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Bedingt neutrale Berechnungsverfahren – Algorithmen, die diskriminieren und Selbstbestimmung beschränken

Bedingt neutrale Berechnungsverfahren – Algorithmen, die diskriminieren und Selbstbestimmung beschränken Prof. Dr. Norbert Pohlmann - Cyber-Sicherheitsexperten

Bedingt neutrale Berechnungsverfahren – Algorithmen, die diskriminieren und Selbstbestimmung beschränken Pohlmann

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U. Coester, N. Pohlmann:
„Bedingt neutrale Berechnungsverfahren – Algorithmen, die diskriminieren und Selbstbestimmung beschränken“,
BI-SPEKTRUM Fachzeitschrift für Business Intelligence und Data Warehousing,
2/2018

Durch die ausführliche Berichterstattung über die Wahlen in den USA sind Algorithmen, oder besser gesagt die darauf basierenden potenziellen Möglichkeiten zur Beeinflussung definierter Wählergrup-pen, verstärkt ins Bewusstsein sehr vieler Menschen gerückt. Im Grunde wurde dadurch eine Diskussi-on in der breiten Öffentlichkeit angestoßen, die längst überfällig war und immer noch andauert. Denn tatsächlich nehmen Algorithmen des maschinellen Lernens – und hier insbesondere automatisierte Entscheidungssysteme – eine zunehmend wichtige Rolle im Alltag ein und sind dazu geeignet, sowohl das Leben des Einzelnen als auch die Gesellschaft insgesamt immens zu verändern.

Algorithmen beinhalten ein enormes Potenzial für viele Wirtschaftsbereiche, da sich darüber dezi-dierte Informationen über jeden Kunden generie-ren lassen. Dies offeriert positive Aspekte, birgt jedoch gleichzeitig auch Gefahren, wie etwa den Verlust von selbstbestimmtem Handeln oder (un-)beabsichtigte Manipulation beispielsweise der Einstellung, erzeugt durch Diskriminierung. Bei-de Positionen gilt es vernunftgemäß zu bewerten und gegeneinander abzuwägen, um die richtigen Weichen für die Zukunft zu stellen. In diesen Pro-zess müssen folglich gleichermaßen jeder einzel-ne Nutzer, die anbietenden Unternehmen sowie unsere Gesellschaft gemeinschaftlich involviert sein.

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