Bias
Auch bekannt als: Verzerrung, algorithmischer Bias
Systematische Verzerrungen in KI-Ergebnissen, etwa stereotype Darstellungen oder einseitige Perspektiven.
Bias bedeutet, dass KI-Ergebnisse systematisch verzerrt sind. Bestimmte Menschen, Sichtweisen oder Merkmale kommen dann besonders häufig vor. Andere fehlen. Das kann an den Trainingsdaten liegen, aber auch an weiteren Trainingsschritten und Vorgaben des Anbieters.
Im Design zeigt sich das etwa in stereotypen Darstellungen von Berufen oder bestimmter Gruppen an Menschen oder in einer sehr einseitigen Bildsprache. Solche Muster fallen bei einem einzelnen Ergebnis nicht immer auf. Sie werden oft erst sichtbar, wenn du mehrere Bilder oder Texte miteinander vergleichst.
So sieht’s in der Praxis aus
Du stellst Bilder für eine Unternehmensbroschüre zusammen. In den generierten Motiven sind Führungskräfte überwiegend Männer. Frauen erscheinen meist in unterstützenden Rollen. Beim Vergleich der Bildauswahl erkennst du das Muster und kannst gezielt andere Darstellungen entwickeln.
Tipp: Prüfe bei einer Bildserie nicht nur, wer vorkommt. Achte auch darauf, wer handelt, entscheidet oder nur im Hintergrund steht. Vielfalt zeigt sich ebenso in der Rollenverteilung.
Verwandte Begriffe
