Bias

Der Begriff Bias hat in der KI zwei völlig unterschiedliche Bedeutungen, die strikt getrennt werden müssen.

1. **Technischer Bias (Inductive Bias / Bias-Term):** In der Mathematik eines Neurons ist der Bias ein zusätzlicher Parameter (ein Offset), der zur gewichteten Summe addiert wird. Er erlaubt es der Aktivierungsfunktion, nach links oder rechts verschoben zu werden, was dem Netz mehr Flexibilität gibt, Daten zu fitten, die nicht durch den Ursprung gehen.

2. **Gesellschaftlicher/Ethischer Bias:** Dies bezeichnet systematische Verzerrungen und Ungerechtigkeiten in den Entscheidungen einer KI. Wenn eine Gesichtserkennungs-Software dunkelhäutige Frauen schlechter erkennt als weiße Männer, hat sie einen 'Racial Bias'. Dieser entsteht meist nicht durch böse Absicht der Programmierer, sondern weil die Trainingsdaten die Vorurteile der Gesellschaft widerspiegeln oder bestimmte Gruppen unterrepräsentiert sind. Die Bekämpfung dieses Bias ('Fairness') ist eine der wichtigsten ethischen Aufgaben in der KI-Entwicklung.