Ursachen für Diskriminierung durch Machine Learning Algorithmen

Es muss keine Einleitung oder Schluss erstellt werden. Lediglich eine Ausarbeitung der folgenden Ursachen für Diskriminierung bei Machine Learning Algorithmen:

- Bias in Trainingsdaten

- Bias in zugrunde liegenden Daten (Dunkelhäutige häufiger kriminell, aber soziale Gründe, kein Zusammenhang mit Hautfarbe)

- Gesellschaftlicher bias (Beispiel weniger Frauen in Führungspositionen, Algorithmus könnte weiterhin eher Männer einstellen)

- Proxies: Auch wenn Trainingsdaten keine Merkmale über bspw. Hautfarbe enthalten, können andere Features Einfluss haben. (Postleitzahl aus sozial schwacher Gegend mit überwiegend Dunkelhäutiger Bevölkerung). Oder keine Merkmale über Geschlecht aber "Hobbies Ballet"

Weitere Ursachen können natürlich hinzugefügt werden.

Das Dokument sollte eine Länge von 3 Seiten haben.