Präsentation

Diese Kategorie enthält 10 Beiträge

Photo by Markus Spiske temporausch.com from Pexels

Algorithmen-Transparenz. Was steckt hinter dem Buzzword?

6. Mai 2019 / Carla Hustedt

Am Montag, 06.05.2019 habe ich in der Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale“ einen Vortrag zum Thema „KI-Transparenz“ gehalten. Bedeutet KI-Transparenz die Offenlegung des Quellcodes? Der Daten? Oder ist damit etwa ein Vermummungsverbot für maschinelle Entscheidungen gemeint? In Teil 1 meiner Beitragsserie nehme ich das Buzzword “KI-Transparenz” auseinander und stelle die 3 Thesen vor, die ich in der Kommissionssitzung erläutert habe. Im zweiten Beitrag […]

0 Kommentare weiterlesen
Ben White; Unsplash

All I want for christmas is a Gütekriterienkatalog for Algorithmeneinsatz

12. Dezember 2018 / Carla Hustedt

Data Scientists streifen durch den Raum, Besucher:innen unterhalten sich angeregt, Weihnachtslieder erklingen im Hintergrund. Vergangene Woche habe ich unser #algorules Projekt beim Meetup der Berliner Data Science Agentur idalab vorgestellt. Im Zentrum standen die Fragen „Welche Gütekriterien sollten für die Entwicklung von Algorithmen gelten?“ und „Wie kann man sicherstellen, dass diese Gütekriterien tatsächlich umgesetzt werden?“ […]

0 Kommentare weiterlesen
Luca Bravo on Unsplash

Auf dem Weg zu Gütekriterien für den Algorithmeneinsatz

1. August 2018 / Carla Hustedt, Noëlle Rohde, Michael Puntschuh

Unser #algorules-Prozess mit dem Think Tank iRights.Lab läuft seit drei Monaten – Zeit für einen Zwischenstand! Unser Ziel ist es, einen Gütekriterienkatalog für algorithmische Prozesse zu entwickeln. Dieser kann als Referenzpunkt für Beschwerden und Überprüfungen dienen. Hier können Sie sich einen Überblick über unsere vergangenen, aktuellen und zukünftigen Aktivitäten verschaffen.

0 Kommentare weiterlesen
Pixabay

When Machines Judge People

20. Dezember 2017 / Ralph Müller-Eiselt

Beim Global Learning Network Convening 2017, einer Initiative der Non-Profit-Organisation America Achieves, habe ich letzte Woche in Boston über den Einfluss von künstlicher Intelligenz und algorithmischen Systemen auf Gesellschaft und Bildung gesprochen. Es ist ein schmaler Grat zwischen dem großen Potenzial für mehr Chancengerechtigkeit und der Gefahr, dass bestehende Ungleichheiten durch neue Technologie verstärkt werden. […]

0 Kommentare weiterlesen

Wie algorithmisch sortierte Intermediäre wirken

24. Oktober 2017 / Konrad Lischka

Bei den Medientagen München sprach ich über algorithmische Systeme und den Strukturwandel der digitalen Öffentlichkeit. Hier sind die Folien: In diesem Arbeitspapier (PDF) steht viele mehr über Leitwerte und Lösungsansätze. Hier die im Vortrag erwähnten Quellen: Backstrom, Lars. „News Feed FYI: A Window Into News Feed“. Facebook for Business, 6. August 2013. Bakshy, Eytan, Solomon Messing, und Lada […]

1 Kommentar weiterlesen
Konrad Lischka, CC BY-SA-2.0

To-dos für Teilhabe

1. September 2017 / Konrad Lischka

Bei der „Das ist Netzpolitik!“-Konferenz  sprach ich über To-dos, um Prozesse algorithmischer Entscheidungsfindung für mehr gesellschaftliche Teilhabe zu gestalten. Hier sind die Folien: Mehr Material: In diesem Arbeitspapier (PDF) sind einige der erwähnten Fallbeispiele. In diesem Arbeitspapier (PDF) stehen einige Lösungsansätze für das Teilgebiet digitale Öffentlichkeit.

0 Kommentare weiterlesen

Video von der Republica: Was wir wirklich über Filterblasen wissen

10. Mai 2017 / Konrad Lischka, Christian Stöcker

Vortrag, gehalten am 10.05.2017 auf der re:publica mit Christian Stöcker Fake News, Filterblasen, Hate Speech, Social Bots: Starke Schlagworte zum Wandel der Öffentlichkeit in der digitalen Sphäre gibt es im Überfluss. Die Empirie kommt dabei bislang meist etwas zu kurz . Das ändern wir und geben einen Überblick zum Stand der Forschung: Was wissen wir aus wissenschaftlichen Studien […]

0 Kommentare weiterlesen
Public Domain, Nationaal Archief, http://proxy.handle.net/10648/a8e63d62-d0b4-102d-bcf8-003048976d84

FILTER

RSS-Feed folgen

TAGS

Algorithmen Künstliche Intelligenz Algorithmenethik Algorithmus Ethik KI Forschung Diskriminierung maschinelles Lernen Facebook Entscheidungssysteme EU USA Medizin Transparenz Regulierung Automatisierung Soziale Netzwerke Gesichtserkennung China