Wie Objektivität und Geschlecht die Arbeit an der KI-Ethik beeinflussen
Die Arbeit an der KI-Ethik wird oft als subjektiv und minderwertiger im Vergleich zur "objektiven" technischen Arbeit angesehen. Einige versuchen, die KI-Ethik durch Quantifizierung und Automatisierung zu legitimieren, während andere versuchen, ihre Erfahrungen und verkörperte Perspektive einzubringen, was jedoch häufig delegitimiert wird.
Verantwortungsvoller Umgang mit Zielkonflikten bei der Implementierung von KI
Es gibt verschiedene Ansätze, um Zielkonflikte zwischen KI-Ethikaspekten zu adressieren, die sich in Komplexität und Herangehensweise unterscheiden. Keiner der Ansätze ist für alle Organisationen, Systeme oder Anwendungen geeignet. Daher wird ein Rahmenwerk vorgeschlagen, das aus drei Komponenten besteht: (i) proaktive Identifizierung von Zielkonflikten, (ii) Priorisierung und Gewichtung der Ethikaspekte, (iii) Begründung und Dokumentation von Abwägungsentscheidungen.
Macht und Spiel: Untersuchung der "Lizenz zur Kritik" in den KI-Ethik-Diskussionen von Teams
Die Studie untersucht, welche Faktoren die "Lizenz zur Kritik" der Teammitglieder bei Diskussionen über KI-Ethik beeinflussen. Sie zeigt, wie Organisationsnormen, Vorstellungen von "Reichweite" und Machtdynamiken innerhalb der Gruppe die Bereitschaft beeinflussen, ethische Bedenken zu äußern.
KI-Ethik: Eine bibliometrische Analyse, kritische Themen und wichtige Lücken
Die KI-Ethik hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einem wichtigen Forschungsgebiet entwickelt. Diese Studie analysiert die Entwicklung der KI-Ethik-Literatur und identifiziert sieben zentrale Themen sowie zwei bedeutende Forschungslücken.
Die Bedeutung der Offenheit von KI: Können gute Absichten missbraucht werden?
Offenheit in der KI-Forschung birgt potenzielle Risiken für den Missbrauch von Technologien.
Eine bibliometrische Betrachtung der Entwicklung der KI-Ethik
Die Entwicklung der KI-Ethik zeigt drei Phasen: Inkubation, Herstellung von KI-menschlichen Maschinen und Herstellung von KI-menschzentrierten Maschinen.
Die Bedeutung von tierfreundlicher KI
Tiere verdienen moralische Berücksichtigung in KI-Systemen.
Dialektvorurteile sagen KI-Entscheidungen über Charakter, Beschäftigungsfähigkeit und Kriminalität voraus
Sprachmodelle zeigen versteckten Rassismus durch Dialektvorurteile, der zu schädlichen Entscheidungen führen kann.
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