Fairness und Repräsentation in KI mit Tejúmádé Àfònjá

Ob bei Bewerbungen oder Kreditanträgen – KI-Systeme werden in Zukunft immer öfter dort zum Einsatz kommen, wo Entscheidungen echte Folgen für Menschen haben. Aber was heißt das, wenn die Daten, mit denen diese Systeme trainiert werden, bestimmte Gruppen benachteiligen? Kann KI so überhaupt faire Entscheidungen treffen? In dieser Folge spricht CISPA-Forscherin Tejúmádé Àfònjá darüber, warum genauere Vorhersagen nicht automatisch zu faireren Ergebnissen führen, warum Repräsentation in KI und Machine Learning so wichtig ist und warum nicht nur entscheidend ist, wie KI entwickelt wird – sondern auch, wer sie entwickelt.

Das Interview wurde auf Englisch geführt.

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