Re-Web

Zu sexy: Wie KI-Algorithmen Frauen benachteiligen können

Autor(en)
Katharina Brunner, Elisa Harlan, Shannon Reitmeir
Tags
Daten Tag entfernen Verlässlichkeit und Vertrauen Tag entfernen Bias Tag hinzufügen Transparenz und Erklärbarkeit Tag hinzufügen
Artikeldetails
Intro verfasst von
Solveig Klepper
Intro

Menschen haben Vorurteile – KI-Modelle auch. Oft sollen diese Modelle lernen, menschliches Verhalten zu reproduzieren. Das kann dazu führen, dass Stereotype automatisiert und Gesellschaftsgruppen diskriminiert werden. Katharina Brunner, Elisa Harlan und Shannon Reitmeir untersuchen vier Dienste zur Erkennung anzüglicher Inhalte auf Bildern. Alle vier scheinen Frauen zu diskriminieren.

Bei te.ma veröffentlicht
Mai 03, 2023

Veröffentlichungsdatum
Feb 08, 2023
Link
https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/zu-sexy-wie-ki-algorithmen-frauen-benachteiligen-koennen,TUn1QL2
Archiviert
  • Dieser archivierte Snapshot ist frei verfügbar. https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/zu-sexy-wie-ki-algorithmen-frauen-benachteiligen-koennen,TUn1QL2

‘tag:daten tag:verlasslichkeit-und-vertrauen’ hat 1 Treffer:

In Artikelintro

Jedes maschinelle Lernmodell braucht Daten