KI-Kolumne

Diversität in Daten?

Oft wird berichtet, dass es Schieflagen, Bias, in Datensets gibt.1 Manche Aspekte mancher Gruppen von Menschen werden weniger sichtbar, übertrieben sichtbar oder aber falsch abgebildet. Die KI-Modelle, die auf Grundlage verzerrter Daten gebaut werden,2 liefern entsprechend problematische Outputs. Ein bekanntes Beispiel ist mangelnde Diversität in den Trainingsdaten von automatisierter Gesichtserkennung.