KE_2_Ethik

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.

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.

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.

• Ökonomische und ethische Herausforderungen
• Rechtliche Bedenken
• Werttheorie aus Nutzersicht

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

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

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

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

Entwickler sind verantwortlich für die Auswirkungen ihrer Technologien auf Menschen. Verantwortlichkeit umfasst auch Datenverantwortliche, besonders bei voreingenommenen Daten und deren Einfluss auf Algorithmen.

Transparenz kann durch Audits, Veröffentlichung von Verstößen und technische Lösungen verbessert werden. Sie fördert Vertrauen in KI-Systeme und stärkt Nutzerzustimmung, Datenschutz und Rechenschaftspflicht.

Informierte Zustimmung bedeutet, dass Personen den Zweck der Datennutzung verstehen und zustimmen. Ohne Vertrauen ist Zustimmung nicht möglich. Es werden alternative Wege diskutiert, um Rechtmäßigkeit zu sichern, insbesondere für anonymisierte Daten, die nicht vollständig durch die DSGVO abgedeckt sind.

KI kann Datenschutzprobleme wie Datenlecks oder fehlerhaft trainierte Algorithmen verursachen.

Die DSGVO bietet einen rechtlichen Rahmen, dieser reicht jedoch nicht aus, um Diskriminierung nicht identifizierter Personen zu verhindern, was Diskussionen über Privatsphäre und Eigentumsrechte erfordert.

Datenqualität umfasst Datenverständnis, -beschreibung und -bereinigung, um Probleme mit der Genauigkeit zu vermeiden.

Digital Governance verbessert die Qualität, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Zugänglichkeit von Daten, was effektive Entscheidungen und Rechenschaftspflicht fördert.

• Datenqualität
• Datenschutz
• informierte Zustimmung
• Transparenz
• Verantwortung
• Verzerrung
• Voreingenommenheit
• Diskriminierung

Sie lenken den Fokus auf Hardware und spezifische Technologien, statt auf die moralischen Dimensionen der Datennutzung, die den Kern der Herausforderungen bilden.

Vertrauen ist zentral, da es die Grundlage für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten bildet und gesellschaftliches Vertrauen in datengetriebene Technologien schafft.

Sie analysiert Probleme bei der Datenerzeugung, -nutzung und -weitergabe und setzt sich für verantwortungsvolle Innovation, Programmierung und berufliche Kodizes ein.

Der Schutz von Daten vor Missbrauch, insbesondere durch Anonymisierung, Transparenz und Verantwortlichkeit in ihrer Verarbeitung und Nutzung.

Der Übergang zeigt, dass nicht spezifische Technologien, sondern die Manipulation von Daten durch diese Technologien die zentrale Herausforderung darstellt.

Datenschutz, Anonymität, Transparenz, Vertrauen, Verantwortung sowie die Sammlung, Verarbeitung und Nutzung von Daten.

Datenethik verschiebt den Fokus von einer informationszentrierten Ebene (LoAI) auf eine datenzentrierte Ebene (LoAD) und konzentriert sich stärker auf die moralischen Dimensionen der Datennutzung.

Datenethik untersucht und bewertet moralische Probleme im Umgang mit Daten, Algorithmen und entsprechenden Praktiken, um ethisch gute Lösungen zu finden und Werte wie Menschenrechte zu wahren.

Herausforderungen umfassen Fairness, Verantwortung, Menschenrechte, Datenschutz und die Reduzierung menschlicher Kontrolle über automatisierte Prozesse.

Data Science kann intelligente Städte entwickeln, Umweltprobleme wie Kohlenstoffemissionen bewältigen und das private sowie öffentliche Leben verbessern.

Die Wirtschaft wandelt sich von einem Finanz- zu einem Datenkapitalismus, in dem Daten statt Preisen zur Koordination von Wahlhandlungen genutzt werden, was effizientere Lösungen ermöglicht.