Dr. rer. nat.

Hecker, Dirk

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  • Publication
    Big Data 2.0 - mit synthetischen Daten KI-Systeme stärken
    ( 2022-12-12)
    Hecker, Dirk
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    Voß, Angelika
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    Paass, Gerhard
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    Wirtz, Tim
    Bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind fehlende Daten immer noch eine Kernherausforderung und die Kosten zur Beschaffung ein kritischer Faktor für die Wirtschaftlichkeit vieler Geschäftsmodelle. Synthetische, also künstlich generierte Daten bilden einen Ausweg. Ein vielversprechender Lösungsansatz besteht darin, für die Datensynthese selbst ein KI-Modell einzusetzen.
  • Publication
    Moderne Sprachtechnologien
    (Fraunhofer IAIS, 2021-08)
    Temath, Christian
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    Hecker, Dirk
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    Jovy-Klein, Florian
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    Lange, Mirco
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    Paass, Gerhard
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    Voß, Angelika
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    Walter, Oliver
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    Giesselbach, Sven
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    Köhler, Joachim
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    Lehmann, Jens
    Sprachschnittstellen sind auf dem Vormarsch und verdrängen zunehmend die Tastatur: im Smartphone, im Auto, zu Hause und in den Betrieben zur Steuerung von technischen Geräten. Immer neue Sprachtechnologien werden vorgestellt, die Geschwindigkeit der Entwicklung ist dabei atemberaubend. Selbst das Schreiben eigener Texte durch KI ist schon möglich und die Forschung arbeitet an der Erzeugung von Bildern aus Texten. Mit dieser Studie möchten wir Ihnen einen Einblick in das spannende Feld der Sprachtechnologien geben, ihre zentralen Funktionsweisen erklären und Einsatzchancen insbesondere durch konkrete Anwendungsfälle und Lösungen aufzeigen.
  • Publication
    Trustworthy Use of Artificial Intelligence
    ( 2019-07)
    Cremers, Armin B.
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    Englander, Alex
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    Gabriel, Markus
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    Hecker, Dirk
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    Mock, Michael
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    Poretschkin, Maximilian
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    Rosenzweig, Julia
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    Rostalski, Frauke
    ;
    Sicking, Joachim
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    Volmer, Julia
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    Voosholz, Jan
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    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.