Wie (und warum) Künstliche Intelligenz diskriminiert... und wie wir es verhindern können

Описание: Wir Menschen verlassen uns heutzutage in vielen Situationen auf die "perfekten" Computer, die keine Fehler machen. Aber im Bereich Machine Learning machen Algorithmen tatsächlich eine Menge Fehler und diskriminieren sogar Minderheiten und Frauen. Wer daran wirklich schuld ist (Spoiler: Nicht der Algorithmus!) und wie man dieses Problem lösen kann, das erfahrt ihr in diesem Video.

Das Doktor Whatson Team hat sich mit dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme zusammengetan, um eine große Videoserie zum Thema “Künstliche Intelligenz” zu machen. Zusammen mit Dr. Annika Buchholz erklären wir, wie Künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert und wie sie gerade erforscht wird.

Zu Teil 1 kommt ihr hier:    • Künstliche Intelligenz einfach verstehen: ...  
Und Teil 2 findet ihr hier:    • Warum Künstliche Intelligenz gar nicht int...  
Eine ganze Playlist zum Thema KI gibt's hier:    • Künstliche Intelligenz  

Vielen Dank an das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme für die wunderbare Zusammenarbeit und an die Körber-Stiftung für die Unterstützung bei dieser Video-Serie.

0:00 - Intro
1:44 - Was ist Bias?
3:13 - Warum unsere Daten schlecht sind
3:56 - Wie Gesichtserkennung diskriminieren kann
6:06 - Kausalität als Lösung
6:30 - Wie Bias entsteht und wie man ihn los wird
9:14 - Proxies
11:51 - Der Blick in die Black-Box
15:59 - Faire KI in der Zukunft
17:27 - Ausblick

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Musik von NOVAH:    / novahmedia  
Outro-Song: https://spoti.fi/2Wbh1Nw
Weitere Musik von https://artlist.io/

Quellen:
1 – https://poseidon01.ssrn.com/delivery.... S.28/29
2 –    • Warum Künstliche Intelligenz gar nicht int...  
3 –    • Warum Künstliche Intelligenz gar nicht int...  
4 – https://research.aimultiple.com/ai-bias/
5 – https://dam-prod.media.mit.edu/x/2018... bzw. https://www.media.mit.edu/publication...
6 – https://dam-prod.media.mit.edu/x/2018... bzw. https://www.media.mit.edu/publication...
7 – https://www.thispersondoesnotexist.com, https://www.nytimes.com/2018/02/09/te...
8 – https://towardsdatascience.com/bias-a...
9 –    • Warum Künstliche Intelligenz gar nicht int...  
10 – https://www.theguardian.com/women-in-..., https://www.forbes.com/sites/forbesco...
11 – https://www.mckinsey.com/business-fun...
12 – https://www.reuters.com/article/us-am...
13 – https://proceedings.neurips.cc/paper/...
14 – https://fairmlbook.org/
15 –   / grad-cam-gradient-weighted-class-activatio...  
16 – https://proceedings.neurips.cc/paper/...
17 – https://ei.is.mpg.de/research_project...