Dossier 5: KI und algorithmische Verantwortung#

KI ist Werkzeug, nicht Akteur. Sie braucht Transparenz, Auditierbarkeit, Fairness, menschliche Verantwortung und Schutz vor Manipulation.

Praxisbeispiele#

Beispiel: Ein KI-System in der öffentlichen Verwaltung darf nicht nur Effizienz verbessern; es muss Fairness, Widerspruchsrechte, Erklärbarkeit und Fehlerkorrektur sichern.

Datenquellen: Modellkarten, Trainingsdatenbeschreibung, Bias-Tests, Auditprotokolle, Incident-Reports, AI-Act-Klassifikation.

Bewertung: KTI-Index, Manipulationsrisiko, Diskriminierungsrisiko, Datenqualität, Erklärbarkeit, Menschenaufsicht, Korrekturverfahren.

Datenquellen und Datenqualität#

Sekundärdaten aus EU-, OECD-, UNESCO-, Destatis-, Eurostat-, BSI/ENISA- und WÖk-ID-Quellen.

Datenqualität wird nach Herkunft, Aktualität, Prüfbarkeit, Unsicherheit, Verzerrungsrisiko und Schutzbedarf bewertet.

Berechnungs-/Bewertungslogik#

Risiken und Schutzlinien#

Online- und Downloadlogik#

Das Einzeldossier soll als Online-Volltext mit Inhaltsverzeichnis, Download, Druckfunktion, Quellen, SDG-/SDG+-Block,

Dossier 5: KI und algorithmische Verantwortung KI ist Werkzeug, nicht Akteur. Sie braucht Transparenz, Auditierbarkeit, Fairness, menschliche Verantwortung und Schutz vor Manipulation.

Beispiel: Ein KI-System in der öffentlichen Verwaltung darf nicht nur Effizienz verbessern; es muss Fairness, Widerspruchsrechte, Erklärbarkeit und Fehlerkorrektur sichern.

Datenquellen: Modellkarten, Trainingsdatenbeschreibung, Bias-Tests, Auditprotokolle, Incident-Reports, AI-Act-Klassifikation.

Bewertung: KTI-Index, Manipulationsrisiko, Diskriminierungsrisiko, Datenqualität, Erklärbarkeit, Menschenaufsicht, Korrekturverfahren.

Sekundärdaten aus EU-, OECD-, UNESCO-, Destatis-, Eurostat-, BSI/ENISA- und WÖk-ID-Quellen.

Datenqualität wird nach Herkunft, Aktualität, Prüfbarkeit, Unsicherheit, Verzerrungsrisiko und Schutzbedarf bewertet.