

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
"Künstliche Intelligenz" und soziale Nachhaltigkeit. Ethische Prinzipien für KI-Technologien als Lösungen für die Reduktion von Armut und Ungleichheit?
Mit der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und dem zunehmend breiteren Zugang für alle sind große Hoffnungen und ebenso große Befürchtungen verbunden - auch im Hinblick auf soziale Chancen. Daher gibt es zahlreiche Konzepte und Empfehlungen zur ethischen Vertretbarkeit beim Einsatz von KI-Systemen, jedoch noch keine konkreten Regelungen zu deren Umsetzung. Der Autor sichtet diese Konzepte und Empfehlungen hinsichtlich ihres Beitrags zur Reduktion von Ungleichheiten und Armut. Er untersucht hierfür KI-Initiativen der Europäischen Union (z.B. die Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI, das Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz oder den Vorschlag für ein KI-Gesetz/AI Act) und globale KI-Initiativen (z.B. die KI-Ethik-Empfehlungen der UNESCO, der OECD und des IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers) sowie entsprechende Pläne in Brasilien als Vertreter des globalen Südens auf ihre Bezüge zu sozialer Nachhaltigkeit. Sein Fazit: Durch den Einsatz von KI sind Produktivitätsgewinne und Wirtschaftswachstum ebenso möglich wie Arbeitsplatzverluste. Damit KI soziale Nachhaltigkeitsziele erreichen kann, muss sie entsprechend entwickelt, gestaltet und eingesetzt werden. Dazu braucht es Instrumente und deren verbindliche Anwendung beim Einsatz von KI-Systemen. Andernfalls würde KI bestehende Verhältnisse reproduzieren bzw. Missverhältnisse sogar verstärken. (DIPF/Orig.) Great hopes and likewise great fears are associated with the development of artificial intelligence (AI) and increasingly wider ranging access to it for everyone - with regard to social opportunities as well. Hence there are a large number of concepts and recommendations for its ethical justifiability and the use of AI systems yet still no specific regulations regarding their implementation. The author views these concepts and recommendations through the lens of how they contribute to reducing inequalities and poverty. He investigates AI initiatives of the European Union (e.g., Ethics Guidelines for Trustworthy AI, White Paper on Artificial Intelligence or the proposal for an AI act) and global AI initiatives (e.g., the AI ethics recommendations of UNESCO, the OECD and the IEEE/Institute of Electrical and Electronics Engineers) as well as similar plans in Brazil as a representative of the global south for their references to social sustainability. His conclusion: Through the use of AI, productivity gains and economic growth are possible as well as job losses. AI must be developed, designed and used so it can achieve social sustainability goals. This requires tools and their mandatory application with AI systems. Otherwise, AI will reproduce existing conditions or even reinforce disparities. (DIPF/Orig.)
Soziale Ungleichheit, Ethics, Europäische Union, Artificial intelligence, Ethik, Nachhaltigkeit, Erziehung, Schul- und Bildungswesen, Armut, Social inequality, Education, Umweltpädagogik, Sustainability, Künstliche Intelligenz, Brasilien, Erwachsenenbildung / Weiterbildung, Poverty, Brazil, ddc: ddc:370
Soziale Ungleichheit, Ethics, Europäische Union, Artificial intelligence, Ethik, Nachhaltigkeit, Erziehung, Schul- und Bildungswesen, Armut, Social inequality, Education, Umweltpädagogik, Sustainability, Künstliche Intelligenz, Brasilien, Erwachsenenbildung / Weiterbildung, Poverty, Brazil, ddc: ddc:370
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average visibility views 1K download downloads 1K - 1Kviews1Kdownloads
Data source Views Downloads Pedagogical Documents (peDOCS) 1061 1017


