Kapitel 3. Daten-Ethik
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Wie wir in den Kapiteln 1 und 2 besprochen haben, können maschinelle Lernmodelle manchmal schief gehen. Sie können Bugs haben. Sie können mit Daten konfrontiert werden, die sie noch nie gesehen haben, und sich auf eine Weise verhalten, die wir nicht erwarten. Oder sie funktionieren genau so, wie wir sie entwickelt haben, werden aber für etwas verwendet, von dem wir lieber wüssten, dass sie es nie tun würden.
Weil Deep Learning ein so mächtiges Werkzeug ist und für so viele Dinge eingesetzt werden kann, ist es besonders wichtig, dass wir die Konsequenzen unserer Entscheidungen bedenken. Das philosophische Studium der Ethik ist dieUntersuchung von Recht und Unrecht, einschließlich der Frage, wie wir diese Begriffe definieren, richtige und falsche Handlungen erkennen und den Zusammenhang zwischen Handlungen und Konsequenzen verstehen können. Das Gebiet der Datenethik gibt es schon seit langemund viele Wissenschaftler/innen beschäftigen sich mit diesem Bereich. Sie wird in vielen Ländern zur Festlegung ...
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