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Fairness in der künstlichen Intelligenz

Dieses Modul befasst sich mit Fairness in der Künstlichen Intelligenz (KI) und konzentriert sich auf die Identifizierung und Milderung von Verzerrungen in KI-Systemen. Es behandelt die Quellen von Verzerrungen, Methoden zur Bewertung und Verbesserung der Fairness und die ethischen Auswirkungen von KI-Entscheidungen auf verschiedene Bevölkerungsgruppen, mit dem Ziel, Gleichberechtigung zu fördern und Diskriminierung in KI-Anwendungen zu verhindern.

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Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu, und Lauren Kirchner. "Machine Bias." ProPublica, May 23, 2016.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Grira, Nizar, und M. Crucianu. "Unüberwachtes und halbüberwachtes Clustering: Ein kurzer Überblick," 2004.

https://www.semanticscholar.org/paper/Unsupervised-and-Semi-supervised-Clustering-%3A-a-%E2%88%97-Grira-Crucianu/acb799150e4cd3a75fe79ca262047612bd8e5194

Olteanu, Alexandra, Carlos Castillo, Fernando Diaz, und Emre Kıcıman. "Social Data: Biases, Methodological Pitfalls, and Ethical Boundaries". Frontiers in Big Data 2 (Juli 11, 2019): 13.

https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nanyun Peng, und Aram Galstyan. "Debiasing Community Detection: The Importance of Lowly-Connected Nodes." arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.08136

Fortunato, Santo, und Darko Hric. "Community Detection in Networks: A User Guide." Physics Reports 659 (2016): 1-44.

https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.09.002

Zhao, Jieyu, Tianlu Wang, Mark Yatskar, Vicente Ordonez, und Kai-Wei Chang. "Men Also Like Shopping: Reducing Gender Bias Amplification Using Corpus-Level Constraints." arXiv, 2017.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1707.09457

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman, und Aram Galstyan. "A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning". ACM Computing Surveys 54, no. 6 (Juli 13, 2021): 1-35.

https://doi.org/10.1145/3457607