Im Zeitalter Künstlicher Intelligenz (KI) erlebt der Bankensektor eine tiefgreifende Transformation. Doch während wir uns von fortschrittlichen Technologien begeistern lassen, wirft die Anwendung von KI im Banking eine zentrale Frage auf: Gibt es ein Diskriminierungsproblem? Dieser Beitrag beleuchtet die potenziellen Risiken und Auswirkungen.
Probleme Künstlicher Intelligenz bei der biometrischen Datenanalyse und Spracherkennung
Besonders bei der biometrischen Datenanalyse von Minderheiten und People of Colour sowie bei der Spracherkennung, die durch Akzente zur Herausforderung wird, zeigt sich, dass die Künstliche Intelligenz im Banking mit Diskriminierungsproblemen konfrontiert ist. Deloitte hat festgestellt, dass dies verheerende Nachteile für diejenigen haben kann, die nicht der programmierten Norm entsprechen.
Menschliche Vorurteile in der KI-Programmierung
Die Tatsache, dass Menschen die KI programmieren, bringt menschliche Vorurteile in die Technologie ein. Dies verstärkt vorhandene Vorurteile in der Künstlichen Intelligenz, da die Qualität stark von den für das Training verwendeten Quellmaterialien abhängt. Unvollständige oder nicht repräsentative Datensätze können die Objektivität beeinträchtigen.
Algorithmische Diskriminierung bei der Kreditvergabe
Die Kreditvergabe ist ein besonders riskanter Bereich für algorithmische Diskriminierung. Beispiele aus Chicago zeigen, dass in schwarzen Viertelen vermehrt Darlehensgenehmigungen verweigert werden. Dies basiert auf historischen Prägungen und unbewussten Vorurteilen, die sich in der KI-Programmierung manifestieren.
Einfluss auf Geschlechter- und Rassenunterschiede
Automatische Kreditkartenverweigerungen verschärfen Geschlechter- und Rassenunterschiede. Um dem entgegenzuwirken, müssen die Daten, die die Künstliche Intelligenz speist, sorgfältiger ausgewählt werden.
Lösungsansätze Künstlicher Intelligenz und positive Initiativen
Es gibt bereits Organisationen wie Black Women in Artificial Intelligence, die darauf abzielen, People of Colour im KI-Sektor zu stärken. Um Diskriminierung durch KI zu minimieren, ist eine gezielte Vorbereitung der Daten erforderlich, um Vielfalt und Objektivität sicherzustellen.
Die Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz im Banking erfordern eine kritische Auseinandersetzung mit bestehenden Diskriminierungsproblemen. Eine bewusste Auswahl und Vorbereitung von Daten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Künstliche Intelligenz im Finanzsektor eine inklusive und gerechte Zukunft gestaltet.