Konzept#Künstliche Intelligenz#Daten
Bias in AI-Systemen
Bias in AI-Systemen bezeichnet systematische Verzerrungen in Daten, Modellen oder Entscheidungen, die zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen können. Dieses Konzept erläutert Ursachen, typische Formen (z. B. Daten-, Stichproben- oder Messfehler) und Strategien zur Erkennung und Minderung von Bias während Daten- und Modellarbeit.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext
Organisationsebenei
Unternehmen
Organisationsreifei
Fortgeschritten
Auswirkungi
Organisatorisch
Entscheidung
Entscheidungstypi
Design
Value Streami
Umsetzung
Einschätzung
Komplexitäti
Hoch
Reifegradi
Aufstrebend
Cognitive Loadi
Hoch
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.
Keine Beziehungen verfügbar.