Gymnasium Marktbreit/Wissenschaftswoche 2025/11cInformatik: Unterschied zwischen den Versionen
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<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? | <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></blockquote> | ||
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<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. | ||
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==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. | <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></blockquote> | ||
== | ==5.Wie entstehen Vorurteile in den „Ansichten" künstlicher Intelligenzen?== | ||
[[5.Wie entstehen Vorurteile in den „Ansichten" künstlicher Intelligenzen?|Vorurteile in den Ansichten einer KI entstehen hauptsächlich durch die '''Trainingsdaten''', die zur Entwicklung der KI verwendet werden]]. | |||
==6. Welchen Einfluss können solche Vorurteile auf die reale Welt haben?== | |||
==[[7. Mit welchen Maßnahmen können solche Vorurteile verhindert werden?]] | [[6. Welchen Einfluss können solche Vorurteile auf die reale Welt haben?|KI-Systeme können Menschen benachteiligen – besonders in sensiblen Bereichen wie Gesichtserkennung, Polizeiarbeit, Bewerbungsverfahren oder Kreditvergabe.]] | ||
==7. Mit welchen Maßnahmen können solche Vorurteile verhindert werden?== | |||
[[7. Mit welchen Maßnahmen können solche Vorurteile verhindert werden?|Daten sollten alle relevanten Gruppen gleichberechtigt abbilden und regelmäßig geprüft werden, um systematische Verzerrungen zu vermeiden.]] | |||
== 8.Experiment == | == [[8.Experiment]] == | ||
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<references/> | |||
Aktuelle Version vom 11. Juli 2025, 15:49 Uhr
Wissenschaftswoche 2025
Künstliche Intelligenz und Geschlechter-Gerechtigkeit
1.Künstliche Intelligenz und Geschlechter-Gerechtigkeit
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]
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]
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]
