KI-Ethik 101

Quiz: Fairness, Bias und Transparenz

Diese Wissensüberprüfung behandelt die Hauptideen aus den Kapiteln zu Voreingenommenheit, Fairness und Transparenz in der KI. Es werden Fragen zu verschiedenen Arten von Voreingenommenheit, Strategien zur Förderung von Fairness und zur Bedeutung von Transparenz in KI-Systemen gestellt.

1. Welche der folgenden Aussagen sind Beispiele für algorithmische Voreingenommenheit?

Wählen Sie alle zutreffenden aus.

2. Welche Strategie wird am häufigsten verwendet, um Voreingenommenheit zu mindern und Fairness bei KI-Entscheidungen zu verbessern?

3. Was sind einige Vorteile von Transparenz in KI-Systemen? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.

Welche der folgenden Aussagen sind Beispiele für algorithmische Voreingenommenheit?
Wählen Sie alle zutreffenden aus.

Select the correct answer

Ein Bilderkennungssystem klassifiziert Fotos von Menschen mit dunklerer Hautfarbe falsch.

Ein KI-gestütztes Tool zur Lebenslaufbewertung bevorzugt Bewerber bestimmter Universitäten aufgrund historischer Trainingsdaten.

Eine Benutzeroberfläche, die für sehbehinderte Personen schwer zu bedienen ist.

Ein Chatbot, der regionale Dialekte nicht versteht, weil er nur mit Standardsprache trainiert wurde.

Welche Strategie wird am häufigsten verwendet, um Voreingenommenheit zu mindern und Fairness bei KI-Entscheidungen zu verbessern?

Select the correct answer

Erhöhung der Vielfalt und Repräsentativität der Trainingsdaten.

Zufällige Ausgabe aller KI-Ergebnisse zur Vermeidung von Mustern.

Ausschließliche Verwendung kleiner Datensätze zur Vermeidung von Overfitting.

Verbergen des Entscheidungsprozesses der KI vor den Nutzern.

Was sind einige Vorteile von Transparenz in KI-Systemen? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.

Select the correct answer

Nutzern ermöglichen, das System zu ihrem eigenen Vorteil zu manipulieren.

Nutzern helfen zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden.

Vertrauen in KI-Technologien aufbauen.

Erleichterung der Identifikation und Korrektur von Fehlern oder Verzerrungen.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 4

Fragen Sie AI

Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

Awesome!

Completion rate improved to 8.33

Quiz: Fairness, Bias und Transparenz

Swipe um das Menü anzuzeigen

1. Welche der folgenden Aussagen sind Beispiele für algorithmische Voreingenommenheit?

Wählen Sie alle zutreffenden aus.

2. Welche Strategie wird am häufigsten verwendet, um Voreingenommenheit zu mindern und Fairness bei KI-Entscheidungen zu verbessern?

3. Was sind einige Vorteile von Transparenz in KI-Systemen? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.

Welche der folgenden Aussagen sind Beispiele für algorithmische Voreingenommenheit?
Wählen Sie alle zutreffenden aus.

Select the correct answer

Ein Bilderkennungssystem klassifiziert Fotos von Menschen mit dunklerer Hautfarbe falsch.

Ein KI-gestütztes Tool zur Lebenslaufbewertung bevorzugt Bewerber bestimmter Universitäten aufgrund historischer Trainingsdaten.

Eine Benutzeroberfläche, die für sehbehinderte Personen schwer zu bedienen ist.

Ein Chatbot, der regionale Dialekte nicht versteht, weil er nur mit Standardsprache trainiert wurde.

Welche Strategie wird am häufigsten verwendet, um Voreingenommenheit zu mindern und Fairness bei KI-Entscheidungen zu verbessern?

Select the correct answer

Erhöhung der Vielfalt und Repräsentativität der Trainingsdaten.

Zufällige Ausgabe aller KI-Ergebnisse zur Vermeidung von Mustern.

Ausschließliche Verwendung kleiner Datensätze zur Vermeidung von Overfitting.

Verbergen des Entscheidungsprozesses der KI vor den Nutzern.

Was sind einige Vorteile von Transparenz in KI-Systemen? Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.

Select the correct answer

Nutzern ermöglichen, das System zu ihrem eigenen Vorteil zu manipulieren.

Nutzern helfen zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden.

Vertrauen in KI-Technologien aufbauen.

Erleichterung der Identifikation und Korrektur von Fehlern oder Verzerrungen.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 4