Aufsatz über Bias in Machine Learning-Algorithmen

Der Mythos der algorithmischen Neutralität

Da sich die Gesellschaft zunehmend auf Technologie verlässt, um komplexe Entscheidungen zu automatisieren, beginnt der Mythos der algorithmischen Neutralität zu bröckeln. Algorithmen des maschinellen Lernens werden oft als objektive Schiedsrichter der Wahrheit angesehen, doch sie werden grundlegend durch die Daten geprägt, die zu ihrem Training verwendet werden. Wenn diese Daten historische Ungerechtigkeiten enthalten oder die unterbewussten Vorurteile ihrer Schöpfer widerspiegeln, eliminiert die resultierende Software Voreingenommenheit nicht; sie automatisiert sie. Zu verstehen, wie menschliche Vorurteile in diese Systeme kodiert werden, ist unerlässlich, um die Fortführung systemischer Diskriminierung im digitalen Zeitalter zu verhindern.

Datenprovenienz und die Kodierung von Vorurteilen

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