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Jenseits der Daten-Monokulturen: Zur Notwendigkeit diversitätssensibler Trainingsdaten

Author: Rachinger, F., Voithofer, C., & Kettemann, M.C.
Published in: jusIT, 2024(2)
Year: 2024
Type: Academic articles

Der Fortschritt künstlicher Intelligenz (KI) und deren Anwendung in diversen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bereichen unterstreicht die Notwendigkeit einer kritischen Reflexion der verwendeten Trainingsdaten. Diese Daten sind entscheidend für die von KI-Systemen erlernten Muster und beeinflussen deren Entscheidungsfindung. Historische Daten können jedoch Diskrepanzen in Bezug auf Fairness, Inklusion und Diversität aufweisen - Merkmale, die für eine gerechte Zukunft unerlässlich sind. Wie wir zeigen, sind diversitätssensible Trainingsdaten nicht nur aus rechtlichen und ethischen, sondern auch aus praktischen Gründen erforderlich. In einer strukturierten Analyse wird zunächst die Bedeutung diversitätssensibler Trainingsdaten für KI-Systeme erörtert. Anschließend erfolgt eine Betrachtung relevanter österreichischer Rechtsnormen, insbesondere im Datenschutz- und Antidiskriminierungsrecht, sowie ein Vergleich mit europäischen und internationalen Ansätzen.

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Matthias C. Kettemann, Prof. Dr. LL.M. (Harvard)

Head of Research Group and Associate Researcher: Global Constitutionalism and the Internet


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