​​​​​Wie eingebautes Misstrauen KI-Systeme sicherer machen kann
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Ayanna Howard, Robotikerin und Pädagogin, hält es für gefährlich, automatisierten Systemen zu vertrauen․ Im TR-Interview erläutert sie Lösungsmöglichkeiten․

​​​​​Kreditwürdigkeit in den USA: Wie KI gegen Voreingenommenheit helfen könnte
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Ohne den sogenannten Credit Score geht im amerikanischen Leben nichts․ Minderheiten werden bei der Erfassung noch immer benachteiligt․ Helfen neue Algorithmen?

​​​​​Forscher schlagen Alarm: KI bestimmt Hautfarbe aus Röntgenbildern
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Wissenschaftler warnen vor rassistischer Benachteiligung durch medizinische KI․ Helfen synthetische Daten, dieses Problem zu lösen?

​​​​​Technology Review 6/21: Warum wir KI gerechter und offener gestalten müssen
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KI steuert Dienste und Apps, die wir jeden Tag nutzen – diskriminiert dabei aber und kann sogar Hass schüren․ Forscher auf der ganzen Welt wollen das ändern․

​​​​​heise+ | KI: Warum Vielfalt und Regulierung ein Vorteil sind
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USA und China sind bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz derzeit vorn․ Die vielfältige EU-Forschungslandschaft könnte sich aber bald als Vorteil erweisen․

​​​​​Warum Entscheidungen nach Tagesform gefährlich sind
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Ob im Gericht, in Schule oder Krankenhaus: Fachleute entscheiden oft nach Bauch․ Ungerecht und teuer, sagt Wirtschaftsnobelpreisträger Daniel Kahneman․

​​​​​Wie synthetische Daten dem Datenschutz helfen
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Synthetische Daten könnten auch eine Rolle dabei spielen, KI datenschutzfreundlicher zu trainieren․ Dazu bedienen sich Experten eines Tricks․

​​​​​2021: Das Jahr der KI-Monstermodelle
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Das Sprachmodell GPT-3 leitete einen neuen Trend zu immer größeren Modellen ein․ Wie groß können sie werden und was handelt man sich damit ein?

​​​​​KI im Recruiting: Mist, aber trotzdem im Einsatz
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Künstliche Intelligenz soll Zeit sparen und Probleme lösen – zum Beispiel auch im Recruiting․ Das funktioniert aber nur bedingt․

​​​​​KI-Avatare von Lensa: Viel Hype, viel Sexismus – unsere Autorin hat es getestet
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MIT-Technology-Review-Autorin Melissa Heikkilä lud ihr Bild beim Stable-Diffusion-Bildgenerator Lensa hoch․ Heraus kamen oftmals sexualisierte KI-Aufnahmen․

​​​​​KI-Regulierung: Wie Google und Microsoft Stimmung gegen den AI Act machen
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Das geplante KI-Gesetz könnte Anwendungen wie ChatGPT regulieren․ Die Lobbyisten der Techbranche versuchen sich an Einflussnahme, wie Untersuchungen zeigen․

​​​​​Transparenzregister soll staatliche KI-Desaster verhindern
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Falsch konfigurierte automatisierte Entscheidungsverfahren können in Ämtern böse Folgen für Hilfsbedürftige haben․ Grüne und SPD drängen auf ein Verzeichnis․

​​​​​KI-Sprachmodelle können Vorurteile selbst korrigieren – wenn man sie bittet
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Eine Studie des KI-Labors Anthropic zeigt, wie einfache Anweisungen große Sprachmodelle dazu bringen können, weniger toxische Inhalte zu produzieren․

​​​​​Neue Tools zeigen, wie voreingenommen KI-Bildgeneratoren sind
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Voreingenommenheit und Stereotypisierung sind immer noch ein Problem für Systeme wie DALL-E 2 und Stable Diffusion․ Reichen die Bemühungen der Anbieter?

​​​​​Zuverlässige KI: Absicherung künstlicher neuronaler Netze
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Wie zuverlässig eine KI-Anwendung ist, lässt sich messen․ Das ist oft mathematisch komplex, hat aber enorme praktische Bedeutung․

​​​​​Ängstliche KI wird rassistischer
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Studie zeigt, Verhalten von großem Sprachmodell ändert sich, wenn die KI zuvor über Angst gesprochen hat․

​​​​​Ein Algorithmus, der Armut bekämpfen soll, disqualifiziert​ bedürftige Menschen
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Human Rights Watch zufolge bestimmt das Weltbank-finanzierte System zur Verteilung von Sozialleistungen in Jordanien ungenau und ungerecht, wie arm man ist․

​​​​​Drei Fragen und Antworten: Bei KI kann es keine komplette Fairness geben
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Fairness klingt nach einem weichen Konzept, lässt sich aber technisch umsetzen․ Warum KI dabei nicht alle Menschen in Watte packen kann, klärt iX im Interview․

​​​​​Outsourcing: Gigworker, die KI trainieren helfen, lassen sich von KI helfen
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Gigworker stehen oft unter Druck und sind schlecht bezahlt․ Setzen sie aber auf KI, könnte das zu weiteren Verzerrungen in ohnehin fehleranfälligen KIs führen․​

​​​​​Studie prüft, welche KI-Modelle eher links- oder rechtslastige Antworten geben
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Forschungsergebnisse zeigen, dass Nutzer mehr rechts- oder linksgerichtete Antworten erhalten, je nachdem, welches KI-Modell sie fragen․