Fairness-

Gegenfaktische Fairness stellt sicher, dass KI-Entscheidungen unvoreingenommen sind, indem berücksichtigt wird, wie Ergebnisse unter verschiedenen Umständen verändert würden.

Demografische Parität stellt sicher, dass in der KI-Entscheidungsfindung gleiche Ergebnisse über verschiedene demografische Gruppen hinweg erzielt werden.

Equalized Odds ist ein Fairness-Kriterium, das gleiche True-Positive- und False-Positive-Raten über verschiedene Gruppen hinweg sicherstellt.

Fairness-Beschränkungen sind Richtlinien, die sicherstellen, dass KI-Systeme alle Personen gerecht behandeln und Bias in den Ergebnissen minimieren.

Gruppengerechtigkeit stellt sicher, dass KI-Systeme verschiedene demografische Gruppen gerecht behandeln.

Individuelle Fairness stellt sicher, dass ähnliche Personen in KI-Systemen ähnlich behandelt werden.

Vorverarbeitungsfairness bezieht sich auf Techniken, die Vorurteilen in Daten begegnen, bevor diese für das Training von KI-Modellen verwendet werden.