Verzerrungen in KI sind nicht nur ein ethisches Problem – sie können echte Sicherheitslücken schaffen.
Wie gefährlich ist Bias wirklich – und was rät das BSI?
Versteckte Gefahren im Algorithmus
Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat ein Whitepaper zum Thema „Bias in der künstlichen Intelligenz“ veröffentlicht, das nicht nur die klassischen Fairness-Aspekte beleuchtet, sondern vor allem auch die sicherheitsrelevanten Implikationen aufzeigt. Bias – also systematische Verzerrungen in den Ergebnissen von KI-Systemen – kann überall im Lebenszyklus einer KI entstehen: bei der Datenerhebung, beim Modelltraining, im Design oder bei der späteren Anwendung.
Das Whitepaper unterscheidet präzise zwischen verschiedenen Bias-Typen, darunter Sampling Bias, Label Bias und Deployment Bias. Dabei wird klar: Verzerrungen können nicht nur diskriminierend wirken, sondern auch gezielt ausgenutzt werden – zum Beispiel durch adversariale Angriffe, die ein System manipulieren oder austricksen.
Besonders spannend ist der Abschnitt über Mitigationsstrategien: Das BSI empfiehlt unter anderem das Rebalancing von Trainingsdaten, den Einsatz von Fairnessmetriken wie „Equal Opportunity“ oder „Demographic Parity“ sowie transparente Dokumentation. Für Behörden, Unternehmen und Entwickler liefert das Papier konkrete Handlungsempfehlungen – etwa zur Einführung regelmäßiger Bias-Tests und zur Berücksichtigung von Kontextfaktoren.
Auch auf regulatorischer Ebene bietet das Whitepaper Orientierung: Es verweist explizit auf den EU AI Act und positioniert sich als praktische Ergänzung für risikobasierte Bewertungsverfahren. Damit ist es nicht nur eine technische Analyse, sondern auch ein strategisches Werkzeug für Entscheider.