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Gender Bias in KI-Systemen

Ethische Betrachtung am Beispiel KI-basierter Recruiting Tools

Título: Gender Bias in KI-Systemen

Trabajo Escrito , 2023 , 16 Páginas , Calificación: 1,3

Autor:in: Anonym (Autor)

Filosofía - Otras
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In der Hausarbeit wird eine Betrachtung KI-basierter Tools vorgenommen, deren Einsatz aufgrund des inhärenten Gender Bias zu einer Benachteiligung von Frauen führen kann. Die Legitimität des Einsatzes dieser Tools wird sodann aus einer philosophisch-ethischen Perspektive geprüft.

Neben diesen Benachteiligungen der Frauen in Bereichen der Lebens- und Arbeitswelt zeigen sich die Ungerechtigkeiten auch in algorithmischen Systemen. KI-Systemen können frauenfeindliche und diskriminierende Daten verbreiten, beispielsweise durch sogenannte Gender Bias. Diese tragen unter anderem dazu bei, Genderstereotype zu reproduzieren und die Diskriminierung von Frauen und Mädchen zu fördern. Diese Arbeit gibt einen groben Überblick darüber, was unter Gender Bias verstanden werden kann und wie dieser in Systemen der Künstlichen Intelligenz entsteht. Um die Auswirkungen von Gender Bias in KI-Systemen zu veranschaulichen, wird das Beispiel der KI-basierten Recruiting Tools betrachtet und anhand des Fallbeispiels „Amazon“ diskutiert. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Untersuchung der ethischen Implikationen von durch Gender Bias verzerrten KI-Systemen. Insgesamt soll die Frage beantwortet werden, wann und inwiefern der Einsatz verzerrter KI-Systeme problematisch ist.

Detalles

Título
Gender Bias in KI-Systemen
Subtítulo
Ethische Betrachtung am Beispiel KI-basierter Recruiting Tools
Universidad
University of Freiburg  (Universität)
Curso
Masterseminar
Calificación
1,3
Autor
Anonym (Autor)
Año de publicación
2023
Páginas
16
No. de catálogo
V1761319
ISBN (PDF)
9783389204535
ISBN (Libro)
9783389204542
Idioma
Alemán
Etiqueta
KI Gender Bias Philosophie Mill Rawls Nussbaum
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Anonym (Autor), 2023, Gender Bias in KI-Systemen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1761319
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