Kurs

Daten- und Algorithmenethik

Ethisch korrekte Daten und Algorithmen bestimmen zunehmend über die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen. Dieses Lernangebot bricht mit dem Mythos, dass Ethik und Moral für KI-Anwendungen universell implementiert werden können, um jegliche Formen von Diskriminierung und kognitiver Verzerrung zu vermeiden. Ausprägungen und Implikationen einer Daten- und Algorithmenethik werden unter anderem durch Interviews mit verschiedenen Expert*innen, Anwender*innen und Entscheider*innen vertieft. Integrierte Mini-Games und ein übergreifendes Ethik-Game fördern eine spielerische Erfahrung mit dem Thema. Die Selbstwahrnehmung für eine digitale Ethik am Beispiel der Daten und intelligenten Algorithmen wird dadurch gefördert.

Zum Angebot

Über den Lerninhalt

7 Wochen à 2 Stunden

Daten & KI verstehen & anwenden

Digitale Kompetenzen

Nachhaltig denken & handeln

Einsteiger

Beitrag von

Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin

KI-Campus

CC BY SA 4.0

Kursinhalte

Begriffliche Grundlagen der Daten- und Algorithmenethik
Überblick über wesentliche Moraltheorien als Verständnis eines kulturell geprägten und damit nicht universell einheitlichen ethischen Denkens
Formen und Ausprägungen von Daten- und Algorithmenethik in der aktuellen Anwendung von KI-Ansätzen
Ansätze für eine ethisch korrekte Verarbeitung von Daten und Gestaltung von Algorithmen
Integrierte Ethik-Games in die einzelnen Lernfolgen und ein übergeordnetes Ethik-Game zum Erfahrbar-Machen dieser Inhalte

Lernziele

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

essentielle Fachbegriffe, theoretische Hintergründe und die Modelle der Daten- und Algorithmenethik zu benennen,
die Grundlagen kulturell abhängiger ethischer Gestaltungsansätze in der Daten- und Algorithmenethik zu verstehen,
Beispiele von Daten- und Algorithmenethik in aktuellen KI-Anwendungen differenziert zu verstehen und bewerten zu können,
Handlungsstränge für die Gestaltung ethisch unbedenklicher Daten und Algorithmen als Grundlage für die Vertrauenswürdigkeit von Design, Implementierung und Nutzung verschiedener KI-Anwendungen ableiten zu können sowie
relevante Entscheidungsprozesse im aktuellen KI-Diskurs besser nachvollziehen zu können.