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Ein besseres Verständnis für digitale Technologien und Transparenz wird durch genaues Beschreiben, Erklären und Zuschreiben erreicht. Schlagwörtern wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder Deep Learning sind mit Vorsicht zu verwenden, besser werden die prädiktiven Algorithmen durch ihre Funktionsweise umschrieben.
Warum ist ein besseres Verständnis und mehr Transparenz relevant?
Sprache beeinflusst unser Denken. Sprache kann nicht neutral sein, Framing ist ein fester Teil von ihr und beeinflusst mit welchen Eigenschaften wir Wörter in Verbindung bringen.
Die allgemeine Öffentlichkeit weiss nicht, was Künstliche Intelligenz ist, und die Öffentlichkeit nimmt an, dass KI schlauer ist als sie selbst. Zu diesem Schluss kommt der Report Communicating About the Social Implications of AI von FrameWorks. Dieser stellt weiter fest, dass die Menschen prädiktive Algorithmen als Wahrsagerei betrachten, das heisst als die Fähigkeit, in die Zukunft zu sehen und zu wissen, was auf der Grundlage der in der Gegenwart gesammelten Informationen geschehen wird.
Wie erreichen wir mehr Transparenz und ein besseres Verständnis?
Das Center on Privacy & Technology, ein Think Tank der Georgetown Law, hat in einem Blogbeitrag zum Thema Artifice and Intelligence wertvolle Vorschläge gemacht.
Technologien und ihre Funktionsweise genau beschreiben und erklären.
Anstatt ‹die Gesichtserkennung arbeitet mit KI›, ‹das Technologieunternehmen verwenden riesige Datensätze, um Algorithmen zu trainieren, die Bilder menschlicher Gesichter abgleichen›.
Mangelnde Transparenz identifizieren und hervorheben.
Anstatt ‹Das Unternehmen setzt KI ein, um die Emotionen von Mitarbeitenden zu analysieren›, ‹Die Firma setzt eine Software ein, die damit wirbt in der Lage zu sein, Emotionen von Menschen mittels Fotos und Videos zu erkennen. Es ist nicht bekannt wie der Prozess funktioniert, da die vertreibende Firma, diese Informationen als Geschäftsgeheimnis betrachtet.›
Verantwortliche Akteure benennen.
Anstatt ‹Verwaltungen setzen KI ein, um die Identität von Personen zu überprüfen, die Leistungen der Arbeitslosenversicherung beantragen›, ‹Verwaltungen haben einen Vertrag mit dem Unternehmen XX abgeschlossen, das Amazon Rekognition, einen Algorithmus zum Abgleich von Gesichtern, einsetzt um die Identität von Personen zu überprüfen, die Leistungen der Arbeitslosenversicherung beantragen.›
Handlungsfähigkeiten Menschen und nicht Technologien zuschreiben.
Anstatt ‹Machine Learning›, was suggeriert, dass ein Computer etwas selbständig macht, könnte ‹Machine Training› verwendet werden, was eher danach klingt, dass ein Mensch etwas mit einer Maschine macht.
Fazit
Durch den bewussten Umgang mit unserer Sprache und konkreten Umschreibungen der digitalen Technologien können wir alle zu einem besseren Verständnis und mehr Transparenz beitragen. Dies ermöglicht die Gefahren von digitalen Technologien für das Leben von Einzelpersonen und der Gemeinschaft aufzudecken. Lasst uns die Macht der Sprache dazu nutzen!