FairStress ist eine Forschungsarbeit, die die Fairness von LLMs beim Treffen von Entscheidungen unter die Lupe nimmt. Die Studie geht über oberflächliche Tests hinaus und versucht, tiefere Schwachstellen in der Entscheidungsfindung von Sprachmodellen aufzudecken – etwa Verzerrungen oder diskriminierende Muster. Solche Evaluierungen sind wichtig für den Einsatz von KI in sensiblen Bereichen wie Bewerbungsverfahren, Kreditentscheidungen oder Rechtsanwendung. Das Thema verbindet technische Qualitätssicherung mit ethischen und gesellschaftlichen Fragen.
