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LMU-Statistikerin sieht großes Potenzial von KI im gesellschaftlichen Kontext

24.11.2021

Bei den „KI Lectures“ zeigt Frauke Kreuter, wie KI und Big Data eingesetzt werden um Verwaltungsprozesse zu automatisieren und demographische Veränderungen zu untersuchen - und was die Fallstricke dabei sind.

Porträt von Prof. Frauke Kreuter, Inhaberin des Lehrstuhls für Statistik und Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften und Co-Direktorin der Data Science Center an der University of Maryland und der Universität Mannheim und Referentin der KI Lectures

Auch Algorithmen können Vorurteile hegen, sagt Prof. Dr. Frauke Kreuter. Und zwar, wenn sie sie aus historischen Daten lernen. | © LMU

Im Rahmen der Online-Veranstaltungsreihe „KI Lectures“ der LMU sprach die Statistikerin Prof. Dr. Frauke Kreuter, Inhaberin des Lehrstuhls für Statistik und Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften, über Künstliche Intelligenz in der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung sowie das Verhältnis von Big Data und KI-Anwendungen. Sie zeigte auf, dass reine Datenmengen alleine nicht ausreichen, um Algorithmen intelligent zu machen.

„Historische Datensätze, die verwendet werden, um KI-Applikationen zu trainieren, enthalten oft Daten, die nicht die ganze Gesellschaft darstellen“, fasst Kreuter eine Herausforderung bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im gesellschaftlichen Kontext zusammen. Zum Beispiel würde das dritte Geschlecht bislang kaum in Datensätzen auftauchen.

Unterstützung statt Abbau von Arbeitsplätzen

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Gerade im öffentlichen Sektor sieht Professorin Kreuter aber großes Potenzial bei KI-Anwendungen. Dabei ginge es laut der LMU-Statistikerin nicht darum, Arbeitsplätze wegzurationalisieren, sondern um eine bessere Nutzung vorhandener Ressourcen, eine Entlastung der Arbeitnehmer und mehr Chancengleichheit bei Entscheidungsprozessen.

So werden bereits jetzt in Unternehmen KI-Applikationen für langwierige Prozesse, wie zur Prüfung von Dokumenten, eingesetzt“, so Kreuter. „Künftig könnten selbstlernende Algorithmen Entscheidungsvorlagen liefern, um Arbeitslosen passende Maßnahmen zur Wiedereingliederung in den Arbeitsmarkt zu bieten.“ Voraussetzung dafür seien aber ein Umdenken im Datenschutz und Innovationen in der Forschungsdateninfrastruktur, um eine verlässliche und frei verfügbare Datenlage zu schaffen.

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91 Min. | 24.11.2021

Die nächste KI Lecture findet am 30. November mit Prof. Dr. Enrique Jiménez statt. Jetzt anmelden!

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