#openledger $OPEN Letzte Nacht habe ich wieder @OpenLedger durch die #Whitepaper geworfen und plötzlich wurde mir ein Punkt klar, den ich vorher nie wirklich beachtet habe.

Viele sprechen über Datenattribution, und sagen, dass KI endlich weiß, „wer Wert beigetragen hat“. Je mehr man beiträgt, desto mehr $OPEN bekommt man. Das klingt wirklich vernünftig, sogar ein bisschen idealistisch.

Aber als ich einen bestimmten Satz las, blieb ich stehen.

Im Whitepaper wird erwähnt, dass das Attributionssystem auch „schlechte Daten bestrafen“ kann, um Vorurteile und Fehlinformationen zu reduzieren.

Das Problem beginnt hier wirklich.

Nur weil das System „negative Beiträge“ berechnen kann, bedeutet das nicht, dass es wirklich weiß, ob diese Person böswillig ist. Modellfehler, Rauschdaten und sogar Minderheitsansichten können vom Algorithmus als „Fehler“ gewertet werden. Aber sobald die Punktzahlen beginnen, die Erträge zu beeinflussen, wird das Attributionssystem nicht nur ein Belohnungsinstrument, sondern es wird langsam zu einem Urteilsspruch.

Was mich am meisten beschäftigt, ist nicht die Technik, sondern dass es im gesamten Prozess kaum einen Platz für „Erklärung“ gibt.

Wenn das zukünftige KI-Netzwerk wirklich anfängt, Werte automatisch zuzuweisen und schwach bewertete Daten automatisch zu bestrafen, haben die falsch beurteilten Personen dann die Möglichkeit, Berufung einzulegen? Gibt es jemanden, der das überprüft? Oder entscheidet einfach eine Zeile Code, wer von den Erträgen abgezogen wird?

Um ehrlich zu sein, glaube ich, dass viele KI-Projekte jetzt zu viel an „Effizienz“ glauben.

Aber Effizienz ist manchmal wirklich weit von Fairness entfernt. #OpenLedger