„Fairness in IT und Künstlicher Intelligenz ist mehr als das Beseitigen offensichtlicher Verzerrungen; sie ist ein fortlaufender Design- und Governance-Prozess, der Daten, Modelle, Nutzer und gesellschaftliche Auswirkungen zusammenführt. Technische Metriken können Ungleichheiten aufzeigen, doch echte Gerechtigkeit entsteht nur durch inklusives Design, transparente Entscheidungswege, geprüfte Datengrundlagen und klare Verantwortlichkeiten. Fairness ist kontextabhängig—was in einem Anwendungsfall sinnvoll ist, kann in einem anderen Schaden anrichten—und verlangt messbare Ziele, kontinuierliches Monitoring sowie die Bereitschaft, Systeme anzupassen oder zurückzunehmen. Letztlich ist Fairness kein Zustand perfekter Algorithmen, sondern ein ethischer Kompromiss und praktisches Vorgehen, das Menschen schützt, Teilhabe fördert und unfaire Machtkonzentrationen verhindert.“
