Was ist ein KI-Bias?

Das englische Wort „Bias“ lässt sich am besten mit „Voreingenommenheit” übersetzen. Ein „Bias“ kann auf bewussten oder unbewussten Vorurteilen beruhen und dadurch zu Verzerrungen von Sachverhalten führen. Dies kann die Fähigkeit, sachliche und faire Entscheidungen zu treffen, beeinträchtigen. Da sich Stereotype in historischen Datensätzen widerspiegeln, kann ein KI-Algorithmus solche Muster übernehmen. Auch bei der Entwicklung eines Algorithmus kann die menschliche Voreingenommenheit dazu führen, dass das Programm Personen mit bestimmten Merkmalen benachteiligt. Ein KI-Bias ist also ein systematischer Fehler, der durch den Einfluss menschlicher Vorurteile entsteht.

Die Problematik kann in allen Arbeitsbereichen auftreten, die mit Menschen zu tun haben – darunter Human Resources. Ein Beispiel sind KI-gesteuerte Recruiting-Tools, die Bewerberinnen und Bewerber unterschiedlich bewerten. Obwohl sich Künstliche Intelligenz stetig weiterentwickelt, ist Diskriminierung durch KI weiterhin ein relevantes Thema.

3 Typen von KI-Bias

Von strategischen Entscheidungen im Beruf bis hin zu der Vergabe von Studienplätzen – Benachteiligung durch KI kann in einer Vielzahl von Anwendungen zu Problemen führen. Dabei lassen sich verschiedene Arten von KI-Bias unterscheiden.

1. Daten-Bias und Stereotypisierung

KI-Programme lernen aus Daten, doch einige Datensätze bilden nicht die Realität in ihrer ganzen Vielfalt ab. Stattdessen spiegeln sie häufig menschliche Entscheidungen wider, die in der Vergangenheit gewisse Personengruppen benachteiligt haben. Werden Vorurteile und Stereotype über Datensätze an die KI übertragen, spricht man von Daten-Bias.

Beispielsweise sind bestimmte menschliche Eigenschaften in Datensätzen häufig unterrepräsentiert. So gibt es Gesichtserkennungssysteme, die überwiegend Fotos von hellhäutigen Menschen zum Training verwenden. Daraus folgt, dass die KI später bei der Gesichtserkennung von dunkelhäutigen Menschen ungenau arbeitet und sie benachteiligt.

2. Algorithmus-Bias

Auch der Algorithmus selbst kann einen Bias bzw. eine Verzerrung verursachen – und zwar unabhängig von den Trainingsdaten. Durch sich wiederholende Fehler im System können einzelne Gesellschaftsgruppen systematisch benachteiligt werden. Das Risiko von einer Diskriminierung durch Künstliche Intelligenz ist besonders hoch, wenn das System vor der Anwendung nicht ausreichend getestet wurde. Ein Beispiel ist ein Recruiting-Tool, das Nachwuchskräfte nach der Schulausbildung filtert und somit die Chancen von Menschen mit niedrigem sozioökonomischem Status verschlechtert.

3. Menschliche Bias und KI

KI wird von Menschen entwickelt. Daraus folgt logischerweise: Die unbewussten Vorurteile (Unconscious Bias) von Menschen können in die Gestaltung der Künstlichen Intelligenz einfließen. Wenn KI-Technologien von einer homogenen Gruppe von Programmierern entwickelt werden, ist das Risiko einer KI-Bias besonders hoch, da die Entwickler Vorurteile in den Daten mitunter nicht wahrnehmen. So kann es beispielsweise vorkommen, dass Entwickler eines KI-gestützten Systems zur Bewerberauswahl die Bedürfnisse von Menschen mit Behinderung nicht berücksichtigt.

Auswirkungen von KI-Bias auf Unternehmen und Gesellschaft

KI-Systeme werden in immer mehr beruflichen und gesellschaftlichen Branchen genutzt, darunter auch sensible Bereiche wie Gesundheitsvorsorge oder Wohnungssuche. Dementsprechend groß sind die Auswirkungen auf alle beteiligten Unternehmen und Personen. Die möglichen Auswirkungen im Detail:

Weniger Chancengleichheit: KI-Systeme, die auf Bias basieren, können die Chancengleichheit beeinträchtigen. KI kann Diskriminierung in Form von Rassismus oder Sexismus verstärken und Diversität im Unternehmen beeinträchtigen.Stereotype und Marginalisierung: Die Reproduktion von Stereotypen in KI-Systemen und die Diskriminierung spezifischer Bevölkerungsgruppen kann die Marginalisierung benachteiligter Menschen weiter verstärken. KI kann die öffentliche Meinung negativ beeinflussen, z.B. durch die Verbreitung fremdenfeindlicher Narrative.
Vertrauensverlust: Personengruppen, die von KI benachteiligt werden, verlieren ihr Vertrauen in die Wirksamkeit und Neutralität der Systeme. Das kann zu einer generellen Skepsis gegenüber der Künstlichen Intelligenz und ihren Anwendungen führen.Individuelle Benachteiligung: Von den persönlichen Karrierechancen über den Bezug von Sozialleistungen bis hin zum Abschluss einer Lebensversicherung – die Liste an individuellen Benachteiligungen kann lang sein. Im Bewerbungsprozess kann ein KI-Bias beispielsweise Frauen seltener für bestimmte Positionen vorschlagen, da sich in der Vergangenheit mehr Männer erfolgreich auf die Rollen beworben haben.
Rechtliche Konsequenzen und Imageverlust: Benachteiligung und Rassismus durch KI können einen Verstoß gegen Antidiskriminierungsgesetze darstellen. Negative Berichterstattung in den Medien kann zudem den Ruf des Unternehmens schädigen.

Diskriminierung durch KI im Berufsleben minimieren: 5 Tipps

Die negativen Auswirkungen eines KI-Bias können vielfältig sein. Aber wie lassen sich Risiken reduzieren? Wenn sowohl die Developer als auch die User der KI eine Sensibilität für die Problematik entwickeln, lassen sich Diskriminierung und Rassismus bei der Anwendung künstlicher Intelligenz bereits minimieren. Gezielte Trainings helfen den Entwicklern zusätzlich dabei, ihr Bewusstsein für Stereotype zu schärfen. So sind sie in der Lage, Risiken frühzeitig zu erkennen und Gegenstrategien zu entwickeln. Als User sollten Sie KI-Tools mit kritischem Blick nutzen. Mit diesen praktischen Tipps sorgen Sie dafür, dass Ihnen die KI möglichst neutrale Ergebnisse liefert.

  1. Sensibilisierung und Selbstreflektion
    Werden Sie sich Ihrer eigenen Vorurteile und Stereotype bewusst und denken Sie nach, bevor Sie in der KI einen Prompt erstellen. Beziehen Sie in Ihre Anfrage verschiedene Perspektiven und Erfahrungen mit ein. So können Sie Prompts gestalten, die eine möglichst diverse Gruppe ansprechen.
  2. Geschlechterneutrale Sprache
    Verwenden Sie anstatt der Pronomen „er“ oder „sie“ neutrale Formulierungen wie zum Beispiel „die Person“ oder den Namen der jeweiligen Person. So reduzieren sie Voreingenommenheit.
  3. Inklusives Design der Prompts
    Erstellen Sie für Ihre Prompts breit gefächerte Szenarien, die Menschen unterschiedlicher Herkunft, Altersstufen, Geschlechter und sozioökonomischer Hintergründe einbeziehen.
  4. Analyse und Anpassung
    Untersuchen Sie die Antworten der KI auf mögliche Verzerrungen. Vergleichen Sie die Ergebnisse unterschiedlich formulierter Prompts und analysieren Sie, durch welche Eingabe Sie die neutralsten Antworten erhalten. Manchmal kann eine KI auf eine bestimmte Formulierung mit einem Bias reagieren.
  5. Externe Überprüfung
    Beziehen Sie Kolleginnen und Kollegen mit diversen Hintergründen ein. Lassen Sie Ihre Prompts auf versteckte Stereotype und Vorurteile überprüfen.

Fazit: Mit weniger KI-Bias zu mehr Chancengleichheit

KI kann in vielen Branchen wie Finanzwesen, Bildung und Marketing sowie Arbeitsbereichen wie Personalwesen eingesetzt werden, um Diversität gezielt zu verstärken. Auch Unternehmen profitieren davon: Divers besetzte Teams sind häufig besonders gut darin, kreative Problemlösungen zu finden. Doch um einen fairen Arbeitsmarkt frei von Diskriminierung zu gestalten, ist die Bekämpfung von KI-Bias von großer Bedeutung. Nur dann kommen die Vorteile wirklich zum Vorschein.

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