemen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Filter in KI-Systemen sind technische Mechanismen, die bestimmte Inhalte blockieren oder einschränken, um Nutzer*innen vor schädlichen Informationen zu schützen. Typische Filteranwendungen sind:
- Anti-Suizid-Filter : Sie überwachen Inhalte und blockieren solche, die suizidales Verhalten fördern könnten, indem sie Schlüsselwörter oder Phrasen erkennen, die in diesem Zusammenhang oft verwendet werden.
- Waffenbau-Filter : Sie verhindern den Zugang zu Inhalten, die Anleitungen zum Bau von Waffen enthalten, und dienen dazu, die Verbreitung gefährlicher Informationen einzudämmen.
Filter spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung eines sicheren digitalen Umfelds. Sie helfen dabei, potenziell schädliche Inhalte vor Nutzer*innen abzuschirmen. Dennoch ist es wichtig, dass solche Filter mit Bedacht eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass sie keine legitimen Informationen oder Diskussionen unnötig unterdrücken. Während Filter überwiegend positiv als Schutzmechanismen angesehen werden können, bleibt die Herausforderung bestehen, sie so zu gestalten, dass sie den Zugang zu wichtigen, unsensiblen Informationen nicht einschränken. Eine ausgewogene Anwendung ist entscheidend, um die positive Wirkung dieser Technologien zu maximieren und gleichzeitig die Meinungsfreiheit und den Zugang zu Informationen zu wahren.