KE_2_Ethik

Im ETHICS-Ansatz wird Technologie als Mittel zur Steigerung der Effizienz und zur Schaffung einer qualitativ hochwertigen Arbeitsumgebung betrachtet, die Arbeitszufriedenheit bietet. Sie wird eingeführt, um Probleme zu lösen oder neue Möglichkeiten zu schaffen.

Die Beteiligung der Nutzer ist ein wesentlicher Vorteil, weil es den Nutzern ermöglicht, Partner im Designprozess zu werden. Sie können ihre eigenen Bedürfnisse hinsichtlich Effizienz, Effektivität und Arbeitszufriedenheit analysieren, Designziele festlegen und Strategien entwickeln, um diese Ziele zu erreichen.

Die Designgruppe muss klären, ob sie Entscheidungen treffen oder nur Empfehlungen aussprechen kann, und in welchem Umfang ihre Entscheidungen gültig sind. Zudem muss definiert werden, welche Verantwortlichkeiten die Designgruppe hat und ob sie über die Einführung des Systems entscheiden kann.

Arbeitsanreicherung bedeutet die Zusammenlegung von einfachen Tätigkeiten zu komplexeren Abläufen, um die Arbeit anspruchsvoller zu gestalten, und die Erhöhung der Verantwortung, indem Mitarbeitenden auf niedrigeren Ebenen komplexe Problemlösungsaufgaben übertragen werden, die vorher von Vorgesetzten erledigt wurden.

Innovation kann durch die Förderung autonomer Arbeitsgruppen gefördert werden, die mehrere Aufgaben und Verantwortlichkeiten kombinieren. Diese Gruppen bieten Raum für die Einführung neuer Ideen und Methoden.

Für selbstorganisierte Gruppen müssen folgende Bedingungen erfüllt sein: 1. Die Arbeit muss komplex genug sein, um Selbstorganisation zu ermöglichen. 2. Alle Gruppenmitglieder müssen über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen. 3. Höhere Verantwortung sollte mit einer entsprechenden Entlohnung einhergehen.

Die Implementierung umfasst mehrere wichtige Schritte: 1. Planung und Überwachung der Implementierung, um die Ausrichtung auf die ursprünglichen Strategien sicherzustellen. 2. Problemen vorbeugen durch Maßnahmen zur Vermeidung von Implementierungsproblemen. 3. Schulung und Koordination der Benutzer innerhalb der Organisation für eine reibungslose Implementierung.

Die Evaluation umfasst: 1. Wirksamkeitsbewertung, um zu prüfen, ob das System die ursprünglichen Ziele erfüllt und ob es effektiver ist als vorher. 2. Passung im Unternehmen, um zu messen, wie gut das System den Bedürfnissen der Organisation und der Mitarbeitenden entspricht. 3. Anpassungsfähigkeit, um zu bewerten, wie gut das System an zukünftige Bedürfnisse angepasst werden kann, ohne umfassende Neugestaltungen zu erfordern.

Strategische Elemente der ETHICS-Methode helfen, eine Umgebung zu schaffen, die sowohl die Arbeitszufriedenheit und Effizienz steigert, als auch kontinuierliche Verbesserungen und Anpassungen an zukünftige Herausforderungen unterstützt.

Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) beschäftigt sich mit Ansätzen, die es Menschen ermöglichen, Machine-Learning-Modelle und andere KI-Systeme zu verstehen und zu kontrollieren, deren Komplexität den Entscheidungsprozess undurchsichtig macht. Es geht darum, nachträgliche Erklärungen für KI-Entscheidungen zu liefern und das Vertrauen und die Akzeptanz von KI/ML-Systemen zu erhöhen.

Die Forschung hat sich von anfänglichen Ansätzen zur Erklärung von Klassifizierungsentscheidungen in Deep-Learning-Modellen, insbesondere der Bildklassifizierung, zu breiteren Themen erweitert. Dazu gehören verbale Erklärungen, Prototypen, kontrastive Erklärungen, interaktives maschinelles Lernen und mehrstufige Erklärungen. Neuere Arbeiten berücksichtigen auch individuelle Unterschiede und entwickeln interaktive, adaptive Ansätze.

Intrinsische Interpretierbarkeit bezieht sich auf Modelle, die aufgrund ihrer Struktur von sich aus selbsterklärend sind, wie z. B. logistische Regressionen und Entscheidungsbäume. Nachträgliche Interpretierbarkeit bedeutet, dass komplexe Modelle durch den Aufbau eines Ersatzmodells oder einer Methode verständlich gemacht werden. Der Unterschied liegt im Kompromiss zwischen Vorhersagegenauigkeit und Erklärungsgenauigkeit.

Globale Interpretierbarkeit ermöglicht es, die grundlegende Struktur und Annahmen eines Modells zu verstehen, während lokale Interpretierbarkeit den Beitrag spezifischer Eingabemerkmale zur Vorhersage eines Modells beleuchtet, um kausale Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.

"Algorithmische Verzerrung" bezieht sich auf Verzerrungen oder Vorurteile in den Entscheidungen eines Algorithmus. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass Algorithmen unfair oder schädlich sind. Ethik in der KI bedeutet, Algorithmen so zu gestalten, dass sie ohne Vorurteile lernen und faire Entscheidungen treffen.

Unternehmen müssen nicht nur den Wert von KI verstehen, sondern auch ethische Fragen zur Governance von algorithmischen Entscheidungen beantworten. Besonders problematisch sind die Geschwindigkeit und die Unklarheit von algorithmischen Entscheidungen, die oft ohne ausreichende menschliche Analyse getroffen werden, was zu Fehlern und Verzerrungen führen kann.

Entwickler sind verantwortlich für die Identifizierung, Beurteilung und Korrektur von Fehlern in Algorithmen. Sie müssen sicherstellen, dass Algorithmen transparent und nachvollziehbar sind und dass ihre Entscheidungen ethisch und gerecht sind. Entwickler sollten sicherstellen, dass der Algorithmus nicht nur korrekt arbeitet, sondern auch ethische Standards berücksichtigt.

Zwei Mechanismen für ethische Entscheidungsfindung in der KI sind soziale Einbettung und Reflexion. Diese Mechanismen helfen dabei, die individuelle Verantwortung innerhalb einer Geschäftsentscheidung zu erhöhen und sicherzustellen, dass Fehler im Algorithmus identifiziert, beurteilt und korrigiert werden.

Algorithmen sollten nicht nur nach technischen Spezifikationen oder Aufgabenarten kategorisiert werden, sondern nach dem Grad der Undurchsichtigkeit, den sie aufweisen, und der Rolle, die sie in Entscheidungen spielen. Dies hilft, ihre ethische Verantwortung zu bewerten und sicherzustellen, dass sie gerecht und nachvollziehbar sind.

Algorithmen übernehmen spezifische Aufgaben innerhalb von Entscheidungen, wodurch die Rollen und Verantwortlichkeiten von Individuen in diesen Entscheidungsprozessen verändert oder verdrängt werden. Entwickler müssen moralische Entscheidungen treffen, wie Aufgaben und Verantwortlichkeiten zwischen Algorithmen und Menschen innerhalb eines Systems verteilt werden. Algorithmen können Aufgaben übernehmen oder sogar Individuen von wichtigen Aufgaben ausschließen.

Entwickler müssen entscheiden, wie Aufgaben und Verantwortlichkeiten zwischen Algorithmen und Menschen verteilt werden. Diese Entscheidung ist moralisch, da sie beeinflusst, wie viel Verantwortung auf den Algorithmus und wie viel auf den Menschen entfällt, was Auswirkungen auf die Entscheidungsprozesse und die ethischen Implikationen dieser Systeme hat.

In verschiedenen Kontexten gibt es unterschiedliche Fehlerarten: Falsch-Positiv: fälschlicherweise in eine falsche Kategorie aufgenommen. Falsch-Negativ: fälschlicherweise aus einer Kategorie ausgeschlossen. Prozessfehler: Fehler, die durch fehlerhafte Datenverarbeitung oder unzureichende Datensammlung entstehen.

In der Medizin wird ein falsch-positiver Fehler bevorzugt, bei dem jemand fälschlicherweise als krank diagnostiziert wird, anstatt einen falsch-negativen Fehler zu riskieren, bei dem eine Krankheit unentdeckt bleibt. Die Gefahr, eine Krankheit nicht zu erkennen, hat oft schwerwiegendere Folgen.

Ein Beispiel für algorithmische Fehler im Justizsystem ist der COMPAS-Algorithmus, der schwarze Angeklagte häufiger fälschlicherweise als "wahrscheinlich rückfällig" einstuft, was zu ungerechtfertigten Urteilen führt. Dieser Fehler zeigt, wie Verzerrungen in den Algorithmen zu Diskriminierung führen können.

Fehler können korrigiert werden, indem das Ergebnis des Algorithmus im größeren Entscheidungskontext angepasst wird. Wenn Fehler nicht korrigiert werden, können sie zu einem zyklischen Fehler führen, in dem der Algorithmus aus fehlerhaften Daten lernt und so zukünftige Entscheidungen weiter verzerrt.

Der "voreingenommene Zyklus" tritt auf, wenn Algorithmen Fehler wiederholt machen, ohne dass diese korrigiert werden. Die Fehler werden Teil der Trainings- und Testdaten, wodurch der Algorithmus weiterhin auf fehlerhaften, voreingenommenen Daten lernt und immer wieder diskriminierende Entscheidungen trifft, ohne menschliches Eingreifen.

Fehler werden oft übersehen, weil der Algorithmus als unfehlbar und objektiv wahrgenommen wird, wodurch Menschen die Verantwortung für mögliche Fehler nicht hinterfragen. Das Modell der algorithmischen Entscheidungsfindung geht davon aus, dass Entscheidungen rational und effizient sind, was dazu führt, dass Fehler nicht erkannt oder anerkannt werden.

Die "soziale Einbettung" hilft, Fehler zu erkennen und zu bewerten, indem sie die Unvermeidbarkeit von Fehlern in Entscheidungen anerkennt und zeigt, wie ein algorithmischer Entscheidungsprozess anders gestaltet werden könnte, um ein anderes Ergebnis zu erzielen. In menschenzentrierten Entscheidungsprozessen hilft sie, die Entscheidung im sozialen Kontext zu verankern und mit anderen Perspektiven abzugleichen.