Wissen Sie, was Ihre KI gerade macht? KI-Lifecycle mit Vertrauen und Transparenz

Veröffentliche eine Notiz:

Wenn wir Menschen modernen Technologien nicht vertrauen, sind IT-Projekte oft nicht erfolgreich. Das gilt natürlich auch für den Einsatz von KI und dem maschinellen Lernen. Die Aufgabe von KI soll es sein, Menschen zu unterstützen und ihre Begabungen und Stärken zu verbessern.

Unvoreingenommenheit in den Modellen sicherstellen

Künstliche Intelligenz baut auf Trainingsmodelle auf, die man zum Beispiel von seinem Data Scientists erhält. Ein gut trainiertes Modell spielt für den späteren Aufbau der KI eine wichtige Rolle. Sind diese Modelle unfair und voreingenommen, dann entsteht auch bei der KI eine Voreingenommenheit, die entweder von den Daten oder aber durch menschliche Schwächen entsteht. Das kann zu dem Ergebnis führen, dass Menschen der KI misstrauen.

Der richtige Umgang mit den vorliegen Daten entstehen bereits bei der Planung und Umsetzung der Modelle. Gehen an dieser Stelle Data Scientists bereits mit falschen Herangehensweisen vor, entstehen im laufenden Lernen der KI unfaire Tendenzen. Diese hindern am Ende die KI daran, ihr volles Potential auszuschöpfen. Das Endergebnis kann in diesem Fall also nicht nur voreingenommen sein, sondern auch weniger effizient als erhofft.

Beispiele für einen vertrauensvollen Umgang

Wie man diese Fallstricke vermeidet und wie man durch eine gute Herangehensweise auch die Mitarbeiter*innen von Anfang an auf der Reise zur KI mitnimmt, erfahren Sie in den Aufzeichnungen des Data Science & AI Symposiums.

Highlights aus der Agenda

Automatisierter Machine Learning (ML)-Lifecycle für die Immobilienbewertung (On-Demand-Vortrag)

Analysieren von Luftbildern: Objekterkennung & Umrisserkennung mit Künstlicher Intelligenz am Beispiel des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) (On-Demand-Vortrag)

AI in Control – KI Transparenz mit Open Source und Watson OpenScale bei KPMG (On-Demand-Vortrag)

Ein Gespräch mit… Filiz Elmas (DIN); einer digitalen Gipfelstürmerin Normungsroadmap KI: Normen & Standrads stärken Vertrauen (On-Demand-Vortrag)

Alle Vorträge des Data Science & AI Symposiums können Sie sich im Media Centre des IBM THINK virtual PopUps ansehen. Einfach E-Mail Adresse eingeben und los geht es.

Data & AI Field Marketing Manager DACH

More stories
By IBM Digitale Perspektive Redaktion on Dezember 13, 2021

Die Kunst der Automatisierung: AIOps

In der Zukunft sind vollständig instrumentierte, kontrollierbare, selbständige, automatisierte und autonome IT-Betriebsumgebungen möglich. KI und, konkreter, AIOps können uns auf dem Weg dorthin helfen. Inhalt Die Vision eines autonomen (selbsterkennenden, selbstheilenden, selbstverwaltenden) IT-Systems Eine Einführung und ein ganzheitlicher Ansatz für das IT-Betriebsmanagement Wie künstliche Intelligenz ITOps-Management in AIOps verwandeln kann Zukünftig erweitert AIOps die betriebliche Effizienz […]

Weiterlesen

Proposed “Electronic Trade Documents” law in the UK may spur global regulatory push towards Trade Finance and Insurance digitization

English Common Law is not only at the root of the 54 Commonwealth countries’ legal systems. It is also the source of de-factoglobally accepted guidelines on working practices and expected standards in cross-border commercial transactions for major economic sectors such as Banking, Insurance, Asset Management and Shipping.  For example, Brexit notwithstanding, a high percentage of Investment […]

Weiterlesen

By Anke Breitwieser on Juli 1, 2021

Wissen Sie, was Ihre KI gerade macht? KI-Lifecycle mit Vertrauen und Transparenz

Wenn wir Menschen modernen Technologien nicht vertrauen, sind IT-Projekte oft nicht erfolgreich. Das gilt natürlich auch für den Einsatz von KI und dem maschinellen Lernen. Die Aufgabe von KI soll es sein, Menschen zu unterstützen und ihre Begabungen und Stärken zu verbessern. Unvoreingenommenheit in den Modellen sicherstellen Künstliche Intelligenz baut auf Trainingsmodelle auf, die man […]

Weiterlesen