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Was wir auch brauchen ist eine echte Verantwortungs眉bernahme seitens der Tech Unternehmen die zum Beispiel KI Systeme schon vor dem Einsatz testen und bewerten k枚nnten Und wir brauchen Regelwerke f眉r die invasivsten und fehleranf盲lligsten Systeme zum Beispiel solche die zur Gesichtserkennung eingesetzt wer den Das k枚nnte auch bedeuten dass k眉nstliche Intelligenz in einigen Bereichen wie im Strafrecht 眉berhaupt nicht eingesetzt werden sollte bis sie erwiesenerma脽en besser funktioniert Kann k眉nstliche Intelligenz auch ganz gegens盲tzliche Wirkungen erzielen und Ungerechtigkeit re duzieren oder zumindest die Aufmerksamkeit auf sie lenken F眉r mich ist eine sehr spannende Frage ob k眉nstliche Intelligenz f眉r die Erkennung von Diskriminierung im Alltag verwendet werden kann Wir brauchen ein neues soziotechno logisches Forschungsfeld das sich mit diesen gesellschaftlichen Folgen besch盲ftigt Diese Debatte f眉hrt uns zur眉ck zur Frage Was f眉r eine Gesellschaft m枚chten wir Und das ist eine komplexe Fragestellung Nehmen wir die Bildersuche Wenn bei der Suche nach einem Arzt nicht nur M盲nner und bei der Suche nach Pflege nicht nur Frauen in der Ergebnisliste angezeigt werden sollen dann m眉ssen wir entscheiden wie viele M盲nner und Frauen jeweils angezeigt werden sollen Wie repr盲sentieren wir die Welt auf eine faire Weise Es handelt sich hier um politische Fragen mit immensen Auswirkungen die gegen w盲rtig hinter verschlossenen T眉ren in den Tech Unternehmen diskutiert werden Die Debatte sollte jedoch auf die 脰ffentlichkeit ausgeweitet werden Was h盲lt k眉nstliche Intelligenz f眉r die Zukunft bereit sagen wir in zehn Jahren Lacht Ich treffe auf diesem Gebiet keine Vorhersagen Daf眉r 盲ndert es sich zu schnell und zu umfangreich Aber vor allem bin ich davon 眉ber zeugt dass wir zu wenig Zeit investieren um aus der Geschichte zu lernen Das ist viel wichtiger als zu fragen was k眉nstliche Intelligenz in den kommen den Jahren bringen mag Der Weg um mit diesen Technologien eine bessere Zukunft zu gestalten besteht darin aus der Vergangenheit zu lernen Kate Crawford forscht seit zehn Jahren zu den sozialen Auswirkungen von maschinellem Lernen und k眉nstlicher Intelligenz Crawford ist Distin guished Research Professorin an der New York University leitende Wissenschaft lerin bei Microsoft Research New York City sowie Gastprofessorin beim MIT Media Lab Im Sommer 2019 wird Kate Crawford als Fellow an die Robert Bosch Academy in Berlin kommen Dort hatte sie bereits 2018 einen Forschungsaufenthalt und die Gelegenheit sich mit Experten und Ent scheidungstr盲gern in Europa auszutauschen Fo to R ob er t B os ch S tif tu ng A ni ka B ue ss em ei er

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