Von Bildungseinrichtungen bis zu Angehörigen der Gesundheitsberufe, von Arbeitgebern bis zu Aufsichtsräten werden Technologien und Algorithmen der künstlichen Intelligenz zunehmend eingesetzt, um verschiedene Aspekte unseres Lebens zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Es stellt sich jedoch die Frage: Sind diese Systeme wirklich unparteiisch und gerecht in ihren Urteilen, wenn sie Menschen und ihr Verhalten analysieren? Unsere Antwort lautet: Nein. Trotz ihres angeblichen Ziels, Objektivität und Effizienz zu verbessern, bergen diese Technologien paradoxerweise systemische Vorurteile und Ungenauigkeiten, insbesondere im Bereich der Erstellung von Personenprofilen. «Machines That Fail Us» untersucht, wie sich KI und ihre Fehler auf verschiedene Bereiche unserer Gesellschaft auswirken und wie verschiedene gesellschaftliche Akteure mit den menschenrechtlichen Implikationen von KI umgehen und koexistieren. In der Podcast-Serie «Machines That Fail Us» kommen einige der engagiertesten Menschen zu Wort, die sich für eine bessere Zukunft mit Künstlicher Intelligenz einsetzen.
Die erste Staffel von «Machines That Fail Us» wurde durch einen Förderung durch das Agora-Programm des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) ermöglicht, die zweite Staffel wird vom Ressort Kommunikation der Universität St.Gallen unterstützt. Produziert wird der Podcast von der Forschungsgruppe Medien und Kultur am Institut für Medien- und Kommunikationsmanagement. Dr. Philip Di Salvo, der Hauptmoderator, arbeitet als Forscher und Dozent an der Universität St.Gallen.
Dieser Podcast ist auch auf wissenschaftspodcasts.de verfügbar, einer nicht-kommerziellen Plattform, die wissenschaftliche Podcasts kuratiert. Vielen Dank für die Unterstützung.
