Projektbeschreibung
Faire Algorithmen für künstliche Intelligenz
Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme werden zunehmend in Anwendungen verwendet, die automatisch Entscheidungen treffen oder Bewertungen abgeben. Sie können Einzelpersonen oder Gruppen bei wichtigen Fragen wie Zahlungen oder medizinischen Behandlungen beeinflussen. Dabei kann die Voreingenommenheit der KI jedoch ein Problem darstellen. Ursache für die Voreingenommenheit der KI-basierten Entscheidungen können die automatische Erzeugung der Daten, die Verarbeitung der Daten durch die Algorithmen oder die Nutzung der Anwendungen sein. Zur Beseitigung der KI-Voreingenommenheit auf allen drei Ebenen wird das EU-finanzierte Projekt NoBIAS fairnessbewusste Algorithmen entwickeln. Diese werden sich auf ethischen und rechtlichen Prinzipien gründen und als technische Lösung entwickelt werden – eine interdisziplinäre Bemühung von 15 Forscherinnen und Forschern aus Informatik, Datenwissenschaften, maschinellem Lernen, Rechtswissenschaften, Sozialwissenschaften und anderen Fachgebieten.
Ziel
Artificial Intelligence (AI)-based systems are widely employed nowadays to make decisions that have far-reaching impacts on individuals and society. Their decisions might affect everyone, everywhere and anytime entailing risks, such as being denied a credit, a job, a medical treatment, or specific news. Businesses might miss chances, because biases make AI-driven decisions underperform; much worse, they may contravene human rights when treating people unfairly.
Bias may arise at all stages of AI-based decision making processes: (i) when data is collected, (ii) when algorithms turn data into decision making capacity, or (iii) when results of decision making are used in applications. Therefore, it is necessary to move beyond traditional AI algorithms optimized for predictive performance and embed ethical and legal principles in the training, design and deployment of AI algorithms to ensure social good while still benefiting from the potential of AI.
NoBIAS will develop novel methods for AI-based decision making without bias by taking into account ethical and legal considerations in the design of technical solutions. The core objectives of NoBIAS are to understand legal, social and technical challenges of bias in AI-decision making, to counter them by developing fairness-aware algorithms, to automatically explain AI results, and to document the overall process for data provenance and transparency.
We will train a cohort of 15 ESRs (Early-Stage Researchers) to address problems with bias through multi-disciplinary training and research in computer science, data science, machine learning, law and social science. ESRs will acquire practical expertise in a variety of sectors from telecommunication, finance, marketing, media, software, and legal consultancy to broadly foster legal compliance and innovation. Technical, interdisciplinary and soft-skills will give ESRs a head start towards future leadership in industry, academia, or government.
Wissenschaftliches Gebiet
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
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MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)Koordinator
30167 Hannover
Deutschland