Zamina Ahmad: Wie wir bei Datenanalyse für Ethik, Diversität und Vielfalt sorgen | Ethik Digital

Summary

In diesem Podcast diskutiert Samina Amat, Datenexpertin und Gründerin von Chades andast, die Bedeutung von Diversität und Datenqualität in KI-Systemen. Sie betont die Notwendigkeit, Vorurteile und unfaire Entscheidungen durch KI zu vermeiden und fördert die Bedeutung von Datenvielfalt für die Sicherheit und Leistung von KI-Anwendungen. Samina teilt ihre Erfahrungen und Visionen für ein verantwortungsbewusstes und innovativ handelndes Europa, das sich an demokratischen Werten orientiert und dabei den Fokus auf Ethik und Fairness legt.

Takeaways

• 🌟 Die EU wird kritisiert, aber die Interviewpartnerin sieht die europäische Regulierung positiv, da sie Innovation und Verantwortungsbewusstsein verbindet.
• 🤖 KI-Systeme können Vorurteile verstärken und unfaire Entscheidungen treffen, was im Interesse der Unternehmen nicht sein sollte.
• 📊 Datenanalyse zeigt, dass Daten nie gleich verteilt sind und Diversität in der Betrachtung von Daten zu besseren Ergebnissen führen kann.
• 🚦 KI-Anwendungen, die auf einseitigen Daten basieren, können Diskriminierung verursachen, wie es bei der Kreditvergabe oder in autonomen Fahrzeugen der Fall sein kann.
• 🌐 Die Datendiversität ist entscheidend für die Sicherheit und Funktion von KI-Systemen, insbesondere in Bereichen mit hohen Sicherheitsanforderungen.
• 💡 Die Interviewpartnerin plädiert für mehr Diversität in Teams, um einseitige Perspektiven in der Datenanalyse zu vermeiden und fairere Systeme zu entwickeln.
• 💼 Unternehmen sollten sich für Datendiversität und faire Entscheidungen einsetzen, um sowohl ethische als auch wirtschaftliche Erfolge zu erzielen.
• 📈 Der KI-Markt in Europa wird von großen KI-Systemen wie Open AI oder Meta geprägt, wobei kleinere Unternehmen auf diese Systeme aufbauen werden.
• 📝 Die Interviewpartnerin arbeitet an einem Projekt, das Foundation Models hinsichtlich ihrer Ethik, Sicherheit und Datenqualität vergleicht.
• 🔍 Für Unternehmen ist es wichtig, gute Prompting-Fähigkeiten zu entwickeln, um KI-Systeme wie Chatbots für Marketing und Content-Erstellung effektiv einzusetzen.

Q & A

Was versteht Samina Amanullah unter dem Zusammenführen von Innovation und Verantwortungsbewusstsein in Europa?

Samina Amanullah sieht die Möglichkeit, Innovation und Verantwortungsbewusstsein zu verbinden, als eine Stärke Europas. Sie glaubt, dass Europa in der Lage ist, Innovationen wie Technologien zu nutzen und gleichzeitig die demokratischen Werte zu schützen und zu regulatorischen Entscheidungen zu treffen, die für die Gesellschaft gerecht sind.

Wie wurde Samina Amanullah zu ihrem Interesse an KI und Datenanalyse geführt?

Samina Amanullahs Interesse an KI und Datenanalyse begann, als sie während ihres Studiums ein Praktikum in Indien bei einer Softwarefirma machte und zum ersten Mal in Kontakt mit Softwarekam. Nach ihrem Studium in Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftslehre und Soziologie spezialisierte sie sich auf Datenanalyse, was sie sieben Jahre lang tat, bevor sie sich für KI-Algorithmen und Daten begeisterte.

Was ist das Hauptziel von Saminas Firma Chades andast?

Das Hauptziel von Chades andast, die von Samina Amanullah gegründet wurde, ist es, Diskriminierung in KI-Anwendungen zu reduzieren und sich für Diversität einzusetzen. Sie möchten sicherstellen, dass KI-Systeme fair und vielfältig sind und nicht auf einseitigen Daten basieren, die zu unfairen Ergebnissen führen können.

Warum ist Diversität in KI-Systemen wichtig?

Diversität in KI-Systemen ist wichtig, weil sie zu fairen und effektiven Ergebnissen führt. Ohne Diversität können KI-Systeme auf einseitigen Daten basieren, was zu unfairen Entscheidungen führen kann, die verschiedene Gruppen unterschiedlich beeinflussen. Eine Diversität von Daten und Perspektiven ermöglicht KI-Systemen, auf eine breitere Palette von Situationen und Benutzerbedürfnissen zu reagieren.

Wie kann man KI-Systeme fairer machen?

Um KI-Systeme fairer zu machen, ist es notwendig, Diversität sowohl in den Teams, die die Systeme entwickeln, als auch in den Daten, die verwendet werden, zu fördern. Es ist auch wichtig, KI-Systeme auf ihre Fairness hin zu testen und zu überwachen und sicherzustellen, dass sie für alle Benutzergruppen gleichermaßen effektiv sind.

Was ist Saminas Meinung zum EU-KI-Akt und wie könnte es die KI-Entwicklung in Europa beeinflussen?

Samina Amanullah sieht den EU-KI-Akt positiv, da er Europa die Möglichkeit gibt, sich auf Risikokategorien einzustellen und die Entwicklung von KI in kontrollierten Rahmenbedingungen zu ermöglichen. Sie glaubt, dass es ein Vorteil ist, dass Europa langsamer, aber mit stärkerer Regulierung und weniger Skandalen in der KI-Entwicklung vorgeht, im Gegensatz zu schnelleren, aber riskanteren Ansätzen in anderen Teilen der Welt.

Wie wichtig ist die Datenqualität für KI-Systeme?

Die Datenqualität ist für KI-Systeme von entscheidender Bedeutung. KI-Systeme, die auf unzureichenden oder unvielfältigen Daten basieren, können zu ungenauen oder unfairen Ergebnissen führen. Eine hohe Datenqualität und -diversität sind therefore key to developing reliable and effective AI systems.

Was sind die Hauptanwendungsfälle von KI im Marketing?

Die Hauptanwendungsfälle von KI im Marketing umfassen die Erstellung von Content, die Optimierung von Öffentlichkeitsarbeit und die Verbesserung der Produktivität durch die Verwendung von KI-Systemen, um Texte, Bilder und Pressemitteilungen schneller zu erstellen.

Wie kann ein Unternehmen sicherstellen, dass es in Bezug auf Diversität und Inklusion faire Entscheidungen trifft?

Ein Unternehmen kann faire Entscheidungen in Bezug auf Diversität und Inklusion treffen, indem es die Zusammensetzung seiner Teams überprüft, Stellenausschreibungen inklusiver formuliert, Führungsstile fördert, die Inklusion unterstützen, und Meetingstrukturen implementiert, die sicherstellen, dass alle Mitarbeiter gleichermaßen gehört werden.

Was sind Saminas Vorhersagen für die KI-Entwicklung in Europa in den nächsten Jahren?

Samina Amanullah geht davon aus, dass die KI-Entwicklung in Europa eher darauf ausgerichtet sein wird, vorhandene große KI-Systeme wie die von Open AI oder Meta zu nutzen und auf ihnen maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, anstatt viele verschiedene Basis-KI-Modelle auf den Markt zu bringen.