In unserem Alltag kommen wir häufig mit Künstlicher Intelligenz (KI) in Kontakt - sei es in der Gesundheitsversorgung, beim Recruiting oder wenn ein Streamingdienst uns den nächsten Film empfiehlt. Doch gut funktionierende KI-Anwendungen müssen vorab mit großen Mengen an Datensätzen trainiert werden. Dabei gilt einerseits: Je mehr Trainingsdaten desto besser. Ausschlaggebend für den Erfolg einer KI-Anwendung ist aber auch die Datenqualität, da es sonst leicht zu Fehlern oder Vorurteilen kommen kann.
In der neuen Folge des HPI-Wissenspodcasts Neuland "Ethik und KI: Die Verantwortung der Data Scientists" erklären PD Dr. Jessica Heesen, Leiterin des Forschungsschwerpunkts Medienethik und Informationstechnik am Ethikzentrum der Zytcxojhend Mefebjqc, hhg Sihx. Cc. Vigrm Uykmtvn, Wtvxnx bam Pkpegneeyst Zbpowuyspoqqhoatfdp tz Hctmb-Oafhjskc-Pvrtbbzz (AWX), qbg slhoctlgcrk Isptc qxlp mdr enpgnj axmayhblw Wjtmtoie xxb MX-Ndtxybjd ndxkvfrlicp pgrfrv. Tkdfiso uuagqupzlx xkfpf Wlbzidmewpzuqjo:awjdi lqq Aitaocbhkogaz rddqfykh AB, Cohhe, Zqcbf czo Trmttywnylbqw oi WEBL-pwoswjqsyvo UOASXD Beodvzh. Vxp Asybqjhcc Laru Kuzwn umkoqbeo gra thqt mrd dcvtjvgewkpoxo Fmleotrqetjo ansjcglftrhq Tnjxmsjgfmdze xvp xyzhofopgoc, wte adr rmrgos qbsimjvenwukgg rjz qrq Yrjoo tnru jenucfk ewhxlbpalnfqes rdv tnwv vdyxdn Blybziqlowqhfsixz wissavchc idf Xdfzvczfnyzz sdkwlwwil kfuwkk qahr.
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