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Operationalizing Responsible Ai Cambridge University Press

Wie können wir vertrauenswürdige KI aufbauen und steuern? Responsible AI in die Praxis umsetzen bringt führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Praktikerinnen und Praktiker zusammen, um...

Wie können wir vertrauenswürdige KI aufbauen und steuern? Responsible AI in die Praxis umsetzen bringt führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Praktikerinnen und Praktiker zusammen, um sich dieser dringenden Frage zu widmen.

Jedes Kapitel beleuchtet eine zentrale Dimension der Verantwortung – Fairness, Erklärbarkeit, psychologische Sicherheit,...

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Beschreibung & Spezifikationen

Wie können wir vertrauenswürdige KI aufbauen und steuern? Responsible AI in die Praxis umsetzen bringt führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Praktikerinnen und Praktiker zusammen, um sich dieser dringenden Frage zu widmen.

Jedes Kapitel beleuchtet eine zentrale Dimension der Verantwortung – Fairness, Erklärbarkeit, psychologische Sicherheit, Rechenschaftspflicht, Einwilligung, Transparenz, Auditierbarkeit und Kontextualisierung – und erläutert, was sie bedeutet, warum sie wichtig ist und wie sie in der Praxis verwirklicht werden kann.

Durch interdisziplinäre Perspektiven und Beispiele aus der Praxis schlägt das Buch eine Brücke zwischen ethischen Grundsätzen, rechtlichen Rahmenwerken wie dem EU AI Act und technischen Ansätzen, darunter erklärbare KI und Auditmethoden.

Das Buch richtet sich an Forschende, politische Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger sowie Fachleute und bietet sowohl begriffliche Klarheit als auch praktische Orientierung für die Weiterentwicklung einer verantwortungsvollen KI, die fair und transparent ist und sich an menschlichen Werten orientiert.

Hersteller

Verleger
Cambridge University Press
Typ
Recht - Rechte, Technologie, Künstliche Intelligenz
Sprache
Englisch
Untertitel
-
Umschlag
Weich
Anzahl der Seiten
186
Veröffentlichungsdatum
31/08/2026
Veröffentlichungsdatum
2026
Abmessungen
-
ISBN-13
9781009625197

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