BiasNetzwerke

BiasNetzwerke sind Netzwerke in der Informatik, die sich mit Voreingenommenheiten in Daten, Modellen oder Vorhersagen befassen. Der Begriff wird vor allem in der Debiasing- und Fairness-Forschung verwendet und kann verschiedene Zielsetzungen umfassen: Bias erfassen, modellieren, visualisieren oder reduzieren. Typisch werden BiasNetzwerke entweder als eigenständige Modelle eingesetzt oder als Bausteine in größeren KI-Systemen implementiert, um Bias-Faktoren als latente Variablen zu behandeln oder Bias aus Repräsentationen zu entfernen. Typische Ansätze umfassen encoder-decoder-Strukturen, adversariales Training, Variational Inference oder Multi-Task-Learning, wobei das Ziel eine sauberere, bias-reduzierte Repräsentation ist.

Anwendungsfelder umfassen die Transparenz von KI-Entscheidungen, Fairness-Optimierung in Bereichen wie Personalwesen oder Kreditvergabe sowie die Analyse von Bias-Beiträgen in Such- oder Empfehlungssystemen. Wichtig ist eine kontextbewusste Anwendung, da Bias definitionsabhängig und schwer messbar ist; Kriterien wie Sensitive Attributes müssen sensibel gewählt werden. Herausforderungen liegen in der Mehrdeutigkeit von Bias, der Gefahr von Overfitting auf seltene Bias-Faktoren und ethischen Bedenken bei der Erhebung sensibler Merkmale.

Der Stand der Forschung variiert; BiasNetzwerke sind kein standardisiertes Konstrukt, sondern ein Sammelbegriff für Ansätze, die Bias explizit adressieren. Verwandte Konzepte umfassen Bias-Estimation, Debiasing, Fairness in Machine Learning und interpretierbare Modelle.