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🤖 𝙂𝙚𝙣𝙙𝙚𝙧 𝙖𝙣𝙙 𝘿𝙞𝙫𝙚𝙧𝙨𝙞𝙩𝙮 𝙋𝙤𝙡𝙞𝙘𝙮 𝙞𝙣 𝘼𝙄 by 𝐀𝐫𝐢𝐟 𝐀𝐡𝐦𝐞𝐝 𝐒𝐞𝐤𝐡 and 𝐃𝐢𝐥𝐢𝐩 𝐊 𝐏𝐫𝐚𝐬𝐚𝐝 explores real-world cases, ethics, and strategies to build fair, inclusive AI. A vital guide for devs, policymakers & tech leaders.
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#AIethics #DiversityInAI #TechPolicy
KI in der Hochschule - Gleichstellung in Studium und Lehre, Forschung und Verwaltung. bukof
Studium und Lehre: - Digitale & KI-Kompetenzen: Es gibt geschlechtsspezifische Unterschiede bei Zugang, Nutzungsverhalten, Wissen und Offenheit digitaler Tools – diese tragen dazu bei, dass FLINTA*-Personen den digitalen Wandel weniger aktiv gestalten; Effekte davon sind u. a. Bias in KI und diskriminierende Outputs - Bildungsgerechtigkeit: Zugang zu den Tools zu KI-Tools ist an den einzelnen Hochschulen sehr unterschiedlich und teilw. von finanziellen Ressourcen der Nutzer*innen abhängig
Forschung: - Forschungsförderung: KI-Entwicklung mit soziotechnischen Ansätzen fördern; Entwicklungsteams interdisziplinär und divers aufstellen; Integration von Gender-aspekten in die Technikfolgenabschätzung - Forschungsdatenmanagement: Bestehen geschlechtsspezifische Kompetenzunterschiede? Wie können diese ausgeglichen werden? - Wissenschaftsfeindliche Angriffe: Vertreter*innen marginalisierter Gruppen werden häufiger Ziel von Angriffen; Bedrohung durch Deepfakes/Deepnudes; Fürsorgefunktion der Hochschulen: Entwickeln von Schutz- und Präventionsmaßnahmen
Verwaltung: - Automatisierte Personalauswahl: Entlastung von Auswahlverfahren durch KI-Systeme bergen das Risiko, bestehende Diskriminierungen am Arbeitsmarkt reproduzieren - Kompetenzen der Mitarbeiter*innen: Weiterbildungsangebote sind weniger strukturiert als bei Studium & Lehre - Digitale Souveränität: Gefahr der Abhängigkeit der Hochschulen von externen Anbieter*innen, besonders von Unternehmen mit Monopolstellung
Digitalisierung an Hochschulen braucht eine gleichstellungspolitische Perspektive!
Dr. Jenny Bauer zeigt in den Bereichen Studium und Lehre, Forschung sowie Verwaltung konkrete Ansatzpunkte für eine gleichstellungsorientierte Gestaltung von KI auf.
#Gleichstellung #Digitalisierung #DiversityInAI
KI in der Hochschule: Herausforderungen und Anregungen für die Gleichstellungsarbeit. bukof
Problemfelder: Herausforderungen für die Gleichstellung. - Digitalisierung kann den Gender Pay Gap erhöhen, wenn ihre Förderung rein technikzentriert verstanden wird. Stattdessen muss KI-Entwicklung diverse Perspektiven einbeziehen und Digitalisierung als gesellschaftlichen Transformationsprozess breiter gefasst werden. - Digitale Kompetenzen gelten als wichtig für den Einstieg ins Berufsleben, sind aber ungleich verteilt – dagegen müssen die Hochschulen chancengerechte Lehrmodelle entwickeln.
Problemfelder: Herausforderungen für die Gleichstellung. - KI-Sprachmodelle geben z.T. diskriminierende und faktenbefreite Inhalte aus. Eine Kernkompetenz für den Umgang mit KI besteht daher im kritischen Hinterfragen dieser Antworten, ist aber oft nicht gelebte Praxis – hier kommt den Hochschulen als Bildungseinrichtungen eine besondere Bedeutung zu.
Anregungen: Gleichstellung im Digitalisierungsprozess. Gleichstellung als Querschnittsthema in die Digitalisierungsstrategien der Hochschulen integrieren. Aspekte der Digitalisierung in den Gleichstellungsplänen der Hochschulen ausformulieren. Klarstellung des Anforderungsprofils für digitale Kompetenzen und gender-/diversity-gerechte Vermittlung; Gleichstellungsaspekte im Entstehungsprozess integrieren. Ausbau der Förderung von FLINTA* in MINT-Fächern, interdisziplinäre Kooperation zur Vermittlung von KI-Kompetenzen. Akzeptanz neuer Technologien durch Usability erhöhen.
Digitalisierung an Hochschulen braucht eine gleichstellungspolitische Perspektive!
Dr. Jenny Bauer zeigt auf, wo Gleichstellungsakteur*innen sich in die Digitalisierungsprozesse an ihrer Hochschule einbringen können.
#Gleichstellung #Digitalisierung #DiversityInAI
Biases in generativen KI-Modellen - Digitalisierungsprozesse, KI und Gleichstellung an Hochschulen – bukof
Was ist ein Bias? Bias bezeichnet im Allgemeinen eine Verzerrung. In der Psychologie versteht man darunter Einstellungen oder Stereotype, die unsere Wahrnehmung, Entscheidungen und Handlungen in positiver oder negativer Weise beeinflussen. In der Statistik wird Bias als systematischer Fehler bei der Datenerhebung oder -verarbeitung betrachtet, der sowohl unbewusst (Unconscious Bias) als auch bewusst durch die Beteiligten entstehen kann. Bias kann in vielfältigen Formen auftreten, von denen manche zu Benach-teiligung oder Ungleichbehandlung führen können.
Wie entsteht ein Bias in der KI-Entwicklung Künstliche Intelligenz wird entwickelt, indem große Datenmengen genutzt werden, um Algorithmen zu trainieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Wenn diese Trainingsdaten Vorurteile oder Ungleichheiten enthalten, kann die KI diese Biases übernehmen und verstärken. Dies kann an verschiedenen Stellen im Entwicklungsprozess entstehen.
Beispiele für Biases Historischer Bias: Bereits bestehende Vorurteile und soziotechnische Probleme in der Welt. Datenbias: Bevorzugung / Benachteiligung bestimmter Gruppen, Muster oder Ergebnisse. Sprachlicher Bias: Bevorzugung / Benachteiligung bestimmter Sprachen, Dialekte, Sprachstile oder Ausdrucksweisen. Ethischer Bias: Ungleiche oder parteiische Repräsentation moralischer, kultureller oder gesellschaftlicher Werte. Algorithmischer Bias: Struktur, Annahmen oder Entscheidungen innerhalb eines Algorithmus verursachen unfaire oder unausgewogene Ergebnisse. Selektionsbias: Gruppen, Merkmale oder Situationen sind in Trainingsdaten über- oder unterrepräsentiert.
Digitalisierung an Hochschulen braucht eine gleichstellungspolitische Perspektive!
Inhalte zum Thema Biases in KI aus einer Fortbildung mit Dr. Jenny Bauer (Hochschule Emden/Leer) & Dr. Annelie Rothe-Wulf (www.hs-heilbronn.de/de/lab-sozio... | Hochschule Heilbronn).
#DiversityInAI
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Hanna Barakat + AIxDESIGN & Archival Images of AI / Better Images of AI / Data Mining 1 / CC-BY 4.0 This is part of a triptych series: a visual exploration into ""new frontier"" of AI technology. The base of these images depicts “The Ascent of Mont Blanc”— an effort to summit the mountain, painted in 1855 by John MacGregor. Reappropriating the intention of these paintings, the collage overlays images of wires and circuits that are “melting the ice”—an ironic commentary on “progress” in the name of environmental extraction The juxtaposition of gradient backgrounds with layered microchips, wires, and cell towers offers an ironic visual commentary on digital colonialism and the visual language of high-tech companies. The use of playful colors contrasts with the fragile foundations of AI infrastructure, rooted in digital colonialism and climate costs. This work positions AI as a system built on labor, material, and capital—revealing the often invisible labor in electronics manufacturing throughout the Global Majority.
We are delighted to be partnering with RAiUK to deliver today’s Ensuring Responsible AI Through Methodological Diversity event in Edinburgh. We look forward to welcoming some of you there for insightful keynotes and dynamic discussion #Community #WorkingTogether #DiversityinAI #ResponsibleAI
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Left side says We Love Open Source. #WeLoveOpenSource. ATO. A community education resource from All Things Open. Right side has a screengrab of Vrushali Sawant's interview.
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🤖 Trust & inclusivity in AI matter more than ever.
Learn from data scientist Vrushali Sawant on why diverse AI models and transparency are key to responsible tech development. https://buff.ly/49L4vqT
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🇯🇵 Japanese AI Pioneers Erased From Tech History 🇯🇵
youtube.com/watch?v=PkV9...
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Large Language Models Reshape Collective Intelligence and Challenge Diversity 🔍🤖🌍 www.azoai.com/news/2024092... #LLMs #CollectiveIntelligence #ArtificialIntelligence #AIInnovation #TechForGood #AIResearch #DiversityInAI #Misinformation #DigitalCollaboration #AIImpact
Question for the #BlueSky Brain - are the diversity and inclusion in AI tech organizations talking in the Decentralized platforms or here? #ai #airesearch #diversityinai #pocinai #poc #diversity #queer
Google Reactivates Gemini AI Image Function with Imagen 3 After Addressing Controversy.
See here - techchilli.com/news/google-...
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Revolutionizing AI! 🤖 Fei-Fei Li's ImageNet leaps beyond tech, forging paths in AI ethics and diversity. 🌍💡 Inspired by her journey for a better tech future? Join in! #AI #EthicalTech #DiversityInAI 🌐 go.digitalengineer.io/SZ
