Gymnasium Marktbreit/Wissenschaftswoche 2025/11cInformatik: Unterschied zwischen den Versionen

Aus ZUM Projektwiki
Keine Bearbeitungszusammenfassung
K (Links für das leichtere Navigieren zu den Seiten Algorithmic bias, AI alingment und AI capability controll eingebaut)
Zeile 6: Zeile 6:
[[Datei:KI und Geschlechtergerechtigkeit.png|mini]]
[[Datei:KI und Geschlechtergerechtigkeit.png|mini]]
= 2.Algorithmic bias=
= 2.Algorithmic bias=
<blockquote>Algorithmische Vorurteile entstehen durch fehlerhafte Daten und/oder deren Verarbeitung. Sie können die Diskriminierung von bestimmten Personengruppen oder Minderheiten durch intelligente Systeme verursachen. Ein Beispiel ist die Benachteiligung von Bewerberinnen im Rahmen eines maschinellen Auswahlverfahrens. Doch wie kommt es zu fehlerhaften Daten? <ref>[https://projekte.zum.de/wiki/Algorithmische_Vorurteile </ref> Was ist algorithmische Voreingenommenheit (Algorithmic Bias)? - Lernen Wie Maschinen]</blockquote>
<blockquote>[[Algorithmische Vorurteile]] entstehen durch fehlerhafte Daten und/oder deren Verarbeitung. Sie können die Diskriminierung von bestimmten Personengruppen oder Minderheiten durch intelligente Systeme verursachen. Ein Beispiel ist die Benachteiligung von Bewerberinnen im Rahmen eines maschinellen Auswahlverfahrens. Doch wie kommt es zu fehlerhaften Daten? <ref>[https://projekte.zum.de/wiki/Algorithmische_Vorurteile </ref> Was ist algorithmische Voreingenommenheit (Algorithmic Bias)? - Lernen Wie Maschinen]</blockquote>
==3.AI alignment: ==
==3.AI alignment: ==
<blockquote>AI Alignment (deutsch Ausrichtung der KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem KI-Systeme so gestaltet und trainiert werden, dass sie mit den Zielen, Werten und Bedürfnissen der Menschen in Einklang gebracht werden. Es geht darum, sicherzustellen, dass KI-Systeme die ethischen, rechtlichen und sozialen Standards einhalten, die in einer bestimmten Arbeitsumgebung gelten – die Systeme demnach korrekt „ausgerichtet“ sind.
<blockquote>[[AI Alignment]] (deutsch Ausrichtung der KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem KI-Systeme so gestaltet und trainiert werden, dass sie mit den Zielen, Werten und Bedürfnissen der Menschen in Einklang gebracht werden. Es geht darum, sicherzustellen, dass KI-Systeme die ethischen, rechtlichen und sozialen Standards einhalten, die in einer bestimmten Arbeitsumgebung gelten – die Systeme demnach korrekt „ausgerichtet“ sind.


<ref>[https://projekte.zum.de/wiki/AI_Alignment </ref> Die Zukunft der Arbeit: AI-Alignments und die Bedeutung für die Beschäftigten « Zukunftszentrum KI NRW]</blockquote>
<ref>[https://projekte.zum.de/wiki/AI_Alignment </ref> Die Zukunft der Arbeit: AI-Alignments und die Bedeutung für die Beschäftigten « Zukunftszentrum KI NRW]</blockquote>
==4'''.''' AI capability control==
==4'''.''' AI capability control==
<blockquote>Die Kontrolle der KI-Fähigkeit ist ein wichtiger Aspekt der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Systemen. Durch die Festlegung klar definierter Grenzen, Beschränkungen und Richtlinien soll sichergestellt werden, dass KI-Technologien sicher, verantwortungsbewusst und ethisch arbeiten. <ref>[https://projekte.zum.de/wiki/Kontrolle_der_KI-F%C3%A4higkeit </ref> Was ist KI-Fähigkeitskontrolle und warum ist sie wichtig? - Unite.AI]</blockquote>
<blockquote>Die [[Kontrolle der KI-Fähigkeit]] ist ein wichtiger Aspekt der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Systemen. Durch die Festlegung klar definierter Grenzen, Beschränkungen und Richtlinien soll sichergestellt werden, dass KI-Technologien sicher, verantwortungsbewusst und ethisch arbeiten. <ref>[https://projekte.zum.de/wiki/Kontrolle_der_KI-F%C3%A4higkeit </ref> Was ist KI-Fähigkeitskontrolle und warum ist sie wichtig? - Unite.AI]</blockquote>
==[[5.Wie entstehen Vorurteile in den „Ansichten" künstlicher Intelligenzen?]]==
==[[5.Wie entstehen Vorurteile in den „Ansichten" künstlicher Intelligenzen?]]==
==[[6. Welchen Einfluss können solche Vorurteile auf die reale Welt haben?]]==
==[[6. Welchen Einfluss können solche Vorurteile auf die reale Welt haben?]]==

Version vom 10. Juli 2025, 09:06 Uhr

Wissenschaftswoche 2025
Künstliche Intelligenz und Geschlechter-Gerechtigkeit

1.Künstliche Intelligenz und Geschlechter-Gerechtigkeit

KI und Geschlechtergerechtigkeit.png

2.Algorithmic bias

Algorithmische Vorurteile entstehen durch fehlerhafte Daten und/oder deren Verarbeitung. Sie können die Diskriminierung von bestimmten Personengruppen oder Minderheiten durch intelligente Systeme verursachen. Ein Beispiel ist die Benachteiligung von Bewerberinnen im Rahmen eines maschinellen Auswahlverfahrens. Doch wie kommt es zu fehlerhaften Daten? [1] Was ist algorithmische Voreingenommenheit (Algorithmic Bias)? - Lernen Wie Maschinen]

3.AI alignment:

AI Alignment (deutsch Ausrichtung der KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem KI-Systeme so gestaltet und trainiert werden, dass sie mit den Zielen, Werten und Bedürfnissen der Menschen in Einklang gebracht werden. Es geht darum, sicherzustellen, dass KI-Systeme die ethischen, rechtlichen und sozialen Standards einhalten, die in einer bestimmten Arbeitsumgebung gelten – die Systeme demnach korrekt „ausgerichtet“ sind. [2] Die Zukunft der Arbeit: AI-Alignments und die Bedeutung für die Beschäftigten « Zukunftszentrum KI NRW]

4. AI capability control

Die Kontrolle der KI-Fähigkeit ist ein wichtiger Aspekt der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Systemen. Durch die Festlegung klar definierter Grenzen, Beschränkungen und Richtlinien soll sichergestellt werden, dass KI-Technologien sicher, verantwortungsbewusst und ethisch arbeiten. [3] Was ist KI-Fähigkeitskontrolle und warum ist sie wichtig? - Unite.AI]

5.Wie entstehen Vorurteile in den „Ansichten" künstlicher Intelligenzen?

6. Welchen Einfluss können solche Vorurteile auf die reale Welt haben?

7. Mit welchen Maßnahmen können solche Vorurteile verhindert werden?

8.Experiment

References