Looking for Something Causal?
Die versteckten Beziehungen der Daten
Kevin Baum, DFKI im Gespräch mit Milena Milivojevic, IM+io
(Titelbild: © Adobe Stock | 1216348240 | AiAbstract )
Kurz und Bündig
KI-Systeme bieten Chancen, bergen aber auch Risiken wie algorithmische Diskriminierung. Verzerrungen in Daten sind unvermeidlich – entscheidend ist der Umgang damit. Unternehmen sollten die Herkunft ihrer Modelle kennen, Daten prüfen lassen, Design- und Einsatzentscheidungen für KI explizit treffen und dokumentieren sowie klare Handlungsanweisungen festhalten. EU-Vorgaben wie der AI Act, ein AI-Safety-Institut und KI-Reallabore sollen künftig Standards setzen und Hochrisiko-Anwendungen vorab testen.
Manche Daten verbergen mehr, als sie preisgeben. Zwischen Zahlen und Variablen entstehen Beziehungen, die nicht sofort sichtbar sind – und manchmal falsche Schlüsse nahelegen. Wer verstehen will, was wirklich Ursache und Wirkung ist, muss tiefer schauen. Wie lassen sich diese verborgenen Muster erkennen und sinnvoll nutzen, ohne ihnen blind zu vertrauen?
