Automatisierte Entscheidungsfindung und Profiling
GDPR verstehen
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
KI: Rechtmäßigkeit, Fairness und Transparenz
Rechtsgrundlage
Fairness und Diskriminierung – Rückschlüsse auf Personen
Transparenz
Sonderregelung – Artikel 22
Artikel 22
Pflichten zu Fairness und Antidiskriminierung
Artikel 22 – automatisierte Einzelentscheidungen, inkl. Profiling
Recht auf menschliches Eingreifen und Erklärung
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Bildquelle: flaticon.com
Profiling
Verhalten analysieren und vorhersagen, großskalige Verarbeitung mit KI/Maschinellem Lernen
Verhalten und Merkmale identifizieren und verknüpfen
Profile erstellen und Verhalten daraus vorhersagen
Beispiele:
Behandlungserfolg
Rückfallrisiko
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Information Commissioner's Office
Ethische Bedenken beim Profiling
Vorurteile fortschreiben oder verstärken
Design, Daten, inhärente Komplexität/Black Box
Diskriminierung nach Geschlecht und Ethnie
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Bildquelle: bbc.com, propublica.com und techcrunch.com
Das berühmte Profiling-Beispiel
320.000 Nutzer machten einen Online-Persönlichkeitstest für „akademische Forschung"
Erhob auch die Daten der Freunde, bis zu 50 Mio. Datensätze ohne Einwilligung
Persönlichkeits-/politisches Profiling, gezielte Werbung an Wankelmütige
In vielen Wahlen in den USA, UK und weltweit eingesetzt
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Bildquelle: The Guardian
Automatisierte Entscheidungsfindung
Entscheidungen vollautomatisch ohne menschliches Zutun
Kann mit oder ohne Profiling erfolgen
Beliebige Datenarten – Umfragen, Standort, Profile
Beispiel
: Automatisches CV-Screening
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ARTICLE 29 WORKING PARTY Leitlinien zu automatisierten Einzelentscheidungen und Profiling für Zwecke der Verordnung 2016/679
Bankbeispiel
Automatisierte Hypothekenentscheidung
KI liefert meist Ja/Nein-Antworten – Bedarf an Erklärungen und menschlichem Eingreifen
Mechanismen gegen Bias sowie zum Korrigieren und Verbessern von KI-Entscheidungen
Lass uns üben!
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