Fairness – Muster

Der Schwerpunkt der Fairness-Säule liegt auf Barrierefreiheit, AI-Ethik, menschlicher Aufsicht, Verzerrungsminderung und gerechtem Design, sodass Lösungen für alle Benutzer fair sind. Diese Muster verwandeln die Designprinzipien der Säule in konkrete, überprüfbare Vorgehensweisen: worauf in einer Lösung zu achten ist, wie das Gute aussieht und welche Anti-Muster sie untergraben.

Diese Muster setzen die Gestaltungsprinzipien der Säule “Fairness” in die Praxis um. Die Grundsätze prägen Architekturentscheidungen, führen jedoch nicht zu fairen Ergebnissen. Lesen Sie sie zusammen mit der Fairness-Säule, um eine vollständige Anleitung zu erhalten.

  • Design für Lightning – Entwicklung mit SLDS und standardmäßigen Lightning Web Components, die auf WCAG 2.2 AA überprüft wurden, und Validierung benutzerdefinierter Komponenten durch Tests mit Hilfstechnologien.
  • Verringern und überwachen Sie Verzerrungen mit den richtigen Tools für jeden Modelltyp – validieren Sie Modellausgaben für gerechte Ergebnisse vor der Bereitstellung und kontinuierlich in der Produktion mit den für jeden Modelltyp geeigneten Instrumenten.
  • Nutzen Sie Shield Platform Encryption für Datenschutzkontrollen: Schützen Sie sensible Attribute und leiten Sie Ereignisüberwachungsprotokolle für manipulationssichere Überwachungsprotokolle an ein SIEM weiter.
  • Entwerfen Sie Überprüfungsworkflows für Prognosen mit hohem Einsatz – konfigurieren Sie Genehmigungsprozesse und Konfidenzschwellenwerte, damit Folgeprognosen eine angemessene menschliche Überprüfung erhalten.
  • Organisationsweite Standardeinstellungen (OWD) und Feldebenensicherheit (FLS) für Nichtdiskriminierung anwenden: Schränken Sie den Zugriff standardmäßig ein und gewähren Sie nur das, was für jede Rolle erforderlich ist, um die Offenlegung vertraulicher Attribute zu vermeiden.
  • Benutzeragentur über Plattformeinwilligung aktivieren: Verfolgen Sie die detaillierte AI-Einwilligung pro Anwendungsfall und lassen Sie Benutzer sich nach Möglichkeit von AI-gestützten Funktionen mit menschlichen Alternativen abmelden.

Jede Kategorie paart Muster (wie gut aussieht) mit Antimustern (was vermieden werden sollte), organisiert, sodass Sie eine Lösung bereichsweise überprüfen können. Beginnen Sie mit dem Fairness-Ergebnis, das Sie benötigen:

  • Die Erfahrung für alle nutzbar machen? Verwenden Sie den barrierefreien Zugriff für die WCAG-Konformität, Unterstützung bei Technologien und inklusives Design.
  • Building responsible, equality AI? (Verantwortungsvolles Bauen, gerechte KI?) Verwenden Sie KI-Ethik für Verzerrungsminderung, Fairnesskennzahlen, menschliche Aufsicht, Nichtdiskriminierung und Einwilligung.
  • Betriebsagenten in der Produktion? Verwenden Sie Agentische Muster für die Verzerrungserkennung, transparente AI und gleichberechtigtes Agentenverhalten.

Muster für die WCAG-Konformität, Unterstützung der Hilfstechnologie, inklusives Design und barrierefreie Benutzererfahrungen.

Fairnessmuster für Agentensysteme, einschließlich Verzerrungserkennung, transparenter AI und gerechtem Agentenverhalten.

Muster für ethische AI-Entwicklung, Verzerrungsminderung, Fairnesskennzahlen, menschliche Aufsicht, Nichtdiskriminierung, Einwilligung und verantwortungsvolle AI-Praktiken.