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Bias

Systematische Fehler in KI-Modellen, oft durch unausgewogene Trainingsdaten. Kann zu unfairen Ergebnissen führen.

Bereich VerzerrungStand Juni 2026Sammlung KI-GlossarQuelle ki-spezial.systems

/01Bias: Wenn KI diskriminiert

Bias in KI bezeichnet systematische Verzerrungen, die zu unfairen Ergebnissen führen – meist übernommen aus den Trainingsdaten.

Bekannte Beispiele

  • Amazons Bewerbungs-KI benachteiligte Frauen
  • Gesichtserkennung: Höhere Fehler bei dunkler Hautfarbe
  • LLMs reproduzieren Geschlechter-Stereotypen

Bias reduzieren

Diverse Trainingsdaten, Bias-Audits, RLHF für Korrektur. Aber: Völlige Fairness ist ein Ideal, kein erreichbarer Zustand.

Herausgeber

ki·spezial-Redaktion — ki·spezial ist die On-Premise-KI-Marke der HostSpezial GmbH, Lichtenfels, zertifiziert nach ISO/IEC 27001:2024. Fachliche Prüfung und Freigabe dieses Beitrags liegen bei der Redaktion. Impressum · Kontakt

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