Ethik, Fairness und Mitbestimmung in KI-Lernsystemen
Trainingsdaten spiegeln oft Vergangenheiten, nicht Zukünfte. KI braucht Prüfmechanismen, Gegenmuster und diverse Quellen. Praxischecks mit Betroffenen verhindern blinde Flecken. Welche Prüfschritte würden Sie standardisieren, um Fairness zu sichern?
Ethik, Fairness und Mitbestimmung in KI-Lernsystemen
Nur notwendige Daten, klare Einwilligungen, strikte Zweckbindung und verständliche Erklärungen. Mitarbeitende behalten Kontrolle, Systeme minimieren Risiken. Schreiben Sie, wo für Sie die Grenze zwischen nützlich und übergriffig verläuft.