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AI ohne Bias? Warum ausgewogenen und saubere Daten so wichtig sind | Elisabeth l‘Orange

AI ohne Bias? Warum ausgewogenen und saubere Daten so wichtig sind | Elisabeth l‘Orange

UNF#CK YOUR DATA vor 1 Jahr

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59:09

Podcast

UNF#CK YOUR DATA

197 Episoden

Deine Machete im Datendschungel

Bildung Technologie Wirtschaft

Podcast aneignen

Hast du dich schon mal gewundert, dass eine KI ein seltsames
Ergebnis geliefert hat? Lag es vielleicht nicht am Prompt,
sondern an den Daten dahinter? Darüber spricht Christian Krug,
der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Elisabeth l’Orange
Gründerin und CCO bei Oxolo.

Die CEOs auf GenAI Bildern – Nur Männer. Die Krankenschwestern –
Nur Frauen. Und dann rennt die Braut im generierten Video zum
Altar wie ein Businesstyp der über den Flughafen sprintet. Der IQ
in einem Land ist angeblich deutlich niedriger als bei den
Nachbarn?

Wirkt seltsam im ersten Moment, aber nur wenn man KI mal wieder
magische Fähigkeiten unterstellt. Denn oft werden die Ergebnisse
klar, wenn wir einen Blick in die Daten wagen, mit denen die KI
Modelle trainiert wurden.

Maschinelles Lernen funktioniert auf Basis von Mathematik und
eben nicht Magie. Und so kommt es, dass alle Verzerrungen oder
Ungleichheiten, die wir im Training dem System beibringen sich in
den Ergebnissen widerspiegeln.

Bei einigen Bereichen mag dies kritischer sein als bei anderen.
Manchmal verstößt es gegen unsere Werte in der Gesellschaft,
manchmal aber hängen auch direkt Menschenleben daran. Zum
Beispiel in medizinischen Modellen, die ernste Krankheiten
frühzeitig erkennen können.

Je genauer diese Modelle auf unsere spezifischen Gegebenheiten
angepasst werden, desto besser die Ergebnisse.

So wird das Rennen um die KI auch ein Rennen um die Daten.

Denn es ist gar nicht so leichte gute und saubere Daten zu
bekommen. Wer hier jetzt die Nase vorne hat kann auch im Rennen
mit KI sicher punkten.

Doch wie kommen wir dann jetzt zu besseren Ergebnissen und
Guardrails, die dafür sorgen, dass die Systeme entsprechend
verantwortungsvoll trainiert und eingesetzt werden?

Profile:

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Buchempfehlung von Elisabeth: Lean In - Sheryl Sandberg

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Kontakt:

E-Mail: christian@uyd-podcast.com

Timestamps:

00:00 Einführung in die Welt der KI und Daten

05:06 Die Herausforderungen von Bias in KI-Daten

09:49 Die Bedeutung von Datenqualität und Diversität

14:51 Die Rolle von Human-in-the-Loop in KI-Modellen

20:12 Die ethischen Implikationen von KI und Bias

22:02 Regulatorische Herausforderungen in der KI-Entwicklung

25:18 Die Rolle von Bias in KI-Modellen

30:24 Gesellschaftliche Verantwortung und regionale Unterschiede

34:10 Die Notwendigkeit staatlicher Intervention in der KI

39:51 Kritische Anwendungen von KI in der Gesellschaft

44:04 Die Bedeutung von Zweitmeinungen in der Medizin

47:25 Früherkennung und KI in der Diagnostik

50:14 Bias in medizinischen Studien und deren Auswirkungen

53:52 Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI

01:00:36 Persönliche Einblicke und Buchempfehlungen