Marktforschung

Algorithmische Verzerrung: Herausforderungen bewältigen

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In einem digitalen Zeitalter, das zutiefst vom technologischen Fortschritt geprägt ist, beeinflussen Algorithmen alles, von den Feinheiten unserer sozialen Interaktionen bis hin zu den wichtigsten Entscheidungen unserer Existenz.

Diese technologische Omnipräsenz ist nicht nur vorteilhaft, sondern auch mit komplexen Kontroversen behaftet, insbesondere in Bezug auf algorithmische Verzerrung.

Im Folgenden werde ich das Wesen von Algorithmen und Vorurteilen genau erläutern, bevor ich mich einer Analyse der Risiken und Herausforderungen widme, die sie im riesigen digitalen Universum darstellen.

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln oder Anweisungen, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen oder ein bestimmtes Problem lösen sollen. Sie bilden das Rückgrat der meisten digitalen Technologien und steuern die Verarbeitung von Daten, um genaue und effiziente Ergebnisse zu erzielen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Satz farbiger Blöcke und möchten diese nach Farben sortieren, so dass alle blauen Blöcke zusammen sind, alle roten Blöcke zusammen sind und so weiter. Ein Algorithmus ist wie ein Rezept, das Ihnen Schritt für Schritt sagt, wie Sie vorgehen müssen. Als erstes könnte er dir sagen, dass du alle blauen Blöcke finden und auf einen Stapel legen sollst. Dann suchen Sie alle roten Blöcke und bilden einen weiteren Stapel. Und so geht es weiter, bis alle Blöcke in Stapeln der gleichen Farbe liegen.

Wenn Sie diese „Regeln“ oder Schritte befolgen, haben Sie am Ende Ihre Blöcke nach Farben geordnet.

Genau das macht ein Algorithmus, aber mit Zahlen, Wörtern oder allem, was organisiert oder gelöst werden muss.

Was ist eine Verzerrung?

In einer Welt, die zunehmend durch Technologie vernetzt ist, spielen Algorithmen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unserer virtuellen Realität und Kommunikation.

Von den Nachrichten, die wir in den sozialen Medien lesen, bis hin zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge sind künstliche Intelligenz (KI) und die ihr zugrunde liegenden Algorithmen allgegenwärtig.

Eine der größten Herausforderungen ist die algorithmische Verzerrung, ein Phänomen, das zwar oft unsichtbar ist, aber tiefgreifende Auswirkungen auf unser tägliches Leben hat.

Um genau zu verstehen, was eine algorithmische Verzerrung ist, ist es wichtig, das Konzept aufzuschlüsseln.

Im weitesten Sinne bezieht sich eine Verzerrung auf eine bewusste oder unbewusste Neigung oder Präferenz, die zu einer verzerrten Wahrnehmung oder Beurteilung führt. Wenn wir dieses Konzept auf Algorithmen anwenden, bezieht es sich auf eine systematische Verzerrung in den von KI-Systemen erzeugten Ergebnissen. Diese Verzerrungen können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie zum Beispiel:

Verzerrte Daten

KI-Algorithmen lernen, Entscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen, mit denen sie trainiert wurden. Wenn diese Daten unverhältnismäßig, unvollständig oder historisch oder kulturell voreingenommen sind, wird der Algorithmus diese Voreingenommenheit replizieren und potenziell verstärken.

Entwurf von Algorithmen

Während der Entwurfsphase eines Algorithmus kann es zu Verzerrungen kommen. Entscheidungen darüber, welche Variablen einbezogen oder ausgeschlossen werden sollen, wie bestimmte Eingaben zu gewichten sind und die Definition von „Erfolg“ in einem Modell können unbeabsichtigte Verzerrungen verursachen.

Menschliche Interaktion

Verzerrungen können auch durch die Art und Weise entstehen, wie Benutzer mit der Technologie interagieren. Wenn zum Beispiel eine Gruppe von Nutzern eine Online-Plattform dominiert, können ihre Meinungen und ihr Verhalten das Lernen des Algorithmus unverhältnismäßig stark beeinflussen.

Laut einer Studie der Stanford University haben Gesichtserkennungssysteme eine Fehlerquote von 0,8 % bei weißen Männern, aber bis zu 34,7 % bei dunkelhäutigen Frauen.

Algorithmische Verzerrungen sind nicht nur ein technisches Problem; sie spiegeln bestehende Ungleichheiten und Vorurteile in der Gesellschaft wider und halten sie oft aufrecht.

So hat eine Studie der Stanford University ergeben, dass Gesichtserkennungssysteme bei dunkelhäutigen Frauen eine deutlich höhere Fehlerquote aufweisen als bei weißen Männern. Diese Art von Voreingenommenheit ist nicht nur unfair, sondern kann auch schwerwiegende Folgen bei Anwendungen wie der Polizeiarbeit oder der Stellenbesetzung haben.

Untersuchungen zeigen, dass nur 22 % der KI-Experten Frauen sind, was zu geschlechtsspezifischen Verzerrungen bei der Entwicklung von Algorithmen beitragen kann.

In den folgenden Abschnitten werden wir uns ansehen, wie sich algorithmische Voreingenommenheit in verschiedenen Bereichen manifestiert, von sozialen Medien bis hin zu autonomen Fahrzeugen, und ihre Auswirkungen auf globaler Ebene diskutieren.

Vorurteile in den sozialen Medien

Soziale Medien, die von hochentwickelten Algorithmen gesteuert werden, spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Informationen, die wir täglich konsumieren. Diese Algorithmen, die darauf abzielen, das Interesse der Nutzer zu maximieren, schaffen oft „Filterblasen“, die unsere bereits bestehenden Überzeugungen verstärken und uns von abweichenden Meinungen abschirmen. Diese Dynamik kann bestehende Vorurteile in unserer Gesellschaft aufrechterhalten und verstärken.

Personalisierung und Verstärkung von Meinungen

Die Algorithmen der sozialen Medien neigen dazu, Inhalte anzuzeigen, die den Nutzern aufgrund ihrer bisherigen Interaktionen mit verschiedenen Beiträgen eher gefallen. Dies kann dazu führen, dass man nur begrenzt mit unterschiedlichen Ansichten konfrontiert wird und bestehende Meinungen und Vorurteile verstärkt werden.

Manipulation von Informationen

Die Fähigkeit von Algorithmen, das, was wir sehen, zu beeinflussen, kann ausgenutzt werden, um verzerrte oder falsche Informationen zu verbreiten, was erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Meinungsbildung und die Politik hat.

Auswirkungen auf die psychische Gesundheit und das Sozialverhalten

Die ständige Konfrontation mit algorithmisch verzerrten oder unrealistischen Inhalten kann Auswirkungen auf die psychische Gesundheit der Nutzer haben, einschließlich der Schaffung unrealistischer Maßstäbe und der Verschlimmerung von Problemen wie Angstzuständen und Depressionen.

Ungleiche Darstellung

Algorithmen bilden möglicherweise nicht alle demografischen Gruppen gerecht ab, wodurch Stereotypen aufrechterhalten und benachteiligte Gruppen ausgeschlossen werden.

Diese Voreingenommenheit in den sozialen Medien prägt nicht nur unsere Wahrnehmung der Welt, sondern beeinflusst auch, wie wir mit ihr interagieren. Das Verständnis dieser Verzerrungen und ihrer Auswirkungen ist entscheidend für die Förderung eines integrativeren und repräsentativeren digitalen Umfelds.

Der Cambridge-Analytica-Skandal ist ein symbolisches Beispiel für algorithmische Verzerrungen und die Folgen, die sie für die Gesellschaft haben können. Cambridge Analytica erhielt Zugang zu den persönlichen Daten von Millionen von Facebook-Nutzern ohne deren Zustimmung. Anhand dieser Daten entwickelte das Unternehmen Algorithmen zur Analyse und Vorhersage des Verhaltens von Wählern in den USA mit dem Ziel, deren politische Meinung zu beeinflussen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Märchenbuch mit Geschichten über alle möglichen Tiere. Wenn Ihnen aber jemand nur die Seiten über Füchse gibt, könnten Sie denken, dass alle Geschichten von Füchsen handeln oder dass Füchse die wichtigsten Figuren sind.

Im Fall von Cambridge Analytica wurde das „Page Targeting“ durchgeführt, indem bestimmte Arten von Informationen von Personen über Facebook gesammelt wurden. Diese Informationen wurden dann verwendet, um sehr spezifische politische Botschaften zu erstellen, die auf die Vorlieben und Ängste dieser Nutzer abgestimmt waren. Genauso wie man nur Geschichten über Füchse liest, könnten Menschen, die diesen personalisierten Nachrichten ausgesetzt sind, beginnen, die politische Welt auf eine Weise zu sehen, die das widerspiegelt, was die Algorithmen vorausgesagt haben, was sie sehen wollen, und nicht unbedingt die ganze Geschichte oder eine ausgewogene Sicht der Politik.
Diese „Filterung“ von Informationen spiegelte nicht nur wider, was die Menschen bereits glaubten oder befürchteten (und bestärkte ihre früheren Meinungen), sondern konnte auch wichtige Informationen ignorieren oder minimieren, die ihre Meinung oder ihr Abstimmungsverhalten hätten ändern können, wenn sie unvoreingenommen präsentiert worden wären.

Dies ist ein klares Beispiel dafür, wie Verzerrungen in Algorithmen, insbesondere in Kombination mit großen Mengen personenbezogener Daten, die ohne ausdrückliche Zustimmung erhoben wurden, erhebliche und besorgniserregende Auswirkungen auf die Demokratie und individuelle Entscheidungen haben können.

Autonome Fahrzeuge

Die Einbindung künstlicher Intelligenz in autonome Fahrzeuge verspricht eine Revolution des Verkehrs. Algorithmische Verzerrungen in diesen Systemen können jedoch entscheidende Folgen für die Sicherheit und Effizienz haben, die je nach geografischer Region variieren.

Aufgrund der unterschiedlichen Straßeninfrastruktur, Verkehrsvorschriften und Umweltbedingungen können die Abweichungen in bestimmten Regionen stärker ausgeprägt sein. So kann beispielsweise ein System, das hauptsächlich in europäischen Städten trainiert wurde, in dicht besiedelten städtischen Umgebungen in Asien nicht optimal funktionieren.

Verzerrungen in autonomen Fahrzeugen werfen erhebliche ethische Fragen auf, insbesondere in Notsituationen, in denen das Fahrzeug kritische Entscheidungen treffen muss. Darüber hinaus gibt es rechtliche Herausforderungen im Zusammenhang mit der Haftung bei Unfällen, die durch algorithmische Fehler verursacht werden.

So gab es beispielsweise Vorfälle, bei denen das Autopilot-System von Tesla einen Anhänger, der die Straße unter bestimmten Lichtverhältnissen in einem ungünstigen Winkel überquerte, nicht richtig erkannte, was zu einem tödlichen Unfall führte.

Solche Vorfälle machen deutlich, wie Verzerrungen in den Trainingsdaten (z. B. nicht genügend Beispiele für bestimmte Arten von Hindernissen oder Lichtverhältnissen) zu Fehlern in der Entscheidungsfindung autonomer Fahrzeuge führen können.

Cybersicherheit und algorithmische Verzerrungen

Im Bereich der Cybersicherheit können algorithmische Verzerrungen kritische Folgen haben. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass Bedrohungen falsch erkannt oder echte Schwachstellen übersehen werden.

Hier sind einige wichtige Beispiele für reale Fehler im Zusammenhang mit algorithmischen Verzerrungen im Bereich der Cybersicherheit:

E-Mail-Filterung

E-Mail-Algorithmen, die lernen, Spam oder Phishing zu erkennen, können aufgrund von Mustern aus der Vergangenheit Verzerrungen entwickeln und beispielsweise legitime E-Mails von bestimmten Absendern fälschlicherweise als Spam markieren.

Systeme zur Erkennung von Eindringlingen

Wenn diese Systeme durch begrenzte Trainingsdaten beeinflusst werden, können sie neue Arten von Cyberangriffen nicht erkennen, was zu Sicherheitsverletzungen führt.

Gesichtserkennung in der Sicherheit

Gesichtserkennungssysteme, die zur Sicherheitsauthentifizierung eingesetzt werden, können bei bestimmten Bevölkerungsgruppen höhere Fehlerquoten aufweisen, was zu ungerechtfertigten Zugangsverweigerungen oder falsch positiven Ergebnissen führt.

Diese Beispiele machen deutlich, wie wichtig die Entwicklung robuster, fairer und unvoreingenommener Cybersicherheitsalgorithmen ist, um Sicherheit und Effizienz im digitalen Umfeld zu gewährleisten.

Globale Auswirkungen von algorithmischen Verzerrungen

Die Häufigkeit algorithmischer Verzerrungen ist in den einzelnen Ländern und Kulturen sehr unterschiedlich und spiegelt die Vielfalt der Datenerhebungspraktiken, Vorschriften und sozialen Kontexte wider.

Unterschiede in der Datenerhebung

Algorithmische Verzerrungen können in Regionen ausgeprägter sein, in denen die Datenerhebung begrenzt oder auf bestimmte demografische Gruppen ausgerichtet ist, was die Genauigkeit und Gerechtigkeit von KI-Anwendungen beeinträchtigt.

Vorschriften und öffentliche Politik

Einige Länder haben strenge Vorschriften zur Kontrolle und Minimierung von Vorurteilen in der KI eingeführt, während in anderen Ländern solche Maßnahmen noch fehlen.

Kulturelles Bewusstsein und Sensibilität

Algorithmen, die in einem kulturellen Kontext entwickelt wurden, sind in einem anderen möglicherweise nicht angemessen oder effektiv, was zu Missverständnissen und Fehlern bei globalen Anwendungen führt.

Diese Analyse unterstreicht, wie wichtig ein globaler und multikultureller Ansatz für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Technologien ist, um deren Wirksamkeit und Gerechtigkeit auf der ganzen Welt zu gewährleisten.

Ethik im digitalen Zeitalter

Es besteht ein wachsender Bedarf an größerer Transparenz bei der Entwicklung und dem Betrieb von Algorithmen sowie bei der Zuweisung von Verantwortung, wenn diese Algorithmen Schaden verursachen.

Die Förderung der Vielfalt in KI-Entwicklungsteams ist von entscheidender Bedeutung, um Voreingenommenheit in Algorithmen zu verringern und sicherzustellen, dass unterschiedliche Perspektiven berücksichtigt werden.

Die Entwicklung globaler Vorschriften und ethischer Standards ist erforderlich, um die Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien zu steuern und sicherzustellen, dass sie die Menschenrechte und die Gleichberechtigung respektieren.

Die Förderung eines stärkeren öffentlichen Bewusstseins für algorithmische Verzerrungen und ihre Auswirkungen sowie die Aufklärung von KI-Fachleuten über ethische Fragen können erheblich zur Entschärfung dieser Probleme beitragen.

Diese Herausforderungen unterstreichen, wie wichtig es ist, algorithmische Verzerrungen ganzheitlich anzugehen und dabei sowohl technische als auch ethische Aspekte zu berücksichtigen, um eine fairere und gerechtere digitale Zukunft zu gewährleisten.

Algorithmische Verzerrungen sind eine wesentliche Realität im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Diese Verzerrungen spiegeln nicht nur bestehende Ungleichheiten in unserer Gesellschaft wider, sondern haben auch das Potenzial, sie zu verstärken.

Zu den aktuellen Beispielen gehören Empfehlungssysteme auf Streaming-Plattformen, die kulturelle Stereotypen aufrechterhalten, Einstellungsalgorithmen, die bestimmte demografische Gruppen bevorzugen, und virtuelle Assistenten, die bei ihren Antworten oft geschlechtsspezifische Vorurteile zeigen.

Eine Studie aus dem Jahr 2021 ergab, dass 85 % der Unternehmen KI ohne angemessene Ethikrichtlinien einsetzen.

Die Lösung dieser Herausforderungen erfordert eine globale Zusammenarbeit, die von der Erweiterung der Datenerfassung und der Entwicklung von Algorithmen bis hin zur Umsetzung politischer und ethischer Vorschriften reicht.

Nur so können wir sicherstellen, dass die Technologie, ein mächtiges und transformatives Werkzeug, dazu dient, eine gerechtere Zukunft für alle zu schaffen.

Über den Autor

M.Sc. Enrique Revollo Morales (LinkedIn)

Biografie: Enrique Revollo Morales hat seit 2005 eine herausragende Karriere in der Softwareentwicklung und im Marketing gemacht. Er zeichnet sich in der Online-Ausbildung aus, insbesondere an der Universidad Univalle seit 2014 und derzeit an der Universidad Católica Boliviana in Cochabamba in der Marketingabteilung.

Er hat einen Master-Abschluss in Digitalem Marketing und E-Commerce von der Universität Nebrija, Spanien, und ein Diplom in virtueller Bildung, womit er seine umfangreiche Erfahrung mit einem soliden akademischen Hintergrund untermauert. Enrique ist ein leidenschaftlicher Autodidakt mit mehr als 40 spezialisierten Kursen in Bereichen wie Digitales Marketing, Entwicklung mobiler Anwendungen, Web 3.0, Metaversen, AR & VR und mehr.

Enrique zeichnet sich auch als Kolumnist in Unitel.bo, einem nationalen Massenmedium, aus, wo er seine Einsichten und Analysen über digitales Marketing und Technologien teilt.

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