Dr. rer. nat.

Hecker, Dirk

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Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz (KI-Prüfkatalog)

2021 , Poretschkin, Maximilian , Schmitz, Anna , Akila, Maram , Adilova, Linara , Becker, Daniel , Cremers, Armin B. , Hecker, Dirk , Houben, Sebastian , Mock, Michael , Rosenzweig, Julia , Sicking, Joachim , Schulz, Elena , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

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Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

2018 , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Sicking, Joachim , Voß, Angelika , Wirtz, Tim

Dieser Beitrag stellt die Schlüsseltechnologie der modernen KI vor: das maschinelle Lernen (ML) und speziell das Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Er erklärt, wie ein solches Modell unmittelbar an den Orten der Datenentstehung gelernt werden kann ganz ohne Kommunikation von Rohdaten. Dieses Paradigma wird als verteiltes Lernen oder kurz Lernen an der Edge bezeichnet, im Gegensatz zum heute vorherrschenden Lernen in der Cloud. Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren in unseren Alltag eingezogen, in Form von Sprachassistenten und Übersetzern, Objekt- und Gesichtserkennung, Produktempfehlungen und personalisierten Informationen. Die gemeinsame Technik hinter all diesen Fähigkeiten ist das maschinelle Lernen. Gemeinsamer Enabler von maschinellem Lernen und Bi g Data ist die nahezu exponentiell wachsende Verfügbarkeit an Ressourcen wie Rechenleistung und Speicherkapazität.

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Trustworthy Use of Artificial Intelligence

2019-07 , Cremers, Armin B. , Englander, Alex , Gabriel, Markus , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Poretschkin, Maximilian , Rosenzweig, Julia , Rostalski, Frauke , Sicking, Joachim , Volmer, Julia , Voosholz, Jan , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

This publication forms a basis for the interdisciplinary development of a certification system for artificial intelligence. In view of the rapid development of artificial intelligence with disruptive and lasting consequences for the economy, society, and everyday life, it highlights the resulting challenges that can be tackled only through interdisciplinary dialog between IT, law, philosophy, and ethics. As a result of this interdisciplinary exchange, it also defines six AI-specific audit areas for trustworthy use of artificial intelligence. They comprise fairness, transparency, autonomy and control, data protection as well as security and reliability while addressing ethical and legal requirements. The latter are further substantiated with the aim of operationalizability.

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Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz

2019 , Cremers, Armin B. , Englander, Alex , Gabriel, Markus , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Poretschkin, Maximilian , Rosenzweig, Julia , Rostalski, Frauke , Sicking, Joachim , Volmer, Julia , Voosholz, Jan , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

Die vorliegende Publikation dient als Grundlage für die interdisziplinäre Entwicklung einer Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz. Angesichts der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz mit disruptiven und nachhaltigen Folgen für Wirtschaft, Gesellschaft und Alltagsleben verdeutlicht sie, dass sich die hieraus ergebenden Herausforderungen nur im interdisziplinären Dialog von Informatik, Rechtswissenschaften, Philosophie und Ethik bewältigen lassen. Als Ergebnis dieses interdisziplinären Austauschs definiert sie zudem sechs KI-spezifische Handlungsfelder für den vertrauensvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz: Sie umfassen Fairness, Transparenz, Autonomie und Kontrolle, Datenschutz sowie Sicherheit und Verlässlichkeit und adressieren dabei ethische und rechtliche Anforderungen. Letztere werden mit dem Ziel der Operationalisierbarkeit weiter konkretisiert.

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