Priorisiere Fairness

Fairness ist kein Nullsummenspiel. Die Priorisierung von Fairness für spezifische Gruppen, die am ehesten benachteiligt werden könnten, bedeutet nicht, anderen etwas wegzunehmen. Oft fehlt uns jedoch die Datenauflösung für Gruppen, die als "andere" kategorisiert werden, was es schwierig macht, ihre Repräsentation und mögliche Benachteiligungen zu untersuchen. Jede "Checkbox" auf einem Formular repräsentiert eine Priorisierung eines bestimmten Attributs, und diejenigen, die nicht repräsentiert sind, stehen vor einzigartigen Herausforderungen.

Um diese Probleme anzugehen, müssen wir ein kontrafaktisches Denken einführen und diejenigen priorisieren, die historisch marginalisiert und in der Technologie unterrepräsentiert wurden.

Das Gender Shades Projekt in diesem Zusammenhang, das praktische Unterschiede in den Fehlerquoten bei der Geschlechterklassifikation zwischen Gruppen aufzeigte, verdeutlichte die geringere Servicequalität, die Schwarze Frauen im Vergleich zu weißen Männern bei der Gesichtserkennung erfahren. Dies zeigt die Bedeutung der Intersektionalität: Die Untersuchung überlappender Faktoren wie Geschlecht und Rasse offenbart einzigartige Benachteiligungen, denen bestimmte Gruppen ausgesetzt sind.

Inklusive Technologie entwickeln

Technologie zu schaffen, die so viele Menschen wie möglich einbezieht, ist entscheidend für den Aufbau robuster und gerechter KI-Systeme. Das Ausschließen vielfältiger Identitäten aus den Daten führt zu nicht-robusten Modellen, die möglicherweise Vorurteile und Schäden verstärken. Es ist auch wichtig, den Bedarf an Tools zu hinterfragen, die sensible Attribute wie Geschlecht vorhersagen, da KI-Systeme sich auf beobachtbare Merkmale anstatt auf inhärente Qualitäten stützen. Außerdem müssen historische Vorurteile in der Technologieentwicklung, wie die Optimierung von Kameras für hellere Hauttöne, anerkannt und adressiert werden.

Inklusivität geht über Repräsentation hinaus; es geht darum, wessen Stimmen gehört werden und wie ihr Feedback integriert wird.

Indem wir aktiv mit verschiedenen Gemeinschaften in Kontakt treten und ihre Perspektiven während des gesamten KI-Entwicklungsprozesses einbeziehen, können wir inklusivere und gerechtere Systeme schaffen.

Weiterkommen

Um gerechtere und fairere KI-Systeme zu schaffen, müssen wir Fairness und Inklusivität während des gesamten Entwicklungsprozesses aktiv berücksichtigen. Dies erfordert kontinuierliche Anstrengungen, kritische Reflexion und das Engagement, die Bedürfnisse derjenigen zu priorisieren, die am ehesten durch voreingenommene Systeme geschädigt werden könnten.

Fairness und Inklusivität sind wesentliche Überlegungen bei der Entwicklung von KI-Systemen. Durch das Verständnis der potenziellen Schäden, die Einführung eines kontrafaktischen Denkens und die Priorisierung der Bedürfnisse historisch marginalisierter Gruppen können wir gerechtere und fairere technologische Lösungen schaffen. Es ist unsere Verantwortung als KI-Praktiker und Stakeholder, aktiv daran zu arbeiten, inklusive KI-Systeme zu entwickeln, die allen Mitgliedern der Gesellschaft zugutekommen.

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