Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz – Wissens-informiertes, nachvollziehbares und korrigierbares maschinelles Lernen
19.09.2024, 20:15 - 21:45
Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz
Wissens-informiertes, nachvollziehbares und korrigierbares maschinelles Lernen
Humanistischer Campus des HVD-Bayern mit Prof. Dr. Ute Schmid, Moderation: Tanja Reitmeier (HVD-Bayern); anschließend Diskussion
Die großen Fortschritte bei der Entwicklung von leistungsstarken Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere in den Bereichen Deep Learning und Generative KI, eröffnen ein breites Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten in vielen Bereichen – von Medizin über Industrie bis Bildung. Insbesondere, wenn KI-Systeme in kritische Entscheidungen involviert sind, ist es unverzichtbar, dass sie vertrauenswürdig sind. Im Rahmen des EU AI Acts werden sieben Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit definiert: Vorrang menschlichen Handelns und menschliche Aufsicht, technische Robustheit und Sicherheit, Datenschutz und Qualitätsmanagement, Transparenz und Nachvollziehbarkeit, Nichtdiskriminierung und Fairness, gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen und Rechenschaftspflicht. Im Vortrag wird aufgezeigt, wie eine Auswahl dieser Kriterien durch die Entwicklung neuer Methoden für partnerschaftliche KI-Systeme adressiert werden können. Hierzu gehören Ansätze der erklärbaren KI, interaktives Lernen für Modellrevision sowie die Einbeziehung von menschlichem Wissen in datengetriebene Ansätze des maschinellen Lernens.
Diese Veranstaltung findet live online über diesen Zugangslink statt (Meeting-ID: 845 2070 4889). Die Teilnahme ist kostenfrei. Der Humanistische Campus ist ein Online-Veranstaltungsformat des HVD Bayern, in Kooperation mit Kortizes. Zur Deckung der entstehenden Kosten bitten wir herzlich um Spenden an Kortizes: Entweder über Paypal oder per Überweisung. Vielen Dank! Spenden sind aufgrund der Gemeinnützigkeit steuerlich absetzbar.
Teilnahme an Online-Vorträgen erfolgt in Echtzeit mit anschließender Gelegenheit zur Diskussion: