July 16, 2018Open Access

KI kann sexistisch und rassistisch sein – es ist Zeit, sie fair zu machen

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Informatiker müssen Quellen von Verzerrungen identifizieren, Trainingsdaten von Verzerrungen bereinigen und künstliche Intelligenz-Algorithmen entwickeln, die robust gegenüber Datenverzerrungen sind, argumentieren James Zou und Londa Schiebinger. Informatiker müssen Quellen von Verzerrungen identifizieren, Trainingsdaten von Verzerrungen bereinigen und künstliche Intelligenz-Algorithmen entwickeln, die robust gegenüber Datenverzerrungen sind.

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James Zou

Londa Schiebinger

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Stanford University

Health Innovations (United States)

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