Wissenschaftler*innen der Universitäten Paderborn und Bielefeld erforschen neue Form der Mensch-Maschine-Interaktion
Bewerbungen aussortieren, Röntgenbilder begutachten, eine neue Songliste vorschlagen – die Mensch-Maschine-Interaktion ist inzwischen fester Bestandteil des modernen Lebens. Grundlage für solche Prozesse künstlicher Intelligenz (KI) sind algorithmische Entscheidungsfindungen. Da diese in der Regel aber schwer nachzuvollziehen sind, bringen sie häufig nicht den erhofften Nutzen mit sich. Um das zu ändern, diskutieren Wissenschaftler*innen der Universitäten Paderborn und Bielefeld, wie die Erklärbarkeit künstlicher Intelligenz verbessert und an die Bedürfnisse der Menschen angepasst werden kann. Der Ansatz wurde jetzt in dem renommierten Journal „IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems“ veröffentlicht. Die Forscher*innen stellen Erklären dabei als eine soziale Praktik vor, bei der beide Seiten den Prozess des Verstehens gemeinsam konstruieren.
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