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Faire KI in der Praxis: Michèle Wieland erklärt, was Unternehmen beachten müssen (#139)

20:06
 
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In dieser Podcast-Folge beleuchtet Michèle Wieland, Scientific AI Researcher, die verschiedenen Facetten der KI-Fairness.

Erfahre, wie Unternehmen voreingenommene KI umgehen können und warum Mitarbeitende auf KI sensibilisiert werden sollten.

Die Themen im Überblick:

(00:00) – Intro: Faire KI in der Praxis

(01:02) – Vorstellung Michèle Wieland

(01:59) – Warum ist Fairness im Bereich der künstlichen Intelligenz wichtig?

(02:47) – Wie fair ist KI?

(03:36) – Voreingenommene KI

(04:59) – Praxisbeispiele von voreingenommener KI

(07:12) – Was ist die Kern-Erkenntnis von Michèle aus ihrer Forschung?

(08:07) – Was müssen Unternehmen über die Verwendung von KI unbedingt wissen?

(11:18) – Wie können Unternehmen voreingenommene KI umgehen?

(13:36) – Kann man KI regulieren?

(16:13) – Auf welche Daten sollte KI nicht zugreifen dürfen?

(17:21) – Zusammenfassung

(18:27) – Darum muss man Mitarbeitenden auf KI sensibilisieren

(19:32) – Outro

  continue reading

148 つのエピソード

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(01:02) – Vorstellung Michèle Wieland

(01:59) – Warum ist Fairness im Bereich der künstlichen Intelligenz wichtig?

(02:47) – Wie fair ist KI?

(03:36) – Voreingenommene KI

(04:59) – Praxisbeispiele von voreingenommener KI

(07:12) – Was ist die Kern-Erkenntnis von Michèle aus ihrer Forschung?

(08:07) – Was müssen Unternehmen über die Verwendung von KI unbedingt wissen?

(11:18) – Wie können Unternehmen voreingenommene KI umgehen?

(13:36) – Kann man KI regulieren?

(16:13) – Auf welche Daten sollte KI nicht zugreifen dürfen?

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