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Jenseits der Daten-Monokulturen: Zur Notwendigkeit diversitätssensibler Trainingsdaten

IT-RechtUniv.-Ass.in Mag.a Felicitas Rachinger/Ass.-Prof.in MMag.a Dr.in Caroline Voithofer/Univ.-Prof. Mag. Dr. Matthias C. Kettemann, LL.M. (Harvard)jusIT 2024/38jusIT 2024, 43 Heft 2 v. 2.5.2024

Der Fortschritt künstlicher Intelligenz (KI) und deren Anwendung in diversen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bereichen unterstreicht die Notwendigkeit einer kritischen Reflexion der verwendeten Trainingsdaten. Diese Daten sind entscheidend für die von KI-Systemen erlernten Muster und beeinflussen deren Entscheidungsfindung. Historische Daten können jedoch Diskrepanzen in Bezug auf Fairness, Inklusion und Diversität aufweisen - Merkmale, die für eine gerechte Zukunft unerlässlich sind. Wie wir zeigen, sind diversitätssensible Trainingsdaten nicht nur aus rechtlichen und ethischen, sondern auch aus praktischen Gründen erforderlich. In einer strukturierten Analyse wird zunächst die Bedeutung diversitätssensibler Trainingsdaten für KI-Systeme erörtert. Anschließend erfolgt eine Betrachtung relevanter österreichischer Rechtsnormen, insb im Datenschutz- und Antidiskriminierungsrecht, sowie ein Vergleich mit europäischen und internationalen Ansätzen.11Dieser Beitrag entstand im Rahmen des von den Autor:innen geleiteten Projekts "Diversity in Digitality Law Lab" am Institut für Theorie und Zukunft des Rechts der Universität Innsbruck, das vom Förderkreis 1669 der Universität gefördert wurde. Besonderer Dank gilt Philipp Mahlow für konstruktive Anmerkungen.

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