biasbescherming
Biasbescherming verwijst naar maatregelen gericht op het detecteren, voorkomen en mitigeren van biases in datasets, modellen en besluitvormingsprocessen, met als doel eerlijke uitkomsten en het voorkomen van discriminatie. Het speelt een centrale rol in verantwoord AI-ontwerp en governance.
Het concept bestrijkt meerdere lagen: data bias (representativiteit, meetfouten, selectie-effecten), modelbias (voorkeur voor bepaalde kenmerken) en
Methoden omvatten data-curatie en representatieve sampling, preprocessing-technieken zoals reweighing, in-processing met fairness-constrains en post-processing zoals output-aanpassingen
Implementatie kent uitdagingen: optimale handelsafweging tussen nauwkeurigheid en fairness, keuze van beschermde kenmerken en contextafhankelijke definities
Toepassingsgebieden omvatten financiën, werving, verzekeringen, rechtshandhaving en gezondheidszorg. Gebrekkige biasbescherming kan leiden tot onrechtmatige besluiten; daarom