Ethics in Artificial Intelligence: Bias, Fairness and Beyond

Bei diesem Buch handelt es sich um eine Sammlung von Kapiteln über den sich neu entwickelnden Bereich der Ethik in der künstlichen Intelligenz. Das Buch besteht aus Kapiteln, die von führenden Experten auf diesem Gebiet geschrieben wurden, was es zu einer einzigartigen Sammlung macht. Einige Hauptmerkmale des Buches sind die einzigartige Kombination von Kapiteln über theoretische und praktische Aspekte der Integration von Ethik in die künstliche Intelligenz. Das Buch befasst sich mit allen wichtigen Konzepten in diesem Bereich, einschließlich Voreingenommenheit, Diskriminierung, Fairness und Interpretierbarkeit. Die integralen Bestandteile lassen sich grob in zwei Segmente unterteilen - das erste Segment umfasst die empirische Identifizierung von Voreingenommenheit, Diskriminierung und den damit verbundenen ethischen Bedenken in den Bereichen Folgenabschätzung, Werbung und Personalisierung, computergestützte Sozialwissenschaft und Informationsgewinnung. Das zweite Segment umfasst die Operationalisierung des Begriffs der Fairness, die Ermittlung der Bedeutung von Fairness bei Allokations-, Clustering- und Zeitreihenproblemen sowie Anwendungen von Fairness bei Softwaretests und -debugging und bei Plattformen mit mehreren Interessengruppen. Dieser Abschnitt endet mit einem Kapitel über die Interpretierbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens, einem weiteren sehr wichtigen und aufkommenden Thema in diesem Bereich.