Die Integration von Fairness-Kriterien in den Feinabstimmungsprozess kann die Ergebnisse in mehrfacher Hinsicht beeinflussen. Zunächst einmal könnte die Integration von Fairness-Kriterien die Vorhersageleistung des Modells beeinträchtigen, da das Modell möglicherweise gezwungen ist, Kompromisse einzugehen, um Fairness zu gewährleisten. Dies könnte zu einer geringeren Genauigkeit oder einem höheren Fehler bei den Vorhersagen führen. Darüber hinaus könnte die Integration von Fairness-Kriterien die Trainingszeit und die Rechenressourcen erhöhen, da zusätzliche Schritte und Berechnungen erforderlich sind, um sicherzustellen, dass das Modell fair ist. Trotz dieser potenziellen Nachteile kann die Integration von Fairness-Kriterien jedoch zu gerechteren und ethisch vertretbareren Ergebnissen führen, insbesondere in sensiblen Anwendungen wie der medizinischen Diagnose oder der Kreditvergabe.