Welche Bias-Mitigation-Strategien gibt es?
Drei Ebenen
Pre-Processing.
In-Processing.
Post-Processing.
Pre-Processing
Daten-Re-Sampling.
Re-Weighting.
Synthetic-Data für Minderheiten.
Feature-Engineering (Proxy-Variablen entfernen).
Aufwand: Daten-Vorbereitung.
In-Processing
Algorithmic Constraints (Fairness als Loss-Component).
Adversarial-Debiasing.
Fair Representation Learning.
Multi-Objective-Optimization.
Aufwand: Modell-Architektur.
Post-Processing
Output-Schwellwerte pro Gruppe.
Re-Ranking.
Calibration pro Gruppe.
Reject-Option-Classification.
Aufwand: Output-Layer.
Tools
Fairlearn (Microsoft) Open-Source.
AIF360 (IBM) Open-Source.
Aequitas.
TensorFlow Fairness Indicators.
What-If-Tool (Google).
Trade-Off
Fairness vs Accuracy oft im Konflikt.
Pro Use-Case bewusste Entscheidung.
Mit Stakeholdern abstimmen.
Dokumentation Pflicht.
EU-AI-Act-Konformität.
Post-Deployment-Monitoring
Bias-Metriken in Production.
Drift-Detection.
Alarme bei Schwellwerten.
Quartalsweise Audit.
Re-Training bei Bias-Drift.
Anti-Patterns
Bias nur einmal getestet.
Eine Mitigation-Strategie überall.
Trade-Off nicht dokumentiert.
Post-Deployment-Monitoring fehlt.
Mensch-im-Loop nicht eingebunden.
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