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Annkathrin 2021-08-25 20:59:06 +02:00
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commit 5a2d103c31
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73
IBC.aux
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@ -61,54 +61,49 @@
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\gdef \@abspage@last{20}

61
IBC.log
View file

@ -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. restricted system commands enabled.
**IBC.tex **IBC.tex
(./IBC.tex (./IBC.tex
@ -1001,7 +1001,7 @@ toc) [2
] [4 ] [4
] ]
<iborderctrl-avatar-300x268.jpg, id=126, 225.84375pt x 201.75375pt> <iborderctrl-avatar-300x268.jpg, id=121, 225.84375pt x 201.75375pt>
File: iborderctrl-avatar-300x268.jpg Graphic file (type jpg) File: iborderctrl-avatar-300x268.jpg Graphic file (type jpg)
<use iborderctrl-avatar-300x268.jpg> <use iborderctrl-avatar-300x268.jpg>
Package luatex.def Info: iborderctrl-avatar-300x268.jpg used on input line 41. 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 ] [8
] ]
<overfitting.png, id=153, 841.1425pt x 301.125pt> <overfitting.png, id=148, 841.1425pt x 301.125pt>
File: overfitting.png Graphic file (type png) File: overfitting.png Graphic file (type png)
<use overfitting.png> <use overfitting.png>
Package luatex.def Info: overfitting.png used on input line 76. Package luatex.def Info: overfitting.png used on input line 76.
(luatex.def) Requested size: 336.45103pt x 120.44786pt. (luatex.def) Requested size: 336.45103pt x 120.44786pt.
[9 [9
<./overfitting.png>] <./overfitting.png>] [10
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
] [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 ] [12
@ -1041,22 +1041,16 @@ LaTeX Font Info: Font shape `TU/lmtt/bx/n' in size <10> not available
] [16 ] [16
] ]
Overfull \vbox (30.55852pt too high) detected at line 182 <Ergebnis_ibc.png, id=204, 547.04375pt x 492.84125pt>
[]
[17
]
<Ergebnis_ibc.png, id=216, 547.04375pt x 492.84125pt>
File: Ergebnis_ibc.png Graphic file (type png) File: Ergebnis_ibc.png Graphic file (type png)
<use Ergebnis_ibc.png> <use Ergebnis_ibc.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. (luatex.def) Requested size: 196.9356pt x 177.4227pt.
[18 [17
<./Ergebnis_ibc.png>] [19 <./Ergebnis_ibc.png>] [18
] [20 ] [19
] ]
\tf@nav=\write6 \tf@nav=\write6
@ -1068,20 +1062,21 @@ Package luatex.def Info: Ergebnis_ibc.png used on input line 192.
\tf@snm=\write8 \tf@snm=\write8
\openout8 = IBC.snm \openout8 = IBC.snm
(./IBC.aux)
(./IBC.aux)
Package rerunfilecheck Info: File `IBC.out' has not changed. 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: 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 100000,794899 words of node,token memory allocated
4308 words of node memory still in use: 3308 words of node memory still in use:
38 hlist, 7 vlist, 2 rule, 6 local_par, 111 glue, 10 kern, 27 penalty, 302 gl 30 hlist, 7 vlist, 2 rule, 4 local_par, 84 glue, 8 kern, 21 penalty, 217 glyp
yph, 79 attribute, 61 glue_spec, 79 attribute_list, 4 write, 32 pdf_colorstack n h, 61 attribute, 61 glue_spec, 61 attribute_list, 4 write, 24 pdf_colorstack nod
odes es
avail lists: 2:284,3:148,4:250,5:64,6:61,7:2642,8:50,9:246,10:12,11:6 avail lists: 2:288,3:131,4:246,5:62,6:59,7:1938,8:47,9:224,10:12,11:6
41767 multiletter control sequences out of 65536+600000 41762 multiletter control sequences out of 65536+600000
64 fonts using 5902119 bytes 64 fonts using 5902119 bytes
131i,11n,125p,406b,435s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s 131i,11n,125p,406b,435s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,80000s
</usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmono9-regular.otf </usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmono9-regular.otf
@ -1089,10 +1084,10 @@ odes
f></usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmonolt10-bold.o f></usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmonolt10-bold.o
tf></usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmono10-regular tf></usr/local/texlive/2021/texmf-dist/fonts/opentype/public/lm/lmmono10-regular
.otf> .otf>
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) PDF statistics: 258 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
222 compressed objects within 3 object streams 211 compressed objects within 3 object streams
56 named destinations out of 1000 (max. 131072) 53 named destinations out of 1000 (max. 131072)
136 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 100000000) 128 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 100000000)

58
IBC.nav
View file

@ -36,45 +36,41 @@
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\headcommand {\beamer@subsectionpages {10}{9}} \headcommand {\beamer@subsectionpages {10}{9}}
\headcommand {\beamer@subsectionentry {0}{3}{1}{10}{Beispiele diskriminierender KI}} \headcommand {\beamer@subsectionentry {0}{3}{1}{10}{KI und Bias}}
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13
IBC.out
View file

@ -6,10 +6,9 @@
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\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 [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][]{Outline0.3.1.10}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000B\000i\000a\000s}{Outline0.3}% 9
\BOOKMARK [3][]{Outline0.3.2.10}{\376\377\000K\000I\000\040\000u\000n\000d\000\040\000B\000i\000a\000s}{Outline0.3}% 10 \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 [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}{}% 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}{}% 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][]{Outline0.5.1.18}{\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][]{Outline0.5.1.19}{\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][]{Outline0.5.2.19}{\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
\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

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83
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@ -62,7 +62,7 @@ iBorderCtrl
\begin{frame}{Aufbau der Datensätze} \begin{frame}{Aufbau der Datensätze}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Supervised learning -> Datenpaare \item Supervised learning, Datenpaare
\item Training, Validation and Test Data \item Training, Validation and Test Data
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
@ -77,79 +77,50 @@ iBorderCtrl
\section{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)} \section{Grenzen von KI / Grenzen und Risiken von KI (20min)}
\subsection{Beispiele diskriminierender KI}
\subsection{KI und Bias} \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} \begin{frame}{Arten von Bias}
Bias = Verzerrung Bias = Verzerrung
\vspace{0,5cm}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Bias in den Daten \item Bias in den Daten
\item Bias durch Design des Algorithmus \item Bias durch Design des Algorithmus
\item Bias durch R\"{u}ckkopplung im Gebrauch \item Bias durch Rückkopplung im Gebrauch
\end{itemize} \end{itemize}
\vspace{0,5cm}
Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodiversity Bias etc. genannt) Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodiversity Bias etc. genannt)
\end{frame} \end{frame}
\begin{frame}{Bias in den Daten} \begin{frame}{Bias in den Daten}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt? (Measurement Bias) \item Measurement Bias: Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt?
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item COMPAS: Verhaftungen auch von Familie etc. wurden genutzt um Risiko zu bewerten \item COMPAS: Verhaftungen auch von Familie etc. wurden genutzt um Risiko zu bewerten
\end{itemize} \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} \begin{itemize}
\item Beispiel \item Beispiel
\end{itemize} \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} \begin{itemize}
\item Beispiel \item Beispiel
\end{itemize} \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} \begin{itemize}
\item Beispiel \item Beispiel
\end{itemize} \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{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\begin{frame}{Bias durch Design} \begin{frame}{Bias durch Design}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Algorithmischer Bias (Erklärung, Beispiel) \item Evaluation Bias: Ergebnis wird an unrealistischen oder unfairen Kriterien gemessen
\item Evaluations Bias (Erklärung, Beispiel)
\item etc.
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\begin{frame}{Bias durch R\"{u}ckkopplung} \begin{frame}{Bias durch Rückkopplung}
Beispiel (Profiling?) \begin{itemize}
\item Beispiel Profiling
\end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\subsection{KI und Interpretierbarkeit} \subsection{KI und Interpretierbarkeit}
@ -159,8 +130,8 @@ Beispiel (Profiling?)
\item Was heißt interpretierbar? \item Was heißt interpretierbar?
\item Warum will mensch das? \item Warum will mensch das?
\item Blackbox-Argument \item Blackbox-Argument
\item Betriebsgeheminis-Argument \item Betriebsgeheimnis-Argument
\item Beispiel: Hack zum Missklassifizieren \item Missklassifikationshack
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
@ -172,12 +143,14 @@ Beispiel (Profiling?)
\item Omitted Variable Bias: Nervosität durch Stress beim Grenzübergang \item Omitted Variable Bias: Nervosität durch Stress beim Grenzübergang
\item Representation Bias: fehlende Diversität race, gender, neurdiversity, disability, health, scars \item Representation Bias: fehlende Diversität race, gender, neurdiversity, disability, health, scars
\item Aggregation Bias: s. representation bias, teilweiser Versuch der Gegensteuerung \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 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) \end{itemize}
\item Algorythmischer Bias: zu wenig Einblick \end{frame}
\item Evaluations Bias: Testbedingungen entsprechen nicht den Einsatzbedingungen, zB Licht, Diversität
\item Bias durch Rückkopplung: \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{itemize}
\end{frame} \end{frame}
@ -195,17 +168,15 @@ Beispiel (Profiling?)
\begin{frame}{Politische Einordnung} \begin{frame}{Politische Einordnung}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Unfreiwillige Datenerhebung zur "Verbesserung" des Algorithmus \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{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\subsection{Wie und wofür forschen wir?} \subsection{Wie und wofür forschen wir?}
\begin{frame}{Wie und wofür forschen wir?} \begin{frame}{Wie und wofür forschen wir?}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Instrumentalisierung von Wissenschaft \item Instrumentalisierung von Wissenschaft
\item https://youtu.be/f9WkKKZXvgA?t=3411
\item Was ist mein wissenschaftlicher Standard und worauf gründet er? \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 Gibt es Ziele und Werte die nicht von der Wissenschaft vorgegeben werden, sondern die wir uns selbst setzen müssen?
\item Hinweis auf Transparenzinitiative der Senatorin Johanna
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\end{document} \end{document}

13
IBC.toc
View file

@ -6,10 +6,9 @@
\beamer@subsectionintoc {2}{1}{Algorithmen, KI und Neuronale Netze}{7}{0}{2} \beamer@subsectionintoc {2}{1}{Algorithmen, KI und Neuronale Netze}{7}{0}{2}
\beamer@subsectionintoc {2}{2}{Overfitting}{9}{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@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}{1}{KI und Bias}{10}{0}{3}
\beamer@subsectionintoc {3}{2}{KI und Bias}{10}{0}{3} \beamer@subsectionintoc {3}{2}{KI und Interpretierbarkeit}{14}{0}{3}
\beamer@subsectionintoc {3}{3}{KI und Interpretierbarkeit}{16}{0}{3} \beamer@sectionintoc {4}{Bias Bingo mit / Bias in iBorderCtrl (20min)(interaktiv?)}{15}{0}{4}
\beamer@sectionintoc {4}{Bias Bingo mit / Bias in iBorderCtrl (20min)(interaktiv?)}{17}{0}{4} \beamer@sectionintoc {5}{Ausblick und Diskussion(20min)}{18}{0}{5}
\beamer@sectionintoc {5}{Ausblick und Diskussion(20min)}{19}{0}{5} \beamer@subsectionintoc {5}{1}{Politische Einordnung}{18}{0}{5}
\beamer@subsectionintoc {5}{1}{Politische Einordnung}{19}{0}{5} \beamer@subsectionintoc {5}{2}{Wie und wofür forschen wir?}{19}{0}{5}
\beamer@subsectionintoc {5}{2}{Wie und wofür forschen wir?}{20}{0}{5}