Social context of the issue of discriminatory algorithmic decision-making systems

Der Artikel befasst sich mit der Komplexität automatisierter Entscheidungsfindungssysteme (ADM), die sich von transparenten Techniken zu komplizierten "Black Boxes" entwickelt haben, die von maschinellem Lernen angetrieben werden. Diese Systeme sind zwar effektiv, führen aber häufig bestehende Vorurteile und soziale Ungerechtigkeiten fort. Der Autor untersucht die ethischen Implikationen und den Mangel an Rechenschaftspflicht bei ADM-Lösungen und betont die Notwendigkeit von Fairness und Transparenz. Der Aufsatz untersucht auch historische Vorstellungen von Gerechtigkeit von Philosophen wie Konfuzius, Sokrates und Rawls und wie diese Prinzipien das Design fairerer ADM-Systeme leiten können. Der Autor stellt Fallstudien aus den Bereichen Gesundheitswesen, Einstellungsprozesse und Strafjustiz vor, um die realen Auswirkungen verzerrter ADM-Systeme zu veranschaulichen, und fordert bessere Regulierungs- und Gestaltungspraktiken, um diese Probleme abzumildern. Die Forschung bietet ein differenziertes Verständnis der Herausforderungen und potenziellen Lösungen bei der Schaffung gerechter KI-Systeme, von denen alle Mitglieder der Gesellschaft profitieren.