KI und Nachhaltigkeit

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | OnCourse UB

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    Einführung

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    Nach diesem Kapitel kannst du ...

     

    • erklären, wie KI-Systeme durch verzerrte Daten oder Modelle Diskriminierung erzeugen können,
    • die wichtigsten Arten von Bias (z. B. Sampling Bias, Measurement Bias, Cultural Bias) unterscheiden und anhand von Beispielen erläutern,
    • analysieren, wie Bias im gesamten KI-Lebenszyklus entsteht – von der Datenerhebung über das Design bis hin zur Anwendung,
    • die Unterschiede zwischen Bias als systematischer Verzerrung und Diskriminierung als gesellschaftlicher Auswirkung beschreiben,
    • Maßnahmen und technische Ansätze zur Reduktion von Bias und zur Förderung von Fairness in KI-Systemen bewerten,
    • den Einsatz von Fairness-Metriken und Tools wie AI Fairness 360, What-if Tool oder Fairlearn einordnen und ihre Grenzen kritisch reflektieren.
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