Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als revolutionäre Technologie angesehen, die Effizienz, Präzision bietet und neue strategische Möglichkeiten eröffnet. Doch während Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren, entsteht auch eine kritische und manchmal vernachlässigte Herausforderung: die algorithmische Gerechtigkeit. Verborgene Vorurteile in diesen Systemen können nicht nur die Effizienz unternehmerischer Entscheidungen beeinträchtigen, sondern auch erhebliche rechtliche, ethische und soziale Konsequenzen nach sich ziehen.
Das Vorhandensein von algorithmischen Verzerrungen kann durch die Natur der KI selbst erklärt werden, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Modelle werden mit historischen Daten trainiert, und wenn diese Daten Vorurteile oder soziale Verzerrungen widerspiegeln, perpetuieren die Algorithmen diese Biases auf natürliche Weise. Neben den Verzerrungen in den Informationen kann der Algorithmus selbst eine Fehlgewichtung bei der Berücksichtigung von Faktoren verursachen oder die verwendeten Proxy-Daten, also Daten, die die ursprünglichen Informationen ersetzen, aber nicht ideal für die jeweilige Analyse sind.
Ein beispielhaftes Beispiel für dieses Phänomen findet sich im Einsatz von Gesichtserkennung, insbesondere in sensiblen Kontexten wie der öffentlichen Sicherheit. Verschiedene brasilianische Städte haben automatisierte Systeme eingeführt, um die Wirksamkeit polizeilicher Maßnahmen zu erhöhen, aber Analysen zeigen, dass diese Algorithmen häufig erhebliche Fehler machen, insbesondere bei der Identifizierung von Personen bestimmter ethnischer Gruppen, wie Schwarzen. Studien der Forscherin Joy Buolamwini vom MIT haben gezeigt, dass kommerzielle Algorithmen Fehlerquoten von über 30 % bei schwarzen Frauen aufweisen, während sie bei weißen Männern drastisch auf weniger als 1 % sinken.
Brasilianische Gesetzgebung: mehr Strenge in der Zukunft
In Brasilien befindet sich neben dem Allgemeinen Datenschutzgesetz (LGPD) auch der Gesetzesrahmen für KI (PL Nr. 2338/2023) in der parlamentarischen Beratung, der allgemeine Richtlinien für die Entwicklung und Anwendung von KI im Land festlegt.
Obwohl es noch nicht genehmigt ist, weist dieses Gesetzesvorhaben bereits auf Rechte hin, die Unternehmen respektieren müssen, wie: das Recht auf vorherige Information (Information, wenn der Nutzer mit einem KI-System interagiert), das Recht auf Erklärung automatisierter Entscheidungen, das Recht, algorithmische Entscheidungen anzufechten, und das Recht auf Nichtdiskriminierung aufgrund algorithmischer Vorurteile.
Diese Punkte erfordern von Unternehmen, Transparenz in generativen KI-Systemen zu implementieren (z. B. deutlich zu machen, wann ein Text oder eine Antwort maschinell erzeugt wurde), sowie Audit-Mechanismen, um zu erklären, wie das Modell zu einer bestimmten Ausgabe gelangt ist.
Algorithmische Governance: die Lösung für Vorurteile
Für Unternehmen gehen algorithmische Vorurteile über den ethischen Bereich hinaus und werden zu relevanten strategischen Problemen. Voreingenommene Algorithmen haben das Potenzial, wesentliche Entscheidungen in internen Prozessen wie Einstellung, Kreditvergabe und Marktanalyse zu verzerren. Zum Beispiel kann ein Algorithmus zur Filialleistungsanalyse, der städtische Gebiete systematisch überbewertet zugunsten von Randgebieten (aufgrund unvollständiger Daten oder Vorurteile), zu falsch ausgerichteten Investitionen führen. So versteckte Vorurteile untergraben die Wirksamkeit datengetriebener Strategien, wodurch Führungskräfte Entscheidungen auf teilweise falsche Informationen stützen.
Diese Verzerrungen können korrigiert werden, aber sie hängen von einer algorithmischen Governance-Struktur ab, die sich auf die Vielfalt der verwendeten Daten, Transparenz der Prozesse und die Einbeziehung vielfältiger und interdisziplinärer Teams bei der technologischen Entwicklung konzentriert. Durch Investitionen in Vielfalt in technischen Teams können Unternehmen potenzielle Bias-Quellen schneller erkennen, sicherstellen, dass unterschiedliche Perspektiven berücksichtigt werden, und Fehler frühzeitig erkennen.
Darüber hinaus ist die Verwendung von kontinuierlichen Überwachungstools von entscheidender Bedeutung. Diese Systeme helfen dabei, die Abweichung algorithmischer Vorurteile in Echtzeit zu erkennen, schnelle Anpassungen zu ermöglichen und negative Auswirkungen zu minimieren.
Transparenz ist eine weitere wesentliche Praxis bei der Minderung von Vorurteilen. Algorithmen sollten nicht als Black-Box-Systeme funktionieren, sondern als klare und erklärbare Systeme. Wenn Unternehmen Transparenz wählen, gewinnen sie das Vertrauen von Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden. Transparenz erleichtert externe Audits und fördert eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung im Umgang mit KI.
Andere Initiativen umfassen die Teilnahme an Rahmenwerken und Zertifizierungen für verantwortungsvolle KI-Governance. Dazu gehört die Einrichtung interner Ethikausschüsse für KI, die Festlegung unternehmensweiter Richtlinien für deren Nutzung und die Übernahme internationaler Standards. Zum Beispiel helfen Frameworks wie ISO/IEC 42001 (Künstliche Intelligenz-Management), ISO/IEC 27001 (Informationssicherheit) und ISO/IEC 27701 (Datenschutz), Kontrollen in den Datenprozessen, die von generativer KI verwendet werden, zu strukturieren. Ein weiteres Beispiel ist der von der NIST (National Institute of Standards and Technology) der USA empfohlene Satz bewährter Praktiken, der das Management von Algorithmusrisiken leitet, einschließlich Bias-Erkennung, Datenqualitätsprüfungen und kontinuierliches Monitoring von Modellen.
Spezialisierte Beratungsunternehmen spielen eine strategische Rolle in diesem Szenario. Mit Fachwissen in verantwortungsvoller künstlicher Intelligenz, algorithmischer Governance und regulatorischer Compliance helfen diese Unternehmen Organisationen nicht nur, Risiken zu vermeiden, sondern auch, Gerechtigkeit in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Die Tätigkeit dieser Beratungsunternehmen reicht von detaillierten Risikoanalysen bis hin zur Entwicklung interner Richtlinien, einschließlich unternehmensweiter Schulungen zur Ethik in KI, um sicherzustellen, dass Teams in der Lage sind, mögliche algorithmische Vorurteile zu erkennen und zu mildern.
Auf diese Weise ist die Minderung algorithmischer Verzerrungen nicht nur eine präventive Maßnahme, sondern ein strategischer Ansatz. Unternehmen, die sich um algorithmische Gerechtigkeit kümmern, zeigen soziale Verantwortung, stärken ihren Ruf und schützen sich vor rechtlichen Sanktionen und öffentlichen Krisen. Unparteiische Algorithmen neigen dazu, genauere und ausgewogenere Einblicke zu bieten, wodurch die Wirksamkeit von Geschäftsentscheidungen erhöht und die Wettbewerbsposition der Organisationen auf dem Markt gestärkt wird.
Von Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting der SVX Consultoria
