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+\@writefile{nav}{\headcommand {\beamer@documentpages {19}}} +\@writefile{nav}{\headcommand {\gdef \inserttotalframenumber {19}}} +\gdef \@abspage@last{19} diff --git a/IBC.log b/IBC.log index f1bb10c..8c753a0 100644 --- a/IBC.log +++ b/IBC.log @@ -1,4 +1,4 @@ -This is LuaHBTeX, Version 1.13.0 (TeX Live 2021) (format=lualatex 2021.8.7) 19 AUG 2021 00:49 +This is LuaHBTeX, Version 1.13.0 (TeX Live 2021) (format=lualatex 2021.8.7) 25 AUG 2021 20:55 restricted system commands enabled. **IBC.tex (./IBC.tex @@ -1001,7 +1001,7 @@ toc) [2 ] [4 ] - + File: iborderctrl-avatar-300x268.jpg Graphic file (type jpg) Package luatex.def Info: iborderctrl-avatar-300x268.jpg used on input line 41. @@ -1016,19 +1016,19 @@ Package luatex.def Info: iborderctrl-avatar-300x268.jpg used on input line 41. ] [8 ] - + File: overfitting.png Graphic file (type png) Package luatex.def Info: overfitting.png used on input line 76. (luatex.def) Requested size: 336.45103pt x 120.44786pt. [9 -<./overfitting.png>] -LaTeX Font Info: Font shape `TU/lmtt/bx/n' in size <10> not available -(Font) Font shape `TU/lmtt/b/n' tried instead on input line 96. - [10 +<./overfitting.png>] [10 -] [11 +] +LaTeX Font Info: Font shape `TU/lmtt/bx/n' in size <10> not available +(Font) Font shape `TU/lmtt/b/n' tried instead on input line 112. + [11 ] [12 @@ -1041,22 +1041,16 @@ LaTeX Font Info: Font shape `TU/lmtt/bx/n' in size <10> not available ] [16 ] -Overfull \vbox (30.55852pt too high) detected at line 182 - [] - -[17 - -] - + File: Ergebnis_ibc.png Graphic file (type png) -Package luatex.def Info: Ergebnis_ibc.png used on input line 192. +Package luatex.def Info: Ergebnis_ibc.png used on input line 165. (luatex.def) Requested size: 196.9356pt x 177.4227pt. - [18 + [17 -<./Ergebnis_ibc.png>] [19 +<./Ergebnis_ibc.png>] [18 -] [20 +] [19 ] \tf@nav=\write6 @@ -1068,20 +1062,21 @@ Package luatex.def Info: Ergebnis_ibc.png used on input line 192. \tf@snm=\write8 \openout8 = IBC.snm - (./IBC.aux) + +(./IBC.aux) Package rerunfilecheck Info: File `IBC.out' has not changed. -(rerunfilecheck) Checksum: 838CBC3711E86E3E547CFBF6C102434D;3077. +(rerunfilecheck) Checksum: 3857ED84796B20D2345ECA90C358DD64;2862. ) Here is how much of LuaTeX's memory you used: - 23072 strings out of 478531 + 23064 strings out of 478531 100000,794899 words of node,token memory allocated - 4308 words of node memory still in use: - 38 hlist, 7 vlist, 2 rule, 6 local_par, 111 glue, 10 kern, 27 penalty, 302 gl -yph, 79 attribute, 61 glue_spec, 79 attribute_list, 4 write, 32 pdf_colorstack n -odes - avail lists: 2:284,3:148,4:250,5:64,6:61,7:2642,8:50,9:246,10:12,11:6 - 41767 multiletter control sequences out of 65536+600000 + 3308 words of node memory still in use: + 30 hlist, 7 vlist, 2 rule, 4 local_par, 84 glue, 8 kern, 21 penalty, 217 glyp +h, 61 attribute, 61 glue_spec, 61 attribute_list, 4 write, 24 pdf_colorstack nod +es + avail lists: 2:288,3:131,4:246,5:62,6:59,7:1938,8:47,9:224,10:12,11:6 + 41762 multiletter control sequences out of 65536+600000 64 fonts using 5902119 bytes 131i,11n,125p,406b,435s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s -Output written on IBC.pdf (20 pages, 125391 bytes). +Output written on IBC.pdf (19 pages, 123784 bytes). -PDF statistics: 270 PDF objects out of 1000 (max. 8388607) - 222 compressed objects within 3 object streams - 56 named destinations out of 1000 (max. 131072) - 136 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 100000000) +PDF statistics: 258 PDF objects out of 1000 (max. 8388607) + 211 compressed objects within 3 object streams + 53 named destinations out of 1000 (max. 131072) + 128 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 100000000) diff --git a/IBC.nav b/IBC.nav index 4f23555..6de07ff 100644 --- a/IBC.nav +++ b/IBC.nav @@ -36,45 +36,41 @@ \headcommand {\beamer@subsectionpages {9}{9}} \headcommand {\sectionentry {3}{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)}{10}{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)}{0}} \headcommand {\beamer@subsectionpages {10}{9}} -\headcommand {\beamer@subsectionentry {0}{3}{1}{10}{Beispiele diskriminierender KI}} -\headcommand {\beamer@subsectionpages {10}{9}} -\headcommand {\beamer@subsectionentry {0}{3}{2}{10}{KI und Bias}} -\headcommand {\slideentry {3}{2}{1}{10/10}{KI und Bias}{0}} +\headcommand {\beamer@subsectionentry {0}{3}{1}{10}{KI und Bias}} +\headcommand {\slideentry {3}{1}{1}{10/10}{KI und Bias}{0}} \headcommand {\beamer@framepages {10}{10}} -\headcommand {\slideentry {3}{2}{2}{11/11}{KI und Bias}{0}} +\headcommand {\slideentry {3}{1}{2}{11/11}{KI und Bias}{0}} \headcommand {\beamer@framepages {11}{11}} -\headcommand {\slideentry 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[3][]{Outline0.2.2.9}{\376\377\000O\000v\000e\000r\000f\000i\000t\000t\000i\000n\000g}{Outline0.2}% 7 \BOOKMARK [2][]{Outline0.3}{\376\377\000G\000r\000e\000n\000z\000e\000n\000\040\000v\000o\000n\000\040\000K\000I\000\040\000/\000\040\000G\000r\000e\000n\000z\000e\000n\000\040\000u\000n\000d\000\040\000R\000i\000s\000i\000k\000e\000n\000\040\000v\000o\000n\000\040\000K\000I\000\040\000\050\0002\0000\000m\000i\000n\000\051}{}% 8 -\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.1.10}{\376\377\000B\000e\000i\000s\000p\000i\000e\000l\000e\000\040\000d\000i\000s\000k\000r\000i\000m\000i\000n\000i\000e\000r\000e\000n\000d\000e\000r\000\040\000K\000I}{Outline0.3}% 9 -\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.2.10}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000B\000i\000a\000s}{Outline0.3}% 10 -\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.3.16}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000I\000n\000t\000e\000r\000p\000r\000e\000t\000i\000e\000r\000b\000a\000r\000k\000e\000i\000t}{Outline0.3}% 11 -\BOOKMARK [2][]{Outline0.4}{\376\377\000B\000i\000a\000s\000\040\000B\000i\000n\000g\000o\000\040\000m\000i\000t\000\040\000/\000\040\000B\000i\000a\000s\000\040\000i\000n\000\040\000i\000B\000o\000r\000d\000e\000r\000C\000t\000r\000l\000\040\000\050\0002\0000\000m\000i\000n\000\051\000\050\000i\000n\000t\000e\000r\000a\000k\000t\000i\000v\000?\000\051}{}% 12 -\BOOKMARK [2][]{Outline0.5}{\376\377\000A\000u\000s\000b\000l\000i\000c\000k\000\040\000u\000n\000d\000\040\000D\000i\000s\000k\000u\000s\000s\000i\000o\000n\000\050\0002\0000\000m\000i\000n\000\051}{}% 13 -\BOOKMARK [3][]{Outline0.5.1.19}{\376\377\000P\000o\000l\000i\000t\000i\000s\000c\000h\000e\000\040\000E\000i\000n\000o\000r\000d\000n\000u\000n\000g}{Outline0.5}% 14 -\BOOKMARK [3][]{Outline0.5.2.20}{\376\377\000W\000i\000e\000\040\000u\000n\000d\000\040\000w\000o\000f\000\374\000r\000\040\000f\000o\000r\000s\000c\000h\000e\000n\000\040\000w\000i\000r\000?}{Outline0.5}% 15 +\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.1.10}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000B\000i\000a\000s}{Outline0.3}% 9 +\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.2.14}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000I\000n\000t\000e\000r\000p\000r\000e\000t\000i\000e\000r\000b\000a\000r\000k\000e\000i\000t}{Outline0.3}% 10 +\BOOKMARK [2][]{Outline0.4}{\376\377\000B\000i\000a\000s\000\040\000B\000i\000n\000g\000o\000\040\000m\000i\000t\000\040\000/\000\040\000B\000i\000a\000s\000\040\000i\000n\000\040\000i\000B\000o\000r\000d\000e\000r\000C\000t\000r\000l\000\040\000\050\0002\0000\000m\000i\000n\000\051\000\050\000i\000n\000t\000e\000r\000a\000k\000t\000i\000v\000?\000\051}{}% 11 +\BOOKMARK [2][]{Outline0.5}{\376\377\000A\000u\000s\000b\000l\000i\000c\000k\000\040\000u\000n\000d\000\040\000D\000i\000s\000k\000u\000s\000s\000i\000o\000n\000\050\0002\0000\000m\000i\000n\000\051}{}% 12 +\BOOKMARK [3][]{Outline0.5.1.18}{\376\377\000P\000o\000l\000i\000t\000i\000s\000c\000h\000e\000\040\000E\000i\000n\000o\000r\000d\000n\000u\000n\000g}{Outline0.5}% 13 +\BOOKMARK [3][]{Outline0.5.2.19}{\376\377\000W\000i\000e\000\040\000u\000n\000d\000\040\000w\000o\000f\000\374\000r\000\040\000f\000o\000r\000s\000c\000h\000e\000n\000\040\000w\000i\000r\000?}{Outline0.5}% 14 diff --git a/IBC.pdf b/IBC.pdf index 80a2da8..57810e6 100644 Binary files a/IBC.pdf and b/IBC.pdf differ diff --git a/IBC.tex b/IBC.tex index dfee1a5..a8be13a 100644 --- a/IBC.tex +++ b/IBC.tex @@ -62,7 +62,7 @@ iBorderCtrl \begin{frame}{Aufbau der Datensätze} \begin{itemize} - \item Supervised learning -> Datenpaare + \item Supervised learning, Datenpaare \item Training, Validation and Test Data \end{itemize} \end{frame} @@ -77,79 +77,50 @@ iBorderCtrl \section{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)} -\subsection{Beispiele diskriminierender KI} \subsection{KI und Bias} - -\begin{frame}{Beispiele diskriminierender KI} -\begin{itemize} -\item COMPAS - Risikoabsch\"{a}tzung Gefangener in Florida -\begin{itemize} -\item Schwarze Gefangene wurden doppelt so häufig falsch als gewaltt\"{a}tig klassifiziert -\end{itemize} -\item Vermittlung von Stellenanzeigen im MINT-Bereich -\begin{itemize} -\item Stellenanzeigen wurden häufiger M\"{a}nnern (cis?) angezeigt. -\end{itemize} -\item Einstellungsverfahren (konkreter Fall amazon?) -\item Gesichtserkennung, Stimmerkennung, etc. (konkrete Fälle) -\end{itemize} -\end{frame} - - \begin{frame}{Arten von Bias} Bias = Verzerrung +\vspace{0,5cm} \begin{itemize} \item Bias in den Daten \item Bias durch Design des Algorithmus -\item Bias durch R\"{u}ckkopplung im Gebrauch +\item Bias durch Rückkopplung im Gebrauch \end{itemize} +\vspace{0,5cm} Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodiversity Bias etc. genannt) \end{frame} - \begin{frame}{Bias in den Daten} \begin{itemize} -\item Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt? (Measurement Bias) +\item Measurement Bias: Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt? \begin{itemize} \item COMPAS: Verhaftungen auch von Familie etc. wurden genutzt um Risiko zu bewerten \end{itemize} -\item Wichtige Daten werden nicht im Modell berücksichtigt (Omitted Variable Bias) +\item Omitted Variable Bias: Wichtige Daten werden nicht im Modell berücksichtigt \begin{itemize} -\item Beispiel + \item Beispiel \end{itemize} -\item Fehlende Diversit\"{a}t in den Verf\"{u}gbaren Daten (Represenation Bias) +\item Represenation Bias: Fehlende Diversität in den verfügbaren Daten \begin{itemize} -\item Beispiel + \item Beispiel \end{itemize} -\item Spezifische Eigenschaften von Minderheiten gehen im gesamten Datensatz unter/Ableiten von Aussagen \"{u}ber Individuen aus Minderheit aus allgemeinem Datensatz (Aggregation Bias) +\item Aggregation Bias: Spezifische Eigenschaften von Minderheiten gehen im gesamten Datensatz unter/Ableiten von Aussagen über Individuen aus Minderheit aus allgemeinem Datensatz \begin{itemize} -\item Beispiel + \item Beispiel \end{itemize} -\item Ungleiche Datenmenge verschiedener Untergruppen (Sampling Bias) -\begin{itemize} - \item Beispiel -\end{itemize} -\end{itemize} -\end{frame} - -\begin{frame}{Bias in den Daten} -\begin{itemize} -\item Historical Bias (Erklärung, Beispiel) -\item Population Bias (Erklärung, Beispiel) -\item etc. \end{itemize} \end{frame} \begin{frame}{Bias durch Design} \begin{itemize} -\item Algorithmischer Bias (Erklärung, Beispiel) -\item Evaluations Bias (Erklärung, Beispiel) -\item etc. +\item Evaluation Bias: Ergebnis wird an unrealistischen oder unfairen Kriterien gemessen \end{itemize} \end{frame} -\begin{frame}{Bias durch R\"{u}ckkopplung} -Beispiel (Profiling?) +\begin{frame}{Bias durch Rückkopplung} +\begin{itemize} +\item Beispiel Profiling +\end{itemize} \end{frame} \subsection{KI und Interpretierbarkeit} @@ -159,8 +130,8 @@ Beispiel (Profiling?) \item Was heißt interpretierbar? \item Warum will mensch das? \item Blackbox-Argument -\item Betriebsgeheminis-Argument -\item Beispiel: Hack zum Missklassifizieren +\item Betriebsgeheimnis-Argument +\item Missklassifikationshack \end{itemize} \end{frame} @@ -172,12 +143,14 @@ Beispiel (Profiling?) \item Omitted Variable Bias: Nervosität durch Stress beim Grenzübergang \item Representation Bias: fehlende Diversität race, gender, neurdiversity, disability, health, scars \item Aggregation Bias: s. representation bias, teilweiser Versuch der Gegensteuerung -\item Sampling Bias: ungleiche Datenmengen -\item Overfitting: 73 Prozent in Testdaten vs 93 Prozent in Trainingsdaten, das impliziert Overfitting ist wahrscheinlich -\item Historical Bias: höhere Wahrscheinlichkeit zB des Drogenschmuggels bestimmter Gruppen (trifft erst bei Benutzung zu, weil Testdaten zu klein) -\item Algorythmischer Bias: zu wenig Einblick -\item Evaluations Bias: Testbedingungen entsprechen nicht den Einsatzbedingungen, zB Licht, Diversität -\item Bias durch Rückkopplung: +\item Overfitting: 73 Prozent in Testdaten vs 93 Prozent in Trainingsdaten, das impliziert Overfitting ist wahrscheinlich +\end{itemize} +\end{frame} + +\begin{frame}{Bias in iBorderCtrl} +\begin{itemize} +\item Evaluation Bias: Testbedingungen entsprechen nicht den Einsatzbedingungen, zB Licht, Diversität +\item Bias durch Rückkopplung: Wenn Einsatzdaten wieder eingespeist werden, dann: LD klassifiziert mehr Benachteiligte als lügend, Überprüfungsbeamt*in ebenso und gibt Daten zurück \end{itemize} \end{frame} @@ -195,17 +168,15 @@ Beispiel (Profiling?) \begin{frame}{Politische Einordnung} \begin{itemize} \item Unfreiwillige Datenerhebung zur "Verbesserung" des Algorithmus -\item Entwicklung Ethischer Normen für KI (EU KI Standards, Gesellschaft für Informatik, The Ethical Algorithm von Kearns, Roth?) +\item Entwicklung Ethischer Normen für KI (EU KI Standards, Gesellschaft für Informatik) \end{itemize} \end{frame} \subsection{Wie und wofür forschen wir?} \begin{frame}{Wie und wofür forschen wir?} \begin{itemize} \item Instrumentalisierung von Wissenschaft -\item https://youtu.be/f9WkKKZXvgA?t=3411 \item Was ist mein wissenschaftlicher Standard und worauf gründet er? -\item Gibt es Ziele und Werte die nicht von der Wissenschaft vorgegen werden, sondern die wir uns selbst setzen müssen? -\item Hinweis auf Transparenzinitiative der Senatorin Johanna +\item Gibt es Ziele und Werte die nicht von der Wissenschaft vorgegeben werden, sondern die wir uns selbst setzen müssen? \end{itemize} \end{frame} \end{document} diff --git a/IBC.toc b/IBC.toc index 59ed3a9..4412a94 100644 --- a/IBC.toc +++ b/IBC.toc @@ -6,10 +6,9 @@ \beamer@subsectionintoc {2}{1}{Algorithmen, KI und Neuronale Netze}{7}{0}{2} \beamer@subsectionintoc {2}{2}{Overfitting}{9}{0}{2} \beamer@sectionintoc {3}{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)}{10}{0}{3} -\beamer@subsectionintoc {3}{1}{Beispiele diskriminierender KI}{10}{0}{3} -\beamer@subsectionintoc {3}{2}{KI und Bias}{10}{0}{3} -\beamer@subsectionintoc {3}{3}{KI und Interpretierbarkeit}{16}{0}{3} -\beamer@sectionintoc {4}{Bias Bingo mit / Bias in iBorderCtrl (20min)(interaktiv?)}{17}{0}{4} -\beamer@sectionintoc {5}{Ausblick und Diskussion(20min)}{19}{0}{5} -\beamer@subsectionintoc {5}{1}{Politische Einordnung}{19}{0}{5} -\beamer@subsectionintoc {5}{2}{Wie und wofür forschen wir?}{20}{0}{5} +\beamer@subsectionintoc {3}{1}{KI und Bias}{10}{0}{3} +\beamer@subsectionintoc {3}{2}{KI und Interpretierbarkeit}{14}{0}{3} +\beamer@sectionintoc {4}{Bias Bingo mit / Bias in iBorderCtrl (20min)(interaktiv?)}{15}{0}{4} +\beamer@sectionintoc {5}{Ausblick und Diskussion(20min)}{18}{0}{5} +\beamer@subsectionintoc {5}{1}{Politische Einordnung}{18}{0}{5} +\beamer@subsectionintoc {5}{2}{Wie und wofür forschen wir?}{19}{0}{5}