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Autonomie & Algorithmen
Christiane Attig, Benjamin Paaßen
13 episodes
1 day ago
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

+++

Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

Florian Braun ist Philosoph, wissenschaftlicher Assistent und Dozent an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und beschäftigt sich u.a. mit Künstlicher Intelligenz aus technik- und wissenschaftsphilosophischer Perspektive.

+++

Linkliste
  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
  • Pressemitteilung des Deutschen Wetterdienstes über KI-gestützte Datenaufbereitung für Wettermodelle (2024)
  • Gerechtigkeitstheorien (Wikipedia)
  • Dynamic Pricing (Wikipedia)
+++

Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!
  • Unsere E-Mail-Adresse: autonomie-algorithmen@lists.techfak.uni-bielefeld.de
  • Unser Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.social
  • Unser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback
+++

"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.
Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.
Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.
Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.
Musik: Almut Schwacke.
Grafikdesign: Sven Sedivy.

Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.
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Science
Technology
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All content for Autonomie & Algorithmen is the property of Christiane Attig, Benjamin Paaßen and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

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Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

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  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
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Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.
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Grafikdesign: Sven Sedivy.

Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.
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KI & Fairness: Wer bekommt den Job, wer den Hit?
Autonomie & Algorithmen
1 hour 8 minutes 52 seconds
7 months ago
KI & Fairness: Wer bekommt den Job, wer den Hit?
Stellt euch ein KI-System vor, das automatisiert faire Entscheidungen über die Einladung zum Bewerbungsgespräch auf Basis von Bewerbungsunterlagen treffen soll. Klingeln da bei euch die Alarmglocken? Wenn ja: Zu Recht! Der EU AI Act stuft ein solches System als Hochrisikosystem ein. Wir schauen uns ein solches System heute genauer an und klären: Was bedeutet eigentlich Fairness in Bezug auf KI? Wie kann man prüfen, ob ein KI-System zu fairen Entscheidungen führt? Und was hat das alles mit menschlicher Autonomie zu tun?

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Janine Strotherm ist Mathematikerin und Mitarbeiterin der Universität Bielefeld. Im Projekt "Water Futures" beschäftigt Janine sich mit maschinellem Lernen in Bezug auf faire Verteilung von Wasserressourcen. 

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Linkliste
  • Lee (2018), Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management. Big Data & Society.
  • Starke et al. (2022), Fairness perceptions of algorithmic decision-making: A systematic review of the empirical literature. Big Data & Society.
  • Strotherm et al. (2023), Fairness in KI-Systemen. arXiv.
  • Fiske: Stereotype Content Model
  • Eckes (2002), Paternalistic and Envious Gender Stereotypes: Testing Predictions from the Stereotype Content Model. Sex Roles.
  • DuBois: The Philadelphia N-Wort
  • Paaßen et al. (2019), Dynamic fairness – Breaking vicious cycles in automatic decision making. ESANN 2019.
  • Race Norming
  • COMPAS Software
  • Knibbe (2021), Fairness in Question: Do Music Recommendation Algorithms Value Diversity? Music Tomorrow.
  • Torabi (2023), The Inner Workings of Spotify’s AI-Powered Music Recommendations: How Spotify Shapes Your Playlist. Medium.
  • Henry et al. (2024), Impacts of AI on Music Consumption and Fairness. Emerging Media.
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