close

Machines that fail us

Ein Podcast des «Human Error Project» über die Auswirkungen von KI-Fehlern auf Menschenrechte und unsere Zukunft mit künstlicher Intelligenz, moderiert von Dr. Philip Di Salvo und dem Human-Error-Project-Team. (in Englisch)

Von Bildungseinrichtungen bis zu Angehörigen der Gesundheitsberufe, von Arbeitgebern bis zu Behörden werden zunehmend Technologien und Algorithmen der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um verschiedene Aspekte unseres Lebens zu beurteilen und zu entscheiden. Es stellt sich jedoch die Frage: Sind diese Systeme wirklich unparteiisch und gerecht in ihren Urteilen, wenn sie Menschen und ihr Verhalten lesen? Unsere Antwort lautet, dass sie es nicht sind. Trotz ihres angeblichen Ziels, Objektivität und Effizienz zu steigern, bergen diese Technologien paradoxerweise systembedingte Voreingenommenheiten und Ungenauigkeiten, insbesondere im Bereich der Erstellung von Menschenprofilen. Das Human Error Project hat untersucht, wie Journalisten, zivilgesellschaftliche Organisationen und Tech-Unternehmer in Europa mit KI-Fehlern umgehen und wie sie die Auswirkungen von KI auf die Menschenrechte verhandeln und nebeneinander bestehen. Mit dem Ziel, die Debatte zwischen Wissenschaft und Öffentlichkeit zu fördern, werden in der Podcast-Reihe «Machines That Fail Us» die Stimmen einiger der engagiertesten Personen zu Wort kommen, die sich für eine bessere Zukunft mit künstlicher Intelligenz einsetzen. 

«Machines That Fail Us» wird durch ein Stipendium des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) im Rahmen von «Agora» ermöglicht. Der Podcast wird vom The Human Error Project Team produziert. Dr. Philip Di Salvo, der Hauptmoderator, arbeitet als Forscher und Dozent am Institut für Medien- und Kommunikationsmanagement der HSG.

Machines that fail us
podcasts
Machines That Fail Us #5: "The shape of AI to come"
Machines that fail us
podcasts
Machines That Fail Us #4 | Building different AI futures
Machines that fail us
podcasts
Machines That Fail Us #3 Errors and biases: tales of algorithmic discrimination
Machines that fail us
podcasts
Machines That Fail Us #2 | Following the AI beat: algorithms making the news
Machines that fail us
podcasts
Machines That Fail Us #1: Making sense of the human error of AI
Machines That Fail Us #5: "The shape of AI to come"
Season 1 / Episode #5
05.07.2024
Machines That Fail Us #5: "The shape of AI to come"
Tune in for the final episode with expert Frederike Kaltheuner. Discover insights on the future of AI and its impact on our lives.
Machines That Fail Us #4 | Building different AI futures
Season 1 / Episode #4
14.06.2024
Machines That Fail Us #4 | Building different AI futures
How could our AI future look different? We asked Prof. Payal Arora, a Professor of Inclusive AI Cultures at Utrecht University.
Machines That Fail Us #3 Errors and biases: tales of algorithmic discrimination
Season 1 / Episode #3
17.05.2024
Machines That Fail Us #3 Errors and biases: tales of algorithmic discrimination
How is the struggle for algorithmic justice evolving? Host Philip Di Salvo speaks with Angela Müller, Executive Director of AlgorithmWatch Switzerland.
Machines That Fail Us #2 | Following the AI beat: algorithms making the news
Season 1 / Episode #2
19.04.2024
Machines That Fail Us #2 | Following the AI beat: algorithms making the news
What’s the role of journalism in making sense of AI and its errors? Host Philip Di Salvo speaks with Melissa Heikkilä, MIT Technology Review.
Machines That Fail Us #1: Making sense of the human error of AI
Season 1 / Episode #1
21.03.2024
Machines That Fail Us #1: Making sense of the human error of AI
What are the errors that AI systems can make and what’s their impact on humans? "The Human Error Project" team discusses their research into AI.
play_arrow

Hier abonnieren

Hier abonnieren

RSS

Apple Podcasts

Spotify

Amazon Music

Dieser Podcast ist auch auf wissenschaftspodcasts.de verfügbar, einer nicht-kommerziellen Plattform, die wissenschaftliche Podcasts kuratiert. Vielen Dank für die Unterstützung.

north