TRD Digital und Technik
Wie Algorithmen Menschen in verschiedenen Situationen diskriminieren können
- Foto: BING KI für TRD Pressedienst
- hochgeladen von Heinz Stanelle
(TRD/BNP) Algorithmen sind Regeln oder Verfahren, die auf Basis von Daten Entscheidungen treffen oder Empfehlungen aussprechen. Sie werden in vielen Bereichen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, zu optimieren oder zu personalisieren. Doch Algorithmen können auch zu Diskriminierung führen, wenn sie Menschen aufgrund von geschützten Merkmalen wie Alter, Geschlecht oder Herkunft unterschiedlich behandeln oder wenn sie mit voreingenommenen Daten arbeiten, die bestehende Ungleichheiten widerspiegeln oder verstärken.
Diskriminierung durch Algorithmen kann sowohl individuelle Rechte verletzen als auch gesellschaftliche Werte wie Gerechtigkeit, Chancengleichheit, Teilhabe und Vielfalt gefährden. Daher ist es wichtig, die Risiken und Folgen von algorithmischer Diskriminierung zu erkennen, zu vermeiden und zu reduzieren. Die Studie beschäftigt sich mit den Ursachen, Beispielen und Maßnahmen von algorithmischer Diskriminierung in verschiedenen Bereichen und gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und Praxis.
Die Studie untersucht, wie Algorithmen Menschen in verschiedenen Bereichen diskriminieren können, wenn sie mit voreingenommenen Daten arbeiten oder auf geschützte Merkmale wie Alter, Geschlecht oder Herkunft zurückgreifen¹.
Die Studie zeigt anhand von 47 Beispielen aus verschiedenen Ländern und Sektoren, wie Algorithmen zu Ungleichbehandlungen führen können, z.B. bei der Immobilienvermittlung, der Kreditvergabe, der Justiz, der Personalentscheidung, der Gesundheitsversorgung, der Bildung oder der Werbung¹².
Die Studie analysiert die Ursachen und Folgen von algorithmischer Diskriminierung und stellt fest, dass sie nicht nur individuelle Rechte verletzt, sondern auch gesellschaftliche Werte wie Gerechtigkeit, Chancengleichheit, Teilhabe und Vielfalt gefährdet¹.
Die Studie empfiehlt präventive Maßnahmen, um algorithmische Diskriminierung zu vermeiden oder zu reduzieren, z.B. die Verbesserung der Datenqualität, die Anwendung von Fairnesskriterien, die Schaffung von Transparenz und Rechenschaftspflicht, die Beteiligung von Betroffenen und die Stärkung der Rechtsdurchsetzung¹.