diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/intersting_stuff.yml b/.github/ISSUE_TEMPLATE/intersting_stuff.yml
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+description: Share links to interesting resources, articles, or tools.
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+ - type: textarea
+ id: title
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+ label: Title
+ description: 'Provide a concise title for the resource.'
+ placeholder: "E.g., 'The Good Robot Podcast'"
+ required: true
+
+ - type: input
+ id: path
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+ label: URL
+ description: 'Paste the full link to the resource.'
+ placeholder: "E.g., 'https://www.thegoodrobot.co.uk/listennow'"
+ required: true
+
+ - type: textarea
+ id: description
+ attributes:
+ label: Description
+ description: 'Provide a detailed description of the resource. Mention its purpose, audience, or unique features.'
+ placeholder: "E.g., 'A podcast exploring what feminism can bring to the tech industry.'"
+ required: true
+
+ - type: input
+ id: author
+ attributes:
+ label: Author or Contributor
+ description: 'Provide your name or the name of the original author.'
+ placeholder: "E.g., '[Your Name](https://github.com/yourprofile)'"
+ required: true
+
+ - type: input
+ id: date
+ attributes:
+ label: Date Added
+ description: 'Provide the date the resource was added in YYYY-MM-DD format.'
+ placeholder: "E.g., '2024-11-21'"
+ required: true
+
+ - type: dropdown
+ id: categories
+ attributes:
+ label: Categories
+ description: 'Select the category that best fits the resource.'
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+ options:
+ - Podcast
+ - Article
+ - Tool
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+ - Research
+ - Other
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+
+ - type: checkboxes
+ id: code_of_conduct
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+ label: Code of Conduct
+ description: "Confirm that you have read and agree to abide by the project's Code of Conduct (Contributor Covenant)."
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+ - label: 'I have read and agree to the Code of Conduct.'
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- text: Contributing
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- text: License (Data)
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href: LICENSE-AGPL.md
- text: Security
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- Critical Algorithm Studies
- Machine Learning
- Digital Humanities
-license: CC-BY-NC-SA-4.0
+license: CC-BY-SA-4.0
diff --git a/LICENSE-CCBYNCSA.md b/LICENSE-CCBYSA.md
similarity index 91%
rename from LICENSE-CCBYNCSA.md
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-Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
+Attribution-ShareAlike 4.0 International
=======================================================================
@@ -54,18 +54,18 @@ exhaustive, and do not form part of our licenses.
=======================================================================
-Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
-Public License
+Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public
+License
By exercising the Licensed Rights (defined below), You accept and agree
to be bound by the terms and conditions of this Creative Commons
-Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License
-("Public License"). To the extent this Public License may be
-interpreted as a contract, You are granted the Licensed Rights in
-consideration of Your acceptance of these terms and conditions, and the
-Licensor grants You such rights in consideration of benefits the
-Licensor receives from making the Licensed Material available under
-these terms and conditions.
+Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License ("Public
+License"). To the extent this Public License may be interpreted as a
+contract, You are granted the Licensed Rights in consideration of Your
+acceptance of these terms and conditions, and the Licensor grants You
+such rights in consideration of benefits the Licensor receives from
+making the Licensed Material available under these terms and
+conditions.
Section 1 -- Definitions.
@@ -84,7 +84,7 @@ Section 1 -- Definitions.
and Similar Rights in Your contributions to Adapted Material in
accordance with the terms and conditions of this Public License.
- c. BY-NC-SA Compatible License means a license listed at
+ c. BY-SA Compatible License means a license listed at
creativecommons.org/compatiblelicenses, approved by Creative
Commons as essentially the equivalent of this Public License.
@@ -108,7 +108,7 @@ Section 1 -- Definitions.
g. License Elements means the license attributes listed in the name
of a Creative Commons Public License. The License Elements of this
- Public License are Attribution, NonCommercial, and ShareAlike.
+ Public License are Attribution and ShareAlike.
h. Licensed Material means the artistic or literary work, database,
or other material to which the Licensor applied this Public
@@ -122,15 +122,7 @@ Section 1 -- Definitions.
j. Licensor means the individual(s) or entity(ies) granting rights
under this Public License.
- k. NonCommercial means not primarily intended for or directed towards
- commercial advantage or monetary compensation. For purposes of
- this Public License, the exchange of the Licensed Material for
- other material subject to Copyright and Similar Rights by digital
- file-sharing or similar means is NonCommercial provided there is
- no payment of monetary compensation in connection with the
- exchange.
-
- l. Share means to provide material to the public by any means or
+ k. Share means to provide material to the public by any means or
process that requires permission under the Licensed Rights, such
as reproduction, public display, public performance, distribution,
dissemination, communication, or importation, and to make material
@@ -138,13 +130,13 @@ Section 1 -- Definitions.
public may access the material from a place and at a time
individually chosen by them.
- m. Sui Generis Database Rights means rights other than copyright
+ l. Sui Generis Database Rights means rights other than copyright
resulting from Directive 96/9/EC of the European Parliament and of
the Council of 11 March 1996 on the legal protection of databases,
as amended and/or succeeded, as well as other essentially
equivalent rights anywhere in the world.
- n. You means the individual or entity exercising the Licensed Rights
+ m. You means the individual or entity exercising the Licensed Rights
under this Public License. Your has a corresponding meaning.
@@ -158,10 +150,9 @@ Section 2 -- Scope.
exercise the Licensed Rights in the Licensed Material to:
a. reproduce and Share the Licensed Material, in whole or
- in part, for NonCommercial purposes only; and
+ in part; and
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- NonCommercial purposes only.
+ b. produce, reproduce, and Share Adapted Material.
2. Exceptions and Limitations. For the avoidance of doubt, where
Exceptions and Limitations apply to Your use, this Public
@@ -229,9 +220,7 @@ Section 2 -- Scope.
Rights, whether directly or through a collecting society
under any voluntary or waivable statutory or compulsory
licensing scheme. In all other cases the Licensor expressly
- reserves any right to collect such royalties, including when
- the Licensed Material is used other than for NonCommercial
- purposes.
+ reserves any right to collect such royalties.
Section 3 -- License Conditions.
@@ -276,6 +265,7 @@ following conditions.
reasonable to satisfy the conditions by providing a URI or
hyperlink to a resource that includes the required
information.
+
3. If requested by the Licensor, You must remove any of the
information required by Section 3(a)(1)(A) to the extent
reasonably practicable.
@@ -287,7 +277,7 @@ following conditions.
1. The Adapter's License You apply must be a Creative Commons
license with the same License Elements, this version or
- later, or a BY-NC-SA Compatible License.
+ later, or a BY-SA Compatible License.
2. You must include the text of, or the URI or hyperlink to, the
Adapter's License You apply. You may satisfy this condition
@@ -307,8 +297,7 @@ apply to Your use of the Licensed Material:
a. for the avoidance of doubt, Section 2(a)(1) grants You the right
to extract, reuse, reproduce, and Share all or a substantial
- portion of the contents of the database for NonCommercial purposes
- only;
+ portion of the contents of the database;
b. if You include all or a substantial portion of the database
contents in a database in which You have Sui Generis Database
@@ -415,6 +404,7 @@ Section 8 -- Interpretation.
that apply to the Licensor or You, including from the legal
processes of any jurisdiction or authority.
+
=======================================================================
Creative Commons is not a party to its public
diff --git a/README.md b/README.md
index ddcdbe8..4c109b7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,7 +6,7 @@ This repository contains the materials for the course "Decoding Inequality: Krit
[](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/network)
[](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/stargazers)
[](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/blob/main/LICENSE-AGPL.md)
-[](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/blob/main/LICENSE-CCBYNCSA.md)
+[](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/blob/main/LICENSE-CCBYSA.md)
[](https://zenodo.org/badge/latestdoi/ZENODO_RECORD)
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+++ b/contents/home.qmd
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+lang: de-CH
+date: 2024-10-22
+date-modified: last-modified
+authors:
+ - name: Rachel Huber
+ orcid: 0000-0002-6022-5354
+ email: rachel.huber@faculty.unibe.ch
+ affiliations:
+ - University of Bern
+ - Koordinationsstelle Teilhabe (Kanton ZĂŒrich)
+ role: author
+ - name: Moritz MĂ€hr
+ orcid: 0000-0002-1367-1618
+ email: moritz.maehr@faculty.unibe.ch
+ affiliations:
+ - University of Bern
+ - University of Basel
+ role: author
+copyright:
+ holder: Rachel Huber und Moritz MĂ€hr
+ year: 2024
+license:
+ text: >
+ Diese Lizenz erlaubt es Dritten, ein Werk zu verbreiten, zu remixen, zu verbessern und darauf aufzubauen, auch kommerziell, solange der Urheber des Originals genannt wird und die auf seinem Werk basierenden neuen Werke unter denselben Bedingungen veröffentlicht werden.
+ type: open-access
+ url: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
+---
+
+# Decoding Inequality: Kritische Perspektiven auf Machine Learning und gesellschaftliche Ungleichheit
+
+Die kritische Auseinandersetzung mit Machine-Learning-Systemen und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen ist in der heutigen Zeit von höchster Relevanz. WĂ€hrend KI-Technologien zunehmend Einzug in alle Bereiche unseres Lebens halten - von der Gesundheitsversorgung ĂŒber die Strafverfolgung bis hin zu Finanzdienstleistungen und sozialen Medien - wĂ€chst auch ihr Potenzial, bestehende soziale Ungleichheiten zu verstĂ€rken oder sogar neue zu schaffen. Die FĂ€higkeit, diese Systeme zu verstehen, ihre Auswirkungen auf bereits minorisierte Gesellschaftsgruppen kritisch zu hinterfragen und Lösungen fĂŒr eine gerechtere Gestaltung zu entwickeln, ist entscheidend fĂŒr eine ethisch verantwortungsvolle und sozial gerechte technologische Zukunft. Dieses Kolloquium befĂ€higt Studierende, aktiv an dieser wichtigen gesellschaftlichen Debatte teilzunehmen und trĂ€gt zur Entwicklung von KI-Systemen bei, die das Gemeinwohl fördern und nicht untergraben.
+
+In diesem Kolloquium untersuchen die Studierenden den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen und dessen Auswirkungen auf gesellschaftliche Ungleichheit. Der Kurs beleuchtet, wie bewusste und unbewusste menschliche Verzerrungen und Vorurteile in jeder Phase des ML-Lebenszyklus eingebettet werden können und wie diese zu Diskriminierung in verschiedenen gesellschaftlichen Kontexten fĂŒhren.
+
+Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Critical Algorithm Studies lernen die Studierenden, die ethischen, politischen, ökologischen und ökonomischen Implikationen von ML-Technologien zu analysieren. Der Kurs ist entlang des ML-Lebenszyklus strukturiert:
+
+1. Architekturauswahl: Diskussion verschiedener ML-Architekturen und ihrer Auswirkungen auf ModellkapazitÀten und -grenzen. Kritische Betrachtung, wie architektonische Entscheidungen bestimmte Voreingenommenheiten einbetten können.\
+2. Datensammlung: Untersuchung von Datenquellen, Kuratierungs- und Filterprozessen. Kritische Perspektiven auf ReprÀsentationsprobleme, Copyright-Fragen und Umweltkosten der Datenspeicherung.\
+3. Training: Technische Aspekte des Trainingsprozesses und Auswahl von Hyperparametern. Kritische Betrachtung der Umweltauswirkungen, Arbeitsbedingungen in der KI-Industrie und Machtkonzentration bei ressourcenstarken Unternehmen.\
+4. Anwendung: Analyse verschiedener AnwendungsfĂ€lle von ML-Systemen, Feinabstimmung fĂŒr spezifische Aufgaben und Bereitstellungsstrategien. Kritische Diskussion ethischer Ăberlegungen, potenzieller Missbrauchsszenarien und Fragen der Transparenz und ErklĂ€rbarkeit.\
+5. Evaluation und Ăberwachung: Methoden zur Bewertung von Modellleistung und Verzerrungen. Kritische Perspektiven auf die Grenzen aktueller Evaluierungsmetriken.\
+6. Governance und Regulierung: Diskussion aktueller und vorgeschlagener Regulierungsrahmen, ethischer Richtlinien und Herausforderungen bei der Steuerung sich schnell entwickelnder KI-Technologien.
+
+Durchgehend wird betont, dass die Entwicklung und der Einsatz von ML-Systemen auch als GeschÀftsmodell zu verstehen sind. Die Studierenden lernen, die kommerziellen Interessen und wirtschaftlichen Auswirkungen zu analysieren, die die Gestaltung und den Einsatz dieser Technologien beeinflussen.
+
+Der Kurs kombiniert theoretische Reflexion mit praktischen Ăbungen. Die Studierenden werden sowohl mit den theoretischen (nicht-mathematischen) Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut gemacht als auch in die Lage versetzt, kritische Analysen auf Basis aktueller Forschungsergebnisse durchzufĂŒhren und die implikationen fĂŒr minorisierte Bevölkerungsgruppen von KI in der Gesellschaft zu verstehen. Praktische Beispiele, Fallstudien und Diskussionen aktueller Forschungsarbeiten werden regelmĂ€ssig in die Lehrveranstaltung integriert, um die Verbindung zwischen technologischen Entwicklungen und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen zu verdeutlichen.
+
+Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage:
+
+- Den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen zu verstehen und kritisch zu reflektieren\
+- Die Auswirkungen von Entscheidungen in jeder Phase des ML-Lebenszyklus auf potenzielle Verzerrungen und Diskriminierungen zu analysieren\
+- Formen der algorithmischen Diskriminierung in verschiedenen Anwendungskontexten zu identifizieren und zu analysieren\
+- Die ethischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Implikationen von ML-Anwendungen zu bewerten\
+- Die Rolle kommerzieller Interessen und GeschÀftsmodelle in der Entwicklung und dem Einsatz von ML-Systemen zu verstehen\
+- Lösungsstrategien fĂŒr eine gerechtere und ethischere Gestaltung algorithmischer Systeme zu entwickeln\
+- Eine produktiv-kritische Haltung im Umgang mit KI und ML einzunehmen, die technische, ethische und ökonomische Aspekte berĂŒcksichtigt\
+- Aktuelle RegulierungsansÀtze und Governance-Herausforderungen im Bereich KI und ML zu diskutieren und zu bewerten
+
+## Impressum
+
+UniversitÀt Bern\
+Walter Benjamin Kolleg / Digital Humanities\
+Muesmattstrasse 45\
+3012 Bern
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+date: 2024-11-21
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+ contents:
+ - title: "Seminar: Critical Data Studies (Summer 2024)"
+ path: https://mircoschoenfeld.de/seminar-critical-data-studies-summer-2024.html
+ description: "This is the main course website for the seminar Critical Data Studies in summer term 2024 at University of Bayreuth. The umbrella topic for this iteration of the seminar is called Recognising and preventing bias in AI."
+ author: "[Moritz MĂ€hr](https://github.com/maehr)"
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+ - title: "The Good Robot"
+ path: https://www.thegoodrobot.co.uk/listennow
+ description: "Join Dr Eleanor Drage and Dr Kerry McInerney as they ask the experts: what is good technology? Is âgoodâ technology even possible? And how can feminism help us work towards it? Each week, they invite scholars, industry practitioners, activists, and more to provide their unique perspective on what feminism can bring to the tech industry and the way that we think about technology. With each conversation, The Good Robot asks how feminism can provide new perspectives on technologyâs biggest problems."
+ author: "[Moritz MĂ€hr](https://github.com/maehr)"
+ date: 2024-11-21
+ categories: [podcast]
+ - title: "Mystery AI Hype Theater 3000"
+ path: https://www.dair-institute.org/maiht3k/
+ description: "Artificial Intelligence has too much hype. In this stream, linguist Prof. Emily M. Bender and sociologist Dr. Alex Hanna break down the AI hype, separate fact from fiction, and science from bloviation. They're joined by special guests and talk about everything, from machine consciousness to science fiction, to political economy to art made by machines."
+ author: "[Moritz MĂ€hr](https://github.com/maehr)"
+ date: 2024-11-21
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+# Interessante Links
+
+Wir haben hier einige interessante Dinge fĂŒr Sie zusammengestellt. Schauen Sie sich die Liste unten an und klicken Sie auf die Links, um mehr zu erfahren.
+
+::: {#interesting-stuff}
+:::
+
+Wenn Sie interessante Links oder Ressourcen haben, die Sie teilen möchten, öffnen Sie einfach ein [Issue](https://github.com/DHBern/decoding-inequality-2025/issues/new?assignees=&labels=feature+request&projects=&template=interesting_stuff.yml). Wir freuen uns auf Ihre BeitrÀge!
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+---
+lang: en
+date: 2019-08-14
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+
+# Blog Post number 1
+
+This is a sample blog post. You can edit this post in `content/posts`.
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+lang: de-CH
+date: 2024-10-22
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+ @*
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+
+# Syllabus
+
+## Sessions
+
+### **Session 1 (21. Feb 2025)** Formen der Diskriminierung (Rachel Huber): Workshop, Hands-on Session
+
+Leseauftrag:
+
+- Kein Leseauftrag, da Workshop.
+
+WeiterfĂŒhrende Literatur:
+
+- [@dignazio2023]
+
+### **Session 2 (28. Feb 2025)** Architecture (Moritz MĂ€hr): GegenĂŒberstellung von wie Computer Scientist ĂŒber Architekturentscheide sprechen vs. Humanities Scholars
+
+Leseauftrag:
+
+- [@2024d]
+
+WeiterfĂŒhrende Literatur:
+
+- [@long2020]
+
+### **Session 3 (7. MĂ€r 2025)** Collecting Data (Rachel Huber)
+
+Leseauftrag:
+
+- [@loukissas2019]
+
+### **Session 4 (14. MĂ€r 2025)** Training (Moritz MĂ€hr): Environmental impact of training AI
+
+Leseauftrag:
+
+- [@lacoste2019]
+
+### **Session 5 (21. MĂ€r 2025)** Application (ChatGPT) (Moritz MĂ€hr)
+
+Leseauftrag:
+
+- [@bender2021]
+
+WeiterfĂŒhrende Literatur:
+
+- [@chiang2023a]
+
+### **Session 6 (28. MĂ€r 2025)** Application (CCTV/Facial Recognition) (Rachel Huber):
+
+Leseauftrag:
+
+- [@buolamwini2018]
+
+WeiterfĂŒhrende Literatur:
+
+- [@2017c]
+
+### **Session 7 (4. Apr 2025)** Application (Predictive Policing/Migrationsalgo CH âŠ) (Rachel Huber)
+
+Leseauftrag:
+
+- [@mattu]
+- [@2018e]
+- [@2018f]
+
+WeiterfĂŒhrende Literatur:
+
+- [@bansak2018]
+
+### **Session 8 (11. Apr 2025)** Application (Recruiting) (Moritz MĂ€hr)
+
+Leseauftrag:
+
+- [@chen2023]
+
+### **Session 9 (2. Mai 2025)** Evaluation and Monitoring (Moritz MĂ€hr)
+
+
+
+Leseauftrag:
+
+- [@luccioni2023]
+- [@mehrabi2021]
+
+### **Session 10 (9. Mai 2025)** Governance and Regulation (Rachel Huber):
+
+Leseauftrag:
+
+- [@zotero-22193]
+- [@zotero-22194]
+
+### **Session 11 (16. Mai 2025)** Poster/Blog/Presentations
+
+Leseauftrag:
+
+- [@oneil2016]
+
+### **Session 12 (23. Mai 2025)** Poster/Blog/Presentations oder GlĂŒehfisch mit Wichtel\*in
+
+Leseauftrag:
+
+- Kein Leseauftrag
+
+## Literatur
+
+::: callout-tip
+## Hinweis: U(Rachel Huber)eberrecht
+
+Wir bemĂŒhen uns, frei zugĂ€ngliche Literatur zu verwenden. Sollte dies nicht möglich sein, bitten wir Sie, die Literatur ĂŒber die Bibliotheksplattform [swisscovery](https://ubbern.swisscovery.slsp.ch/discovery/search?vid=41SLSP_UBE:UBE) zu beziehen. Von der Verwendung von Plattformen wie [Library Genesis](https://de.wikipedia.org/wiki/Library_Genesis) raten wir trotz stichhaltiger Argumente ab [siehe @karaganis2018].
+:::
+
+::: {#refs}
+:::
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-lang: de-CH
-date: 2024-10-22
----
-
-# Decoding Inequality: Kritische Perspektiven auf Machine Learning und gesellschaftliche Ungleichheit
-
-Die kritische Auseinandersetzung mit Machine-Learning-Systemen und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen ist in der heutigen Zeit von höchster Relevanz. WĂ€hrend KI-Technologien zunehmend Einzug in alle Bereiche unseres Lebens halten \- von der Gesundheitsversorgung ĂŒber die Strafverfolgung bis hin zu Finanzdienstleistungen und sozialen Medien \- wĂ€chst auch ihr Potenzial, bestehende soziale Ungleichheiten zu verstĂ€rken oder sogar neue zu schaffen. Die FĂ€higkeit, diese Systeme zu verstehen, ihre Auswirkungen auf bereits minorisierte Gesellschaftsgruppen kritisch zu hinterfragen und Lösungen fĂŒr eine gerechtere Gestaltung zu entwickeln, ist entscheidend fĂŒr eine ethisch verantwortungsvolle und sozial gerechte technologische Zukunft. Dieses Kolloquium befĂ€higt Studierende, aktiv an dieser wichtigen gesellschaftlichen Debatte teilzunehmen und trĂ€gt zur Entwicklung von KI-Systemen bei, die das Gemeinwohl fördern und nicht untergraben.
-
-In diesem Kolloquium untersuchen die Studierenden den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen und dessen Auswirkungen auf gesellschaftliche Ungleichheit. Der Kurs beleuchtet, wie bewusste und unbewusste menschliche Verzerrungen und Vorurteile in jeder Phase des ML-Lebenszyklus eingebettet werden können und wie diese zu Diskriminierung in verschiedenen gesellschaftlichen Kontexten fĂŒhren.
-
-Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Critical Algorithm Studies lernen die Studierenden, die ethischen, politischen, ökologischen und ökonomischen Implikationen von ML-Technologien zu analysieren. Der Kurs ist entlang des ML-Lebenszyklus strukturiert:
-
-1. Architekturauswahl: Diskussion verschiedener ML-Architekturen und ihrer Auswirkungen auf ModellkapazitÀten und \-grenzen. Kritische Betrachtung, wie architektonische Entscheidungen bestimmte Voreingenommenheiten einbetten können.
-2. Datensammlung: Untersuchung von Datenquellen, Kuratierungs- und Filterprozessen. Kritische Perspektiven auf ReprÀsentationsprobleme, Copyright-Fragen und Umweltkosten der Datenspeicherung.
-3. Training: Technische Aspekte des Trainingsprozesses und Auswahl von Hyperparametern. Kritische Betrachtung der Umweltauswirkungen, Arbeitsbedingungen in der KI-Industrie und Machtkonzentration bei ressourcenstarken Unternehmen.
-4. Anwendung: Analyse verschiedener AnwendungsfĂ€lle von ML-Systemen, Feinabstimmung fĂŒr spezifische Aufgaben und Bereitstellungsstrategien. Kritische Diskussion ethischer Ăberlegungen, potenzieller Missbrauchsszenarien und Fragen der Transparenz und ErklĂ€rbarkeit.
-5. Evaluation und Ăberwachung: Methoden zur Bewertung von Modellleistung und Verzerrungen. Kritische Perspektiven auf die Grenzen aktueller Evaluierungsmetriken.
-6. Governance und Regulierung: Diskussion aktueller und vorgeschlagener Regulierungsrahmen, ethischer Richtlinien und Herausforderungen bei der Steuerung sich schnell entwickelnder KI-Technologien.
-
-Durchgehend wird betont, dass die Entwicklung und der Einsatz von ML-Systemen auch als GeschÀftsmodell zu verstehen sind. Die Studierenden lernen, die kommerziellen Interessen und wirtschaftlichen Auswirkungen zu analysieren, die die Gestaltung und den Einsatz dieser Technologien beeinflussen.
-
-Der Kurs kombiniert theoretische Reflexion mit praktischen Ăbungen. Die Studierenden werden sowohl mit den theoretischen (nicht-mathematischen) Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut gemacht als auch in die Lage versetzt, kritische Analysen auf Basis aktueller Forschungsergebnisse durchzufĂŒhren und die implikationen fĂŒr minorisierte Bevölkerungsgruppen von KI in der Gesellschaft zu verstehen. Praktische Beispiele, Fallstudien und Diskussionen aktueller Forschungsarbeiten werden regelmĂ€ssig in die Lehrveranstaltung integriert, um die Verbindung zwischen technologischen Entwicklungen und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen zu verdeutlichen.
-
-Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage:
-
-* Den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen zu verstehen und kritisch zu reflektieren
-* Die Auswirkungen von Entscheidungen in jeder Phase des ML-Lebenszyklus auf potenzielle Verzerrungen und Diskriminierungen zu analysieren
-* Formen der algorithmischen Diskriminierung in verschiedenen Anwendungskontexten zu identifizieren und zu analysieren
-* Die ethischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Implikationen von ML-Anwendungen zu bewerten
-* Die Rolle kommerzieller Interessen und GeschÀftsmodelle in der Entwicklung und dem Einsatz von ML-Systemen zu verstehen
-* Lösungsstrategien fĂŒr eine gerechtere und ethischere Gestaltung algorithmischer Systeme zu entwickeln
-* Eine produktiv-kritische Haltung im Umgang mit KI und ML einzunehmen, die technische, ethische und ökonomische Aspekte berĂŒcksichtigt
-* Aktuelle RegulierungsansÀtze und Governance-Herausforderungen im Bereich KI und ML zu diskutieren und zu bewerten
-
-## Impressum
-
-UniversitÀt Bern
-Walter Benjamin Kolleg / Digital Humanities
-Muesmattstrasse 45
-3012 Bern
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+{{< include contents/home.qmd >}}
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-# Tools
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