BSI-Whitepaper zu Bias in der künstlichen Intelligenz
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Das Whitepaper des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) behandelt umfassend das Thema Bias in Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI). Bias – verstanden als Verzerrung oder Ungleichbehandlung – ist ein vielschichtiges und kritisches Problem, das in verschiedenen Phasen des Lebenszyklus eines KI-Systems auftreten kann: von der Datenerhebung über die Modellentwicklung bis hin zur Nutzung und Interaktion.
Ziel des Dokuments ist es, Anbietern, Entwicklern und Betreibern eine fundierte Einführung in die Bias-Thematik zu bieten. Es werden verschiedene Arten von Bias, Methoden zur Detektion und Strategien zur Vermeidung bzw. Minderung vorgestellt. Abschließend wird das Zusammenspiel von Bias und Cybersicherheit diskutiert.
Stichpunkte
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Bias kann gravierende Auswirkungen auf Fairness, Diskriminierung und IT-Sicherheit haben.
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Das BSI empfiehlt eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit dem Thema Bias während des gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems.
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Bias-Arten entstehen in verschiedenen Phasen: Datenerhebung, Modellentwicklung, Nutzung.
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Beispiele für Bias: Historischer Bias, Repräsentationsbias, Evaluationsbias, Populationsbias, Automationsbias.
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Methoden zur Detektion umfassen qualitative und quantitative Datenanalyse, Fairness-Metriken und sprachbasierte Ansätze.
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Maßnahmen zur Mitigation werden unterschieden in: Präprozessierung, Inprozessierung, Postprozessierung.
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Fairness-Metriken helfen, Ungleichbehandlungen zwischen Subpopulationen aufzudecken.
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Inprozessierungsmethoden wie Regularisierung, Constraints oder adversariales Lernen zielen auf faire Trainingsprozesse ab.
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Postprozessierung kann eingesetzt werden, wenn Trainingsdaten oder -methoden nicht verändert werden können.
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Bias kann IT-Sicherheitsziele wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit gefährden.
Überblick als Tabelle
| Thema | Inhalt |
|---|---|
| Problemstellung | Bias in KI führt zu Diskriminierung und Sicherheitsrisiken |
| Zielgruppe | Entwickler, Anbieter, Betreiber und Importeure von KI-Systemen |
| Bias-Arten | Historischer, Repräsentations-, Evaluations-, Populations-, Automationsbias u.a. |
| Bias-Detektion | Qualitative/quantitative Analyse, Fairness-Metriken, Sprachmodellanalysen |
| Bias-Mitigation | Präprozessierung (z. B. Sampling), Inprozessierung (z. B. Regularisierung), Postprozesse |
| Fairness-Metriken | Demographische Parität, prädiktive Parität, Equalized Odds, Kalibrierung usw. |
| Risiken für Cybersicherheit | Bias kann neue Angriffsvektoren eröffnen |
| Empfehlungen des BSI | Zuständigkeiten klären, Bias-Wissen aufbauen, Prozesse etablieren, kontinuierlich prüfen |
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Offizielles PDF des BSI
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