Fairness

Fairness bezieht sich auf das Prinzip, dass verschiedene Gruppen oder Individuen in maschinellen Lernmodellen gerecht behandelt werden, wobei das Ziel ist, algorithmische Verzerrungen und Diskriminierung zu beseitigen und die Entscheidungstransparenz und Rationalität zu erhöhen. Das Kernziel besteht darin, Modelle systematisch zu bewerten und zu korrigieren, um gleichen Schutz für alle Nutzergruppen zu gewährleisten und soziale Gerechtigkeit sowie ethische Einhaltung zu fördern. In der Praxis hilft Fairness dabei, verlässlichere und vertrauenswürdigere künstliche Intelligenzsysteme zu schaffen, was wiederum das öffentliche Vertrauen und die Unterstützung für die Technologie steigert.