Anwen­dun­gen der Künst­li­chen Intel­li­genz wer­den in vie­len Berei­chen erfolg­reich ein­ge­setzt und die Zahl der Sys­teme nimmt wei­ter zu. Aber kön­nen wir den auf Daten basie­ren­den Algo­rith­men über­haupt trauen? Was pas­siert, wenn sie in kri­ti­schen Berei­chen mit einem poten­zi­ell hohen Risiko ein­ge­setzt wer­den sol­len? Viele Sys­teme sind für extrem hohe Ener­gie­be­darfe berüch­tigt. Müs­sen KI-​​Systeme eigent­lich immer grö­ßer wer­den? Der Vor­trag ver­sucht Ant­wor­ten auf diese Fra­gen zu geben. Dabei wer­den regu­la­to­ri­sche Ansätze dis­ku­tiert sowie algo­rith­mi­sche Ver­fah­ren für die Berück­sich­ti­gung von Aspek­ten der Fair­ness vor­ge­stellt. Ein­bli­cke in das Thema Green AI zei­gen Mög­lich­kei­ten, den Res­sour­cen­ver­brauch mit in die Bewer­tung der Ver­fah­ren ein­flie­ßen zu las­sen. Die Kon­zepte wer­den anhand von Bei­spie­len erklärt.

Refe­rent: Prof. Dr. Michael Guckert
Fach­be­reich MND
Tech­ni­sche Hoch­schule Mit­tel­hes­sen (THM)