maschinelles Lernen

Algorithmenethik Erlesenes #45

Kann Künstliche Intelligenz Lügner:innen entlarven? Vertrauen Menschen eher einer Maschine als einem anderen Menschen? Zerstören algorithmische Reiseempfehlungen kulturelle Diversität? Auch diese Woche gibt’s im Erlesenes-Newsletter wieder einige spannende Fragen, Diskussionsbeiträge, Interviews und neue wissenschaftliche Erkenntnisse rund um das Thema Algorithmenethik. Die Meinungen in den Beiträgen spiegeln nicht zwangsläufig die Positionen der Bertelsmann Stiftung wider. Wir […]

Roboter sind auch nur Menschen!? – Ein juristischer Blick auf die Haftung für Künstliche Intelligenz

Autonomes Fahren, Robo-Advice statt menschlicher Bankberatung oder datenbasierte Medizin sind nur drei Beispiele der unendlichen Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI). Mit dem zunehmenden Einsatz solcher Systeme werden allerdings auch häufiger durch Technologie verursachte Schadensfälle auftreten. Doch wer haftet, wenn eine Maschine versagt? Es wird höchste Zeit, sich dieser Frage zu widmen. Selbstlernende technische Systeme, die […]

Algorithmenethik Erlesenes #33

Diese Erlesenes-Ausgabe führt uns sehr deutlich die Fehleranfälligkeit und Limitiertheit von Künstlicher Intelligenz (KI) und algorithmischer Technologie vor Augen: Der Facebookalgorithmus hat die US-Unabhängigkeitserklärung als Hassrede gekennzeichnet. Selbstfahrende Autos haben Probleme mit ungewöhnlichen Situationen umzugehen. Algorithmen zur Benotung von Schüleraufsetzen können sehr einfach ausgetrickst werden. Trotz dieser eher negativen Perspektiven hoffen wir, dass die ausgewählten […]

Algorithmenethik Erlesenes #31

Was passiert, wenn Software automatisch einen Mitarbeiter feuert? Warum ist es so schwer, Fairness beim Einsatz algorithmischer Systeme herzustellen? Zu diesen Fragen gibt es Antworten in dieser Ausgabe von Erlesenes. Außerdem erwarten Sie spannende Artikel zu neuen Errungenschaften aus der Forschung: eine debattierende KI und ein sprachbegabter Multitasking-Algorithmus. Die Meinungen in den Beiträgen spiegeln nicht […]

Algorithmenethik Erlesenes #27

Diese Woche in Erlesenes – von uns für Sie ausgewählt und zusammengefasst: Die Niederländische Polizei nutzt KI, um ungelöste Fälle wieder aufzurollen. Das britische Militär fürchtet, dass die Technologie von Terroristen missbraucht werden könnte. Daniel Kahnemann sagt im Interview, dass Menschen, nicht Algorithmen die wahre Gefahr sind. Sie sehen, es gibt mal wieder viel spannende […]

Algorithmenethik Erlesenes #26

Was denken die Deutschen über den Einsatz algorithmischer Systeme? Wie kann man mehr Vertrauen in die Technik schaffen? Und wie kann man ethische Prinzipien in den Prozess der Algorithmenentwicklung integrieren? Diese und viele weitere Fragen und die ein oder andere Antwort gibts in den Artikeln und Studien, die wir Ihnen diese Woche ausgewählt haben. Die […]

Algorithmenethik Erlesenes #17

Ein Whistleblower enthüllt, dass Cambridge Analytica Daten von 50. Millionen Facebook-Nutzern gespeichert und diese für Trumps Wahlkampfteam zur Wählerbeeinflussung ausgewertet hat. Ein selbstfahrendes Auto von Uber baut einen Unfall, bei dem eine Fußgängerin zu Tode kommt. Microsoft verkündet einen historischen Durchbruch im Bereich der maschinellen Übersetzung. 

Algorithmenethik Erlesenes #16

Falschnachrichten auf Twitter, neuronale Netzwerke zum Stricken, Googles Kooperation mit dem US- Militär – diese und viele weitere Themen erwarten Sie in der sechzehnten Ausgabe von Erlesenes. Die Meinungen in den Beiträgen spiegeln nicht zwangsläufig die Positionen der Bertelsmann Stiftung wider. Wir hoffen jedoch, dass sie zum Nachdenken anregen und zum Diskurs beitragen.

Neun Chancen, neun Risiken algorithmischer Entscheidungsfindung

Bis zu 70 Prozent der Stellenbewerber in Großbritannien und den Vereinigten Staaten werden zuerst von automatisierten algorithmischen Verfahren bewertet, bevor ein Mensch ihre Unterlagen sieht. Gerichte in neun US-Bundesstaaten nutzen in Strafverfahren Software, die Risikoprognosen für die Angeklagten berechnet. Automatisierte Prognosen zur Kreditwürdigkeit werden in den Vereinigten Staaten auch genutzt, um die Höhe von Versicherungspolicen […]