Ansätze zur Überwindung von algorithmischer Voreingenommenheit

Algorithmische Voreingenommenheit, auch als “algorithmic bias” bekannt, ist eine negative Folgeerscheinung der Nutzung von Systemen automatisierter Entscheidungsfindung, die in allen Big Data- oder KI-Projekten und das sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor ernst genommen werden muss. Im Grunde beschreibt der Begriff ein Paradox. Nämlich, dass der Einsatz von an sich unvoreingenommenen Algorithmen zur systematischen und unfairen Diskriminierung von bestimmten Gruppen von Menschen führen kann. Im Folgenden wollen wir uns genauer anschauen, wie die algorithmische Voreingenommenheit entsteht und welche Ansätze es gibt, um sie zu vermeiden.