Bias und Diskriminierung in Neuronalen Netzen: Quizfragen und Antworten

Question 1

Welche der folgenden Ursachen trägt HAUPTSÄCHLICH zu Voreingenommenheiten in neuronalen Netzen bei?

Accepted Answer

Voreingenommene Trainingsdaten

Answer

Überanpassung des Modells

Answer

Unzureichende Datenmenge

Answer

Schlechte Netzwerkarchitektur

Question 2

Was kann eine mögliche Ursache für Voreingenommenheiten in neuronalen Netzen sein?

Accepted Answer

Fehlende Vielfalt in den Trainingsdaten

Answer

Ausgewogene Trainingsdaten

Question 3

Welche der folgenden Aussagen beschreibt Voreingenommenheit in neuronalen Netzen am besten?

Accepted Answer

Unfaire Vorhersagen aufgrund von Merkmalen wie Rasse oder Geschlecht

Answer

Zufällige Abweichungen bei Vorhersagen, die nicht auf bestimmte Merkmale zurückzuführen sind

Answer

Geringe Genauigkeit bei Vorhersagen für bestimmte Personengruppen

Question 4

Welche der folgenden Techniken kann zur Reduzierung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen eingesetzt werden?

Accepted Answer

Datenerweiterung und Regularisierung

Answer

Abweichungserkennung

Answer

Nur Abweichungserkennung

Question 5

Welche der folgenden Auswirkungen kann Voreingenommenheit in neuronalen Netzen haben?

Accepted Answer

Diskriminierung aufgrund geschützter Merkmale und Benachteiligung bestimmter Personengruppen

Answer

Verbesserte Vorhersagegenauigkeit

Answer

Reduzierte Kosten

Answer

Erhöhtes Vertrauen der Nutzer

Question 6

Welches der folgenden Kriterien sollte bei der Entwicklung ethischer Richtlinien für den Einsatz von KI berücksichtigt werden?

Accepted Answer

Fairness und Gerechtigkeit für alle Betroffenen

Answer

Effizienz der KI-Systeme

Answer

Bequemlichkeit der Nutzer

Answer

Kosten der Implementierung

Question 7

Welche der folgenden Aussagen über Diskriminierung ist zutreffend?

Accepted Answer

Sie kann sowohl beabsichtigt als auch unbeabsichtigt auftreten und zu Nachteilen führen

Answer

Sie tritt nur in Verbindung mit Voreingenommenheit auf

Answer

Sie ist immer auf Rasse oder Geschlecht beschränkt

Question 8

Welche der folgenden Praktiken kann zu Voreingenommenheit in neuronalen Netzen beitragen?

Accepted Answer

Verwendung nicht repräsentativer Trainingsdaten, die bestimmte Gruppen unterrepräsentieren

Answer

Anwendung von Regularisierungsmethoden

Answer

Verwendung komplexer Modelle

Answer

Verwendung großer Datenmengen

Question 9

Welche der folgenden ethischen Richtlinien sollte bei der Entwicklung von KI-Systemen Vorrang haben?

Accepted Answer

Vermeidung von Schaden und Schutz der Menschen vor negativen Auswirkungen

Answer

Maximierung des Gewinns

Answer

Erhöhung der Effizienz

Answer

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Question 10

Welche der folgenden Auswirkungen kann Diskriminierung im Zusammenhang mit KI haben?

Accepted Answer

Einschränkung des Zugangs zu lebenswichtigen Ressourcen und Chancen für bestimmte Gruppen

Answer

Verbesserte Vorhersagegenauigkeit

Answer

Erhöhtes Vertrauen der Nutzer

Question 11

Was ist ein wichtiger Aspekt bei der Reduzierung von Voreingenommenheit in KI-Systemen?

Accepted Answer

Transparenz und Rechenschaftspflicht, um Vertrauen und Überprüfbarkeit zu gewährleisten

Answer

Verbesserte Leistung

Answer

Einfache Implementierung

Answer

Kostenreduzierung

Question 12

Welches Prinzip der FAccT-Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI besagt, dass KI-Systeme faire Ergebnisse für alle liefern sollten?

Accepted Answer

Gleichheit

Answer

Expertenkonformität

Answer

Autonomie

Answer

Klarheit

Question 13

Was versteht man unter "Voreingenommenheit" im Kontext neuronaler Netze?

Accepted Answer

Eine systematische Tendenz, bestimmte Muster oder Gruppen zu bevorzugen oder zu benachteiligen.

Answer

Ein zufälliger Fehler, der zu unvorhersehbaren Ergebnissen führt.

Answer

Ein bewusster Versuch, das neuronale Netz zu manipulieren.

Question 14

Welche der folgenden Quellen kann zu Voreingenommenheit in neuronalen Netzen beitragen?

Accepted Answer

Trainingsdaten, die nicht repräsentativ für die Zielpopulation sind.

Answer

Die spezifische Architektur des neuronalen Netzes.

Answer

Die Wahl der Programmiersprache für die Implementierung.

Question 15

Welche ethische Richtlinie sollte bei der Entwicklung von neuronalen Netzen priorisiert werden?

Accepted Answer

Transparenz und Rechenschaftspflicht.

Answer

Einfachheit der Implementierung.

Answer

Minimale Kosten.

Answer

Maximale Genauigkeit.

Question 16

Welche potenzielle gesellschaftliche Auswirkung kann Voreingenommenheit in neuronalen Netzen haben?

Accepted Answer

Diskriminierung von Minderheitengruppen.

Answer

Verbesserte Effizienz in verschiedenen Branchen.

Answer

Gesteigerte Innovationskraft.

Answer

Reduzierte Kriminalitätsraten.

Question 17

Welche Maßnahme kann zur Minderung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen ergriffen werden?

Accepted Answer

Datenbereinigung und Datenaufwertung.

Answer

Erhöhung der Anzahl der Trainingsepochen.

Answer

Verwendung eines komplexeren neuronalen Netzes.

Answer

Änderung der Aktivierungsfunktion des neuronalen Netzes.

Question 18

Warum ist die Bekämpfung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen unerlässlich?

Accepted Answer

Zur Gewährleistung fairer und gerechter Ergebnisse für alle.

Answer

Zur Reduzierung der Kosten für den Einsatz neuronaler Netze.

Answer

Zur Verbesserung der Leistung neuronaler Netze.

Question 19

Welche Aussage fasst den Inhalt der Einheit "Voreingenommenheit und Diskriminierung" am besten zusammen?

Accepted Answer

Voreingenommenheit in neuronalen Netzen ist ein ernstes Problem mit gesellschaftlichen Auswirkungen. Es gibt verschiedene Methoden zur Erkennung und Minderung von Voreingenommenheit, und ethische Richtlinien sind für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI unerlässlich.

Answer

Voreingenommenheit in neuronalen Netzen ist unvermeidlich und sollte nicht als Problem angesehen werden.

Question 20

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine wesentliche Herausforderung bei der Erkennung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Voreingenommenheit kann in tiefen Schichten des Modells verborgen sein und ist daher schwer zu erkennen.

Answer

Voreingenommenheit tritt nur in sehr komplexen neuronalen Netzen auf.

Answer

Voreingenommenheit ist in der Regel leicht zu erkennen, da sie sich stark auf die Vorhersagegenauigkeit auswirkt.

Question 21

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine potenzielle gesellschaftliche Auswirkung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Diskriminierung benachteiligter Gruppen

Answer

Erhöhte Produktivität in Unternehmen

Answer

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Answer

Optimierte Entscheidungsfindung

Question 22

Welche der folgenden Metriken wird häufig verwendet, um die Voreingenommenheit eines neuronalen Netzes quantitativ zu messen?

Accepted Answer

Statistische Paritätsdifferenz

Answer

Klassifizierungsgenauigkeit

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Quadratischer Fehler

Question 23

Welche Art von Voreingenommenheit liegt vor, wenn ein neuronales Netz bestimmte Gruppen gegenüber anderen bevorzugt?

Accepted Answer

Gruppenungerechtigkeit

Answer

Systemische Voreingenommenheit

Answer

Datenungerechtigkeit

Answer

Algorithmische Voreingenommenheit

Question 24

Warum ist es entscheidend, Voreingenommenheit in neuronalen Netzen zu erkennen und abzuschwächen?

Accepted Answer

Um potenziell negative Auswirkungen auf Individuen und die Gesellschaft zu verhindern.

Answer

Um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Answer

Um die Genauigkeit des Netzwerks zu erhöhen.

Question 25

Welche Technik kann eingesetzt werden, um Voreingenommenheit in Trainingsdaten zu erkennen?

Accepted Answer

Statistische Analyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Clustering

Answer

Kreuzvalidierung

Question 26

Welcher Ansatz zur Abschwächung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen reguliert die Komplexität des Modells?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Bagging

Answer

Datenaufbereitung

Answer

Dropout

Question 27

Welches ethische Prinzip ist bei der Entwicklung von KI-Anwendungen von zentraler Bedeutung?

Accepted Answer

Fairness

Answer

Genauigkeit

Answer

Robustheit

Answer

Effizienz

Question 28

Wie wird Diskriminierung definiert?

Accepted Answer

Ungerechtfertigte Benachteiligung aufgrund von Gruppenzugehörigkeit

Answer

Beabsichtigte Zurückweisung einer Personengruppe

Answer

Bevorzugung einer bestimmten Gruppe gegenüber anderen

Question 29

Welche Art von Daten wird zur Erkennung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen verwendet?

Accepted Answer

Etikettierte Trainingsdaten

Answer

Nicht etikettierte Rohdaten

Answer

Vorverarbeitete Daten

Answer

Unstrukturierte Daten

Question 30

Welche Architektur für neuronale Netze reduziert effektiv das Risiko von Voreingenommenheit?

Accepted Answer

Gegennetzwerke

Answer

Wiederkehrende neuronale Netze

Answer

Feedforward-Netzwerke

Answer

Konvolutionelle neuronale Netze

Question 31

Welche Technik dient der Bewertung der Fairness von KI-Modellen?

Accepted Answer

Fairness-Metriken

Answer

Genauigkeitsmetriken

Answer

Effizienzmetriken

Answer

Robustheitsmetriken

Question 32

**Was bezeichnet der Begriff "Voreingenommenheit" im Zusammenhang mit neuronalen Netzen?**

Accepted Answer

Eine Tendenz, bestimmte Gruppen oder Merkmale gegenüber anderen zu bevorzugen oder zu benachteiligen

Answer

Ein Algorithmusfehler, der zu ungenauen Vorhersagen führt

Answer

Eine bewusste Manipulation des Modells zur Erzielung bestimmter Ergebnisse

Question 33

**Welche mögliche Konsequenz kann Voreingenommenheit in neuronalen Netzen haben?**

Accepted Answer

Diskriminierung bestimmter Gruppen

Answer

Erhöhte Modellstabilität

Answer

Verbesserte Vorhersagegenauigkeit

Answer

Vereinfachte Modellinterpretation

Question 34

**Welche Strategie kann eingesetzt werden, um Voreingenommenheit in neuronalen Netzen zu reduzieren?**

Accepted Answer

Datenerweiterung

Answer

Anpassung der Lernrate

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Question 35

**Welche ethische Richtlinie sollte bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen mit neuronalen Netzen berücksichtigt werden?**

Accepted Answer

Fairness

Answer

Effizienz

Answer

Skalierbarkeit

Answer

Wirtschaftlichkeit

Question 36

**Welche Herausforderung besteht im Umgang mit Voreingenommenheit in neuronalen Netzen?**

Accepted Answer

Fehlende standardisierte Metriken

Answer

Fortschrittliche Algorithmen

Answer

Verfügbarkeit großer Datensätze

Answer

Ausreichende Rechenressourcen

Question 37

**Welche bewährte Vorgehensweise sollte bei der Implementierung von KI-Systemen mit neuronalen Netzen befolgt werden?**

Accepted Answer

Kontinuierliche Überwachung auf Voreingenommenheit

Answer

Vernachlässigung von Datenerhebung

Answer

Verwendung komplexer Modelle

Answer

Ignorieren ethischer Überlegungen

Question 38

**Welche Aussage zum Datenschutz im Zusammenhang mit neuronalen Netzen ist zutreffend?**

Accepted Answer

Sensible Informationen können aus Daten extrahiert werden

Answer

Neurale Netze schützen Daten automatisch

Answer

Datenschutzverletzungen sind bei neuronalen Netzen selten

Question 39

**Welche Forschungsrichtung im Bereich Voreingenommenheit in neuronalen Netzen ist vielversprechend?**

Accepted Answer

Entwicklung neuer Algorithmen zur Erkennung und Abschwächung von Voreingenommenheit

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Reduzierung der Datengröße

Question 40

Welche Aussage beschreibt einen potenziellen Bias in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Das Netz bevorzugt bestimmte Gruppen von Eingaben aufgrund gelernter Muster.

Answer

Das Netz lernt ausschließlich aus historischen Daten.

Answer

Das Netz kann komplexe Muster erkennen.

Question 41

Welche Maßnahme kann Voreingenommenheiten in neuronalen Netzen abschwächen?

Accepted Answer

Datenbereinigung und -erweiterung um Repräsentativität zu erhöhen.

Answer

Erhöhung der Anzahl der verborgenen Schichten.

Answer

Verwendung einer komplexeren Aktivierungsfunktion.

Answer

Verwenden einer größeren, jedoch unausgewogenen Trainingsmenge.

Question 42

Welche gesellschaftliche Auswirkung von Bias in neuronalen Netzen ist besonders besorgniserregend?

Accepted Answer

Diskriminierung bestimmter Personengruppen durch verzerrte Entscheidungen.

Answer

Verlust des Vertrauens in KI-Systeme.

Answer

Schwierigkeiten bei der Interpretation der Ergebnisse.

Answer

Reduzierte Effizienz der Netzwerkleistung.

Question 43

Welche ethische Richtlinie ist für den Einsatz von KI zentral?

Accepted Answer

Fairness und Gerechtigkeit zur Vermeidung von Diskriminierung.

Answer

Innovation und Fortschritt um jeden Preis.

Answer

Wirtschaftliche Rentabilität als oberstes Ziel.

Answer

Effizienz und Genauigkeit, ohne Rücksicht auf Fairness.

Question 44

Wie kann ein Data Scientist Bias in einem neuronalen Netz erkennen?

Accepted Answer

Durch Analyse der Eingabedaten und der Vorhersagen des Netzes auf systematische Fehler.

Answer

Durch Ausführen des Netzes auf einer Validierungsmenge.

Answer

Durch Betrachten der Architektur des Netzes.

Question 45

Welche Methode kann Diskriminierung durch KI-Systeme mindern?

Accepted Answer

Überprüfung auf Fairness und Transparenz im gesamten Entwicklungsprozess.

Answer

Einsatz von KI zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

Answer

Einsatz von KI zur Automatisierung von Aufgaben ohne menschliche Kontrolle.

Answer

Schulung von KI-Systemen auf größeren, jedoch unkontrollierten Datensätzen.

Question 46

Welche Aussage beschreibt die Auswirkungen von Bias in neuronalen Netzen auf die Gesellschaft?

Accepted Answer

Es kann zu Diskriminierung und Ungleichheit aufgrund verzerrter Entscheidungen führen.

Answer

Es kann zu geringeren Kosten führen.

Answer

Es kann zu einer erhöhten Effizienz führen.

Question 47

Wie kann ein Data Scientist ethische Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln?

Accepted Answer

Durch Konsultation von Ethik-Experten und Fachleuten für KI-Ethik.

Answer

Durch eigene Recherche ohne fachliche Expertise.

Answer

Durch Befolgen der Anweisungen des Managements.

Answer

Durch Verwendung von Online-Ressourcen ohne Validierung.

Question 48

Welche Maßnahme trägt dazu bei, Diskriminierung durch KI zu verringern?

Accepted Answer

Sensibilisierung für die Auswirkungen von Bias und aktive  Gegensteuerung.

Answer

Verwendung fortschrittlicherer Algorithmen ohne Berücksichtigung von Fairness.

Answer

Erhöhung der Größe der Trainingsdaten ohne Qualitätskontrolle.

Question 49

Wie kann ein Data Scientist Bias in den Eingabedaten eines neuronalen Netzes erkennen?

Accepted Answer

Durch statistische Analyse und Visualisierung der Datenverteilung.

Answer

Durch Intuition.

Answer

Durch Überprüfung der Dokumentation ohne Datenprüfung.

Answer

Durch Befragung von Fachexperten ohne Datenanalyse.

Question 50

Welche der folgenden Aussagen zu Voreingenommenheit in neuronalen Netzen ist zutreffend?

Accepted Answer

Sie kann entstehen, wenn die Eingabedaten nicht repräsentativ für die Population sind, für die das Modell bestimmt ist.

Answer

Sie ist nur bei komplexen neuronalen Netzen mit vielen Schichten ein Problem.

Answer

Sie ist unvermeidbar und kann niemals vollständig beseitigt werden.

Question 51

Welche der folgenden Methoden kann zur Minderung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen eingesetzt werden?

Accepted Answer

Datensatzbereinigung: Entfernen von fehlerhaften oder verzerrten Datenpunkten.

Answer

Erhöhung der Anzahl der Trainingsepochen: Mehrfacher Durchlauf des Datensatzes während des Trainings.

Answer

Dropout: Zufälliges Auslassen von Neuronen während des Trainings.

Question 52

Welche der folgenden Auswirkungen kann Voreingenommenheit in neuronalen Netzen auf die Gesellschaft haben?

Accepted Answer

Erosion des Vertrauens in KI-Systeme: Verringerung der Akzeptanz und des Vertrauens in KI-gestützte Entscheidungen.

Answer

Verbesserte Genauigkeit von KI-Systemen: Erhöhte Präzision und Zuverlässigkeit von KI-Vorhersagen und -Empfehlungen.

Answer

Verbesserte Effizienz von KI-Systemen: Steigerung der Leistung und Produktivität.

Question 53

Welche der folgenden Aussagen zu Diskriminierung durch neuronale Netze ist falsch?

Accepted Answer

Diskriminierung kann nur auf Grundlage geschützter Merkmale wie Rasse oder Geschlecht erfolgen.

Answer

Diskriminierung kann sowohl direkt als auch indirekt erfolgen.

Answer

Diskriminierung kann erhebliche negative Folgen für Einzelpersonen haben, wie z. B. den Ausschluss von Chancen oder die Ungleichbehandlung.

Question 54

Welche der folgenden Maßnahmen kann dazu beitragen, die Voreingenommenheit in neuronalen Netzen zu verringern?

Accepted Answer

Implementierung von Diversitätsrichtlinien: Förderung der Einbeziehung verschiedener Perspektiven und Hintergründe bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI.

Answer

Erhöhen der Trainingszeit für das neuronale Netz: Verlängern der Trainingsdauer ohne anzugehen, woher die Voreingenommenheit stammt.

Answer

Verwendung einer anderen Programmiersprache: Wechsel zu einer anderen Programmiersprache ohne Berücksichtigung der zugrunde liegenden Ursachen von Voreingenommenheit.

Question 55

Was ist eine mögliche Folge von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen, die in Entscheidungsprozessen eingesetzt werden?

Accepted Answer

Ungerechte Ergebnisse: Entscheidungen, die Gruppen unverhältnismäßig stark benachteiligen oder bevorzugen.

Answer

Keine Auswirkungen: Die Voreingenommenheit hat keine erkennbaren Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung.

Answer

Bessere Genauigkeit: Die Voreingenommenheit verbessert die Genauigkeit der Entscheidungen.

Answer

Erhöhte Effizienz: Die Voreingenommenheit führt zu schnelleren und effizienteren Entscheidungen.

Question 56

Welche Aufgabe ist bei der Entwicklung von neuronalen Netzen von entscheidender Bedeutung?

Accepted Answer

Überwachung auf Voreingenommenheiten und Diskriminierungen: Regelmäßige Überprüfung der Netzwerke auf Anzeichen von Voreingenommenheit und Ergreifen von Maßnahmen zur Behebung.

Answer

Verwendung modernster Technologien: Konzentration auf die Implementierung der neuesten KI-Technologien ohne Berücksichtigung ethischer Implikationen.

Answer

Erreichen maximaler Genauigkeit: Priorisierung der Genauigkeit der Vorhersagen gegenüber allen anderen Überlegungen.

Question 57

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Entstehung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Trainingsdaten, die bestimmte Gruppen unterrepräsentieren oder fehlerhaft darstellen: Daten, die nicht die Vielfalt der realen Welt widerspiegeln, können zu voreingenommenen Modellen führen.

Answer

Fehlerhafte Algorithmen: Mängel im Algorithmus selbst, die zu voreingenommenen Ergebnissen führen.

Answer

Mangelnde Rechenleistung: Unzureichende Rechenleistung, die verhindert, dass das Modell komplexe Muster erkennt.

Question 58

Welche Technik kann dazu beitragen, Voreingenommenheit in neuronalen Netzen abzuschwächen?

Accepted Answer

Datenausgleich: Anpassen des Datensatzes, um eine ausgewogenere Vertretung verschiedener Gruppen sicherzustellen.

Answer

Verwendung nicht deterministischer Algorithmen: Einführung von Zufälligkeit in den Algorithmus, um Voreingenommenheit zu reduzieren.

Answer

Regelmäßiges Training mit demselben Datensatz: Mehrfaches Trainieren des Modells mit demselben Datensatz ohne Berücksichtigung der zugrunde liegenden Voreingenommenheit.

Question 59

Welche ethische Richtlinie sollte bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI beachtet werden?

Accepted Answer

Verantwortungsbewusstsein: Sicherstellen, dass KI-Systeme transparent, rechenschaftspflichtig und im Einklang mit menschlichen Werten entwickelt und eingesetzt werden.

Answer

Effizienz: Fokussierung auf die Maximierung der Leistung und Produktivität von KI-Systemen ohne Berücksichtigung ethischer Bedenken.

Answer

Innovation: Priorisierung des Fortschritts und der neuen Technologien ohne Rücksicht auf mögliche ethische Auswirkungen.

Question 60

Welche der folgenden Auswirkungen kann Voreingenommenheit in neuronalen Netzen auf die Gesellschaft haben?

Accepted Answer

Diskriminierung bestimmter Gruppen in Bereichen wie Beschäftigung oder Kreditvergabe

Answer

Steigerung des Vertrauens in KI

Answer

Verbesserung der Genauigkeit von KI-Systemen

Question 61

Welche Rolle spielt die Regulierung bei der Bewältigung von Voreingenommenheit und Diskriminierung in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Festlegung von Standards für die Datenerfassung und -nutzung zur Vermeidung von Diskriminierung

Answer

Verbieten der Verwendung von KI in bestimmten Bereichen

Answer

Reduzierung der staatlichen Finanzierung für KI-Forschung

Question 62

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Herausforderung bei der Erkennung von Voreingenommenheit in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Komplexe und oft versteckte Natur von Voreingenommenheiten in datengesteuerten Systemen

Answer

Mangel an ausgebildeten Fachkräften

Answer

Hohe Kosten für die Durchführung von Audits

Question 63

Welche der folgenden Methoden kann verwendet werden, um die Fairness in neuronalen Netzen zu bewerten?

Accepted Answer

Statistische Analysen, um Disparitäten in den Vorhersagen des Netzwerks zu identifizieren

Answer

Vergleichen der Leistung des Netzwerks mit einem Referenzmodell

Answer

Subjektive Bewertungen durch menschliche Experten

Question 64

Welche der folgenden Rollen können Fachleute im Bereich der Datenwissenschaft und der KI bei der Bekämpfung von Voreingenommenheit und Diskriminierung spielen?

Accepted Answer

Entwicklung und Bereitstellung von Tools und Techniken zur Erkennung und Abschwächung von Voreingenommenheiten

Answer

Lobbying für Gesetze, die die Verwendung von KI einschränken