KE_2_Ethik

Die Erstellung von Datensatzdatenblättern kann Verzerrungen dokumentieren und Transparenz schaffen. Es wird neue Software und Techniken gefordert, die Verzerrungen, Erklärbarkeit und Robustheit berücksichtigen.

Standardisierte Trainingsdatensätze können helfen, Diskriminierung und schädliche Vorurteile zu vermeiden. Forschung konzentriert sich auch auf die Auswirkungen von Voreingenommenheit und deren Beseitigung.

Voreingenommenheit beeinflusst Minderheiten negativ und kann Diskriminierung verstärken. Maßnahmen zur Reduktion von Voreingenommenheit in Algorithmen sind daher essenziell.

Maßnahmen umfassen transparente Offenlegung, Audits, Datensatzdatenblätter, technische Lösungen gegen Verzerrungen und standardisierte Trainingsdatensätze.

Daten von guter Qualität sind für informierte Entscheidungen notwendig, da sie alle Aspekte und absehbaren Auswirkungen berücksichtigen. Sie tragen zur Glaubwürdigkeit von Entscheidungen bei, besonders wenn diese erhebliche Auswirkungen auf Einzelpersonen oder Organisationen haben können.

Datenschutz erfordert eine Ausrichtung auf die Bedürfnisse der betroffenen Personen, nicht nur auf rechtliche Normen. Dies schließt klare Verfahren zur Einholung der Zustimmung, transparente Datenerhebung und klare Informationen über die Datennutzung und den Datenzugang ein.

Transparenz ist essenziell, insbesondere bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Systemen. Sie umfasst auch die Darlegung organisatorischer Strukturen und der Verwendungsweise erhobener Daten, was die Akzeptanz von Systemen wie Process-Mining-Systemen fördern kann.

Grundsätze wie Voreingenommenheit, Verantwortung und Verzerrung finden bisher wenig Beachtung, besonders im organisationalen Umfeld. Weitere Forschung ist notwendig, um diese Aspekte besser zu verstehen und anzugehen.

Verantwortungsbewusstes und ethisches Handeln bei der Nutzung von Technologien und Daten fördert gegenseitiges Verständnis und minimiert potenzielle Verzerrungen, deren Auswirkungen oft nicht sofort erkennbar sind.

Verzerrungen sind nicht immer offensichtlich und hängen von den initial verfügbaren Datensätzen sowie den Nutzern ab. Forschung ist erforderlich, um Verzerrungen auf technischer und organisatorischer Ebene zu minimieren.

Personenbezogene Daten gelten als neue Vermögensklasse mit immensem wirtschaftlichem Potenzial, bringen jedoch komplexe ethische, ökonomische und rechtliche Herausforderungen mit sich, die verantwortungsvollen Umgang erfordern.

Sie erhöhen die Akzeptanz datengetriebener Systeme, schaffen Vertrauen und fördern die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften. Gleichzeitig stärken sie das Verständnis über die Nutzung der Daten.

Viele Aspekte wie Verzerrung, Verantwortung und Voreingenommenheit sind noch nicht ausreichend untersucht, insbesondere in Organisationen, wo Managemententscheidungen oft nachgelagert und schwer greifbar sind.

Ökonomische und ethische Herausforderungen, Rechtliche Bedenken, Werttheorie aus Nutzersicht

Diese Annahme führt zu Übernutzung und potenzieller Entwertung von PD, da die reichliche Verfügbarkeit der Daten Märkte mit einer Überflutung von Daten kennzeichnet und somit die Werte der Daten verringert werden.

Die Herausforderung der Wertminderung, da die Überflutung von Datenmärkten dazu führt, dass der Wert der Daten sinkt und die ökonomische Nutzung der Daten beeinträchtigt wird.

Das Selbstbestimmungsrecht über Informationen betont das Recht der Individuen, selbst zu entscheiden, wie ihre Daten genutzt werden. Dies erschwert den Umgang mit PD, da es klare gesetzliche Anforderungen an die Datennutzung und -weitergabe stellt.

Entscheidungen wie das Recht auf Vergessenwerden und die Ungültigkeit des Safe-Harbor-Abkommens mit den USA haben das Selbstbestimmungsrecht über PD gestärkt und somit den Umgang mit personenbezogenen Daten weiter verkompliziert.

Dienstanbieter nehmen an, dass Nutzer den Austausch von PD für kostenlose Dienste als selbstverständlich ansehen. In der Realität sind sich jedoch viele Nutzer der kommerziellen Natur dieses Austauschs nicht bewusst.

Eine Werttheorie aus der Nutzersicht ist entscheidend, um zu verstehen, wie Menschen den Wert ihrer Daten einschätzen und welche Faktoren ihre Bewertung beeinflussen, um so den Umgang mit PD besser zu regulieren und fair zu gestalten.

Es muss sichergestellt werden, dass die betroffenen Personen PD tatsächlich als Vermögenswert ansehen, bevor eine Theorie zur Bewertung dieser Daten entwickelt werden kann.

Die Entwicklungen in der automatisierten Datenerfassung, großen Speicherkapazitäten und Echtzeitanalyse führen zu grundlegenden Veränderungen und werfen bedeutende philosophische und rechtliche Fragen zum ethischen Umgang mit Daten auf.

Es liegt an den Erzeugern, Anbietern und Nutzern von Daten, sich intensiv mit ethischen Fragen auseinanderzusetzen und sich an den ethischen Prinzipien zu orientieren, um die verantwortungsvolle Nutzung von Datentechnologien sicherzustellen.

Die Notwendigkeit, Risiko und Nutzen auszubalancieren. Während null Risiko gleichbedeutend mit null Nutzen ist, können übersehene ethische Überlegungen zu negativen Auswirkungen und gesellschaftlicher Ablehnung führen.

Eine zu starke Fokussierung auf individuelle Rechte könnte zu extrem strengen Regulierungen führen, die den sozialen Wert der Datenwissenschaft und deren Nutzen für die Gesellschaft einschränken.

Das Ziel ist es, ethische Fragen zu klären und zu fokussieren, um handlungsleitende Prinzipien zu bieten, die die Entscheidungsfindung in unterschiedlichen Situationen leiten.

Ethikprinzipien dienen als breite Leitlinien, die an verschiedene Kontexte angepasst werden müssen, um die vielfältigen Anwendungen und Implikationen der Datentechnologie in unterschiedlichen Sektoren widerzuspiegeln.

Daten gelten als der Antrieb der Informationsrevolution, ähnlich wie Kohle und Öl es für die industrielle Revolution waren, da sie verarbeitet und genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Gegensatz zu Kohle und Öl, die bei der Energiegewinnung verbraucht werden, bleiben Daten bei der Verarbeitung erhalten und können beliebig oft wiederverwendet oder weitergegeben werden, ohne dass der ursprüngliche Besitzer sie verliert.

Der Wert von Daten hängt vom Kontext ab und sie können auf vielfältige, unabhängige und oft unvorhersehbare Weisen genutzt werden, wie etwa durch das Zusammenführen von Datensätzen oder das Erkennen gemeinsamer Identitäten.

Automatisch erfasste Daten spiegeln oft das tatsächliche Verhalten wider, nicht das, was Menschen sagen, was sie tun. Dies führt zu möglichen Verzerrungen und Verfälschungen, da diese Daten nicht aus kontrollierten Experimenten stammen.

Die automatische Erfassung führt oft dazu, dass Daten gespeichert werden, auch wenn sie nicht für einen bestimmten Zweck benötigt werden. Dies widerspricht dem Grundsatz der Datenminimierung, der besagt, dass nur die für einen Zweck notwendigen Daten gespeichert werden sollten.

Die Spannung entsteht zwischen der Wahrnehmung, dass Daten ein großes Potenzial für vielseitige Anwendungen bieten, und der realistischen Erkenntnis, dass nicht jede erfasste Datenmenge tatsächlich wertvoll für spezifische Forschungsfragen ist.

Die Interkulturelle Informationsethik behandelt die Wechselwirkungen zwischen digitalen Technologien und den kulturell geprägten Werten und Normen verschiedener Gesellschaften. Sie analysiert, wie digitale Technologien kulturelle Normen beeinflussen und wie kulturelle Normen die Nutzung und ethische Bewertung dieser Technologien prägen.