Q:
Was sind ethische Fragen in Bezug auf maschinelles Lernen?
EIN:Die ethischen Aspekte des maschinellen Lernens betreffen nicht so sehr maschinelle Lernalgorithmen selbst, sondern die Art und Weise, wie die Daten verwendet werden.
Der Skandal um Cambridge Analytica bei Facebook, bei dem ein politisches Beratungsunternehmen Daten von der Website für soziale Netzwerke ohne Wissen oder Einverständnis der Nutzer verwendete, verdeutlichte viele Probleme im Zusammenhang mit der Erhebung und Verwendung von Nutzerdaten. Während in vielen Endbenutzer-Lizenzvereinbarungen festgelegt ist, wie Benutzerdaten verwendet werden können, lesen viele Social Media-Benutzer möglicherweise das Kleingedruckte nicht.
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Ein weiteres Problem ist, dass es sich bei diesen Algorithmen für maschinelles Lernen möglicherweise um „Black Boxes“ handelt, bei denen nicht ersichtlich ist, wie sie tatsächlich funktionieren. Es kann unmöglich sein zu wissen, warum ein Algorithmus für maschinelles Lernen eine Entscheidung getroffen hat.
Ein Bereich des maschinellen Lernens ist die Erstellung medizinischer Diagnosen. Ein Algorithmus könnte Röntgenstrahlen untersuchen, um Krebs zu finden. Ein menschlicher Arzt kann erklären, warum er eine Diagnose gestellt hat, aber wir wissen möglicherweise nicht, wie ein Algorithmus für maschinelles Lernen festgestellt hat, dass ein Patient Krebs hat oder nicht.
Das Freigeben von maschinellen Lernprogrammen unter Open-Source-Lizenzen ist eine Lösung. Wenn Leute den Quellcode für ein Programm betrachten können, können sie sehen, wie es Entscheidungen trifft.
Ein weiteres Problem ist die Verwendung von Trainingsdaten für maschinelles Lernen und mögliche Verzerrungen. Es hat mehrere Fälle von rassistischen und anderen Vorurteilen gegeben, die es unbeabsichtigt in maschinelle Lernprogramme geschafft haben. Ein Algorithmus identifizierte schwarze Menschen als Gorillas, und ein anderer veränderte die Gesichtszüge von farbigen Menschen, um sie „europäischer“ erscheinen zu lassen, während sie behaupteten, sie zu verschönern.
Eine Möglichkeit, dem entgegenzuwirken, besteht darin, mehr Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund auf dem Gebiet der KI zu haben.
Ein weiteres Problem ist der sichere Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. KI- und maschinelle Lernprogramme könnten Verhaltensweisen entwickeln, die von den Menschen nicht gewünscht werden, beispielsweise, dass sie nicht ausgeschaltet werden.
