Bias – was bedeutet Voreingenommenheit in der KI?

Bias bedeutet Voreingenommenheit und beschreibt in der künstlichen Intelligenz (KI) eine systematische Verzerrung in Daten oder Entscheidungen. Wenn ein KI-Modell mit unausgewogenen oder einseitigen Trainingsdaten arbeitet, kann es falsche oder diskriminierende Ergebnisse liefern. Solche Biases entstehen oft unbewusst – etwa durch menschliche Vorurteile in den Daten. Ziel der KI-Entwicklung ist es daher, Bias zu erkennen und zu minimieren, um faire und objektive Systeme zu schaffen.

Bias (Voreingenommenheit) gehört zum Themenfeld Künstliche Intelligenz
und wird häufig im Zusammenhang mit Generativer KI und Machine Learning genannt.

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