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Der EU AI ACT - Aus Sicht des Engineering: Es ist eigentlich nur Doku | Larysa Visengeriyeva

Der EU AI ACT - Aus Sicht des Engineering: Es ist eigentlich nur Doku | Larysa Visengeriyeva

UNF#CK YOUR DATA vor 1 Jahr

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UNF#CK YOUR DATA

197 Episoden

Deine Machete im Datendschungel

Bildung Technologie Wirtschaft

Podcast aneignen

Reguliert sich die EU mit dem AI Act selbst kaputt? Oder was
bedeutet diese neue Richtlinie jetzt für KI in Europa? Darüber
spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“
mit Larysa Visengeriyeva der „Godmother of ML Ops“

USA innoviert. China kopiert. Europa reguliert. So das bekannte
Meme. Denn mit dem AI ACT der EU tritt jetzt eine Verordnung in
Kraft bei der viele sich fragen was diese mit uns machen wird.
Denn es gibt ganz viele Aspekte unter denen man diese Verordnung
betrachten kann.

Jetzt der Spoiler: Wenn man aus einer Engineeringsicht darauf
schaut stellt der AI ACT höhere Anforderungen an die Doku. Was
gute Programmierer*innen vom Coding in regulierten Umfeldern
kennen wird hier eine Stufe weiter gebracht. Neben dem Code
müssen mehr Details offen gelegt werden. Zum Beispiel auch –
Welche Daten wurden für das Training verwendet.

Eigentlich recht einfach, wer seine Hausaufgaben gemacht hat, ist
sicher. Für alle anderen heißt es nachdokumentieren.

Aber so einfach dieser Teil scheint, liegt natürlich hier einiges
an Arbeit verborgen. Und auch die anderen Aspekte der Richtlinie
verdienen Beachtung. Denn wie so oft steht dahinter ein an sich
guter Grundgedanke. Der AI ACT soll die Bürger*innen Europas
schützen. Aber wovor genau?

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Buchempfehlung von Larysa: Richard Hamming - The Art of Doing
Science and Engineering

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E-Mail: christian@uyd-podcast.com

Timestamps:

00:00 Einführung in den EU AI Act und seine Bedeutung

12:03 Regulierung von KI-Systemen: Risiken und Schutzmaßnahmen

24:03 Compliance und Dokumentationspflichten für KI-Entwickler

30:53 Datenmanagement und KI-Systeme

35:30 Compliance und Dokumentationspflichten

41:40 Herausforderungen und Best Practices im KI-Engineering

44:58 Komplexität im KI-Lifecycle

51:20 Transparenz und Nachvollziehbarkeit in KI-Systemen

54:57 Hausaufgaben für die KI-Entwicklung