Beschreibung
vor 7 Monaten
In dieser Episode spreche ich mit Sam Goetjes über Vertrauen,
Vorurteile und Fairness in KI-gestützten Entscheidungen.
Ausgangspunkt ist ihre Masterarbeit: Ein Bewerbungssetting mit
menschlichen und algorithmischen Empfehlungen, dazu ein
manipulierter Gender Bias. Erkenntnis: Teilnehmende passten ihre
Bewertungen über die Zeit an. Beim Algorithmus sogar schneller und
stärker. Vertrauen entsteht nach denselben Mustern wie bei
Menschen. Heftig, oder? Für uns im Testen heißt das: nicht nur
Modelle und Performance prüfen, sondern Bias-Risiken monitoren,
Pilotphasen sauber aufsetzen, Parallelvergleiche fahren und
Datenquellen offenlegen. Wir sind beeinflussbar. Systeme auch. Wie
halten wir beides in Schach? Genau darum geht es.
Vorurteile und Fairness in KI-gestützten Entscheidungen.
Ausgangspunkt ist ihre Masterarbeit: Ein Bewerbungssetting mit
menschlichen und algorithmischen Empfehlungen, dazu ein
manipulierter Gender Bias. Erkenntnis: Teilnehmende passten ihre
Bewertungen über die Zeit an. Beim Algorithmus sogar schneller und
stärker. Vertrauen entsteht nach denselben Mustern wie bei
Menschen. Heftig, oder? Für uns im Testen heißt das: nicht nur
Modelle und Performance prüfen, sondern Bias-Risiken monitoren,
Pilotphasen sauber aufsetzen, Parallelvergleiche fahren und
Datenquellen offenlegen. Wir sind beeinflussbar. Systeme auch. Wie
halten wir beides in Schach? Genau darum geht es.
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