Verzerrungen und Fairness bei KI
Die datierten Quellen sind über 18 Monate alt; bei anderen Quellen fehlt das Datum.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 2
Neueste datierte Quelle: 2022-03
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Muster in einem KI-System, die zu ungleichen oder unfairen Ergebnissen für Menschen führen können. [1]
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Grenzen und Unterschiede
In der Mathematik kann „Bias“ auch einen addierten Parameter oder einen statistischen Fehler bezeichnen. Diese Verwendung ist von der Feststellung unfairer Behandlung zu unterscheiden. [1] [2]
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Ausführlicher erklärt
Verzerrungen können aus Daten, statistischen Methoden, menschlichen Urteilen oder Institutionen rund um eine Anwendung entstehen. NIST betont, wie diese Quellen zusammenwirken. Eine Bewertung muss die konkrete Aufgabe und die möglicherweise Betroffenen untersuchen. [1]
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Wie das zur Karte passt
Frage, welche Gruppen und Situationen getestet wurden, welche Messgröße verwendet wurde und wessen Erfahrungen fehlen. [1]
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https://theaiatlas.org/ideas/bias/
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2022-03
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Veröffentlichungsangaben, die Einteilung in systemische, statistische und menschliche Verzerrungen, die Erörterung kontextbezogener Bewertung und die Schlussfolgerung wurden gelesen. Verwendet zur Erklärung von Ursachen und Prüfung von Verzerrungen; daraus folgt kein Befund über ein bestimmtes Modell oder eine bestimmte Person oder Organisation.
2. Neural networks: Nodes and hidden layers
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Die Erklärungen zu verbundenen Schichten, numerischen Gewichten, Bias-Werten und Berechnungen wurden gelesen. Die eingebetteten Übungen wurden nicht ausgeführt. Verwendet für den mathematischen Aufbau, nicht für die Behauptung, ein künstliches Netz bilde ein menschliches Gehirn nach.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten