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Annkathrin 2021-09-12 21:15:54 +02:00
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\title{\texttt{Smart Borders?}}
\subtitle{Wie die EU versucht Grenzübergänge mit einem diskriminierenden KI-Lügendetektor zu regulieren.}
\author{verschiedene\footnote{\texttt{AG Link}}}
\author{AG Link}
\begin{document}
@ -22,7 +22,7 @@
\tableofcontents
\end{frame}
\section{Was ist iBorderCtrl? (15min)}
\section{Was ist iBorderCtrl?}
\subsection{Akteure und Organisationsstruktur}
\begin{frame}{Akteure und Organisationsstruktur}
\begin{itemize}
@ -30,7 +30,7 @@
\item Tresspass etc.
\item Finanzierung
\item Beteiligte Forschungseinrichtungen, beteiligte Unternehmen?
\item Aktueller Entwickllungsstand
\item Aktueller Entwicklungsstand
\end{itemize}
\end{frame}
\subsection{Silent Talker}
@ -75,7 +75,7 @@
\begin{itemize}
\item Facial Action Coding System (FACS) von Ekman und Friesen entwickelt,
\item 'Mikroexpressionen' codieren Gefühle des Menschen,
\item Annahme: Lügen ist emotionaler AKt und kann mit Mikroexpressionen entschlüsselt werden,
\item Annahme: Lügen ist emotionaler Akt und kann mit Mikroexpressionen entschlüsselt werden,
\item Studien zeigen: Vorgehen ist so exakt wie zufällige Vermutung,
\item Forschung ist uneinig, ob Mikroexpressionen bei jedem Menschen vorliegen und eindeutig sind.
\end{itemize}
@ -89,9 +89,14 @@
\end{itemize}
\end{frame}
\section{Grundlagen KI (10min)}
\section{Grundlagen KI}
\subsection{KI, Algorithmen und maschinelles Lernen}
\begin{frame}{KI, Algorithmen und maschinelles Lernen}
\begin{figure}
\begin{center}
\includegraphics[scale = 0.18]{Ki-Abbildung}
\end{center}
\end{figure}
\end{frame}
\subsection{Overfitting}
@ -103,7 +108,7 @@
\end{frame}
\section{Grenzen und Risiken von KI (20min)}
\section{Grenzen und Risiken von KI}
\subsection{KI und Interpretierbarkeit}
\begin{frame}{Was heißt interpretierbar?}
@ -112,7 +117,7 @@
\item Interpretierbarkeit als "Verstehen des Algorithmus":
\begin{itemize}
\item Bedeutung der Parameter kann verstanden werden
\item Funktionsweise des Alogrithmus kann für jeden Input nachvollzugen werden
\item Funktionsweise des Algorithmus kann für jeden Input nachvollzogen werden
\item Kann bei KI oft nicht angewendet werden
\end{itemize}
\item Interpretierbarkeit durch methodische Analyse:
@ -129,9 +134,9 @@
\begin{frame}{Wofür braucht mensch Interpretierbarkeit?}
\begin{itemize}
\item Kausalität vs. Korrelation, was lernt die KI?
\item Bsp.: KI soll Basketbälle erkennen und wird mit Bildern unterschieldicher
\item Bsp.: KI soll Basketbälle erkennen und wird mit Bildern unterschiedlicher
Bälle trainiert. Erkennt die KI tatsächlich den Basketball oder einfach nur
die Farbe Oragne?
die Farbe Orange?
\item Wenn KI in gesellschaftlich relevanten Bereichen eingesetzt wird, kann
es entscheidend sein Ergebnisse interpretieren zu können
\end{itemize}
@ -140,12 +145,12 @@
\begin{frame}{Missklassifikationshack}
\begin{itemize}
\item Ergebnisse der KI hängen stark vom Datensatz ab
\item Daraus ergibt sich ein Angriff auf KI's
\item Daraus ergibt sich die Möglichkeit eines Angriffs auf KIs
\item Die Kriterien für die Entscheidung der KI stimmen nicht mit menschlichen Kriterien überein
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Panda oder Gibbon? }
\begin{frame}{Panda oder Gibbon?}
\begin{figure}
\includegraphics[scale = 0.55]{panda_gibbon}
\caption*{Quelle: J. Goodfellow et. al. }
@ -166,7 +171,7 @@ Bias = Verzerrung
\begin{itemize}
\item Bias in den Daten
\item Bias durch Design des Algorithmus
\item Bias durch Rückkopplung im Gebrauch
\item Bias durch Rückkopplung
\end{itemize}
\vspace{0,5cm}
Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodiversity Bias etc. genannt)
@ -174,56 +179,53 @@ Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodi
\begin{frame}{Bias in den Daten}
\begin{itemize}
\item \alert<1>{Measurement Bias:} Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt?
\item \alert<1>{Measurement Bias:} Die Auswahl der Merkmale zur Darstellung des Sachverhalts kann zu Verzerrung führen
\item<2-> \alert<2>{Omitted Variable Bias:} Wichtige Merkmale werden nicht im Modell berücksichtigt
\item<3-> \alert<3>{Represenation Bias:} Fehlende Diversität in den verfügbaren bzw. genutzten Daten
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Bias in den Daten}
\begin{itemize}
\item COMPAS: Verhaftungen auch von Familie etc. wurden genutzt um Risiko zu bewerten
\end{itemize}
\item<2-> \alert<2>{Omitted Variable Bias:} Wichtige Daten werden nicht im Modell berücksichtigt
\begin{itemize}
\item Ein Programm das die Kündigung von Abos (zB Netflix) prognostiziert, aber neue Konkurrenzangebote nicht beachtet
\end{itemize}
\item<3-> \alert<3>{Represenation Bias:} Fehlende Diversität in den verfügbaren Daten
\begin{itemize}
\item Coded Gaze, Joy Buolamwini
\end{itemize}
\item<4-> \alert<4>{Aggregation Bias:} Spezifische Eigenschaften von Minderheiten gehen im gesamten Datensatz unter/Ableiten von Aussagen über Individuen aus Minderheit aus allgemeinem Datensatz
\begin{itemize}
\item Diskriminierungsklage gegen die Universität Berkeley
\end{itemize}
\item \alert<1>{Aggregation Bias:} Spezifische Eigenschaften von Untergruppen gehen im gesamten Datensatz unter,
Überlagerung von Trends in verschiedenen Untergruppe führt zu falschen Aussagen
\end{itemize}
\begin{figure}
\includegraphics[scale = 0.1]{AggregationBiasBeispiel}
\caption*{Quelle: Statology.org What is Aggregation Bias?}
\end{figure}
\end{frame}
\begin{frame}{Bias durch Design}
\begin{itemize}
\item Evaluation Bias: Ergebnis wird an unrealistischen Kriterien gemessen
\begin{itemize}
\item Bias in Gesichtserkennung fällt nicht auf, weil Benchmarkdatenset gebiast ist
\end{itemize}
\item \alert<1>{Evaluation Bias:} Performance des Algorithmus wird an unrealistischen Kriterien gemessen
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Bias durch Rückkopplung}
\begin{itemize}
\item Beispiel Profiling
\end{itemize}
Verstärkung der Diskriminierung durch Rückkopplungsschleife bei Predictive Policing
\begin{figure}
\includegraphics[scale = 0.1]{Predpol}
\caption*{Quelle: Algorithmic Bias and Fairness: Crash Course AI by CrashCourse}
\end{figure}
\end{frame}
\section{Bias in iBorderCtrl (20min)}
\section{Bias in iBorderCtrl}
\begin{frame}{Bias in iBorderCtrl}
\begin{itemize}
\item<1-> \alert<1>{Measurement Bias:} Schauspieler*innen statt echte Situationen, Stress beim Grenzübergang löst u.U. gleiche Symptome wie Lügen aus
\item<2-> \alert<2>{Omitted Variable Bias:} Lügen/nicht Lügen zeigt sich in nichterfassten Phänomenen
\item<3-> \alert<3>{Representation Bias:} fehlende Diversität race, gender, neurdiversity, disability, health, scars
\item<4-> \alert<4>{Aggregation Bias:} Reaktionen (z.B. Mikroexpressionen) nicht konsistent. Gleiches Verhalten kann unterschiedliches bedeuten.
\item<5-> \alert<5>{Overfitting:} 73 Prozent in Testdaten vs 93 Prozent in Trainingsdaten, das impliziert Overfitting ist wahrscheinlich
\item<1-> \alert<1>{Measurement Bias:} Stress beim Grenzübergang löst u.U. gleiche Symptome wie Lügen aus
\item<2-> \alert<2>{Omitted Variable Bias:} Lügen/nicht Lügen zeigt sich in nicht erfassten Phänomenen.
\item<3-> \alert<3>{Representation Bias:} fehlende Diversität in Hautfarbe, Geschlecht, Neurodiversität, Behinderungen, gesundheitlichen Faktoren, Narben etc.
\item<4-> \alert<4>{Aggregation Bias:} Reaktionen (z.B. Mikroexpressionen) nicht konsistent. Gleiches Verhalten bei unterschiedlichen Individuen kann Unterschiedliches bedeuten. Es gibt keine zuverlässigen Theorien dazu, welche physiologischen Prozesse Lügen eindeutig identifizierbar machen.
\item<5-> \alert<5>{Overfitting:} Trefferquote von 73 Prozent in Testdaten vs 93 Prozent in Trainingsdaten deutet auf Overfitting hin
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Bias in iBorderCtrl}
\begin{itemize}
\item<1-> \alert<1>{Evaluation Bias:} Testbedingungen entsprechen nicht den Einsatzbedingungen, zB Licht, Diversität
\item<2-> \alert<2>{Bias durch Rückkopplung:} Wenn Einsatzdaten wieder eingespeist werden, dann: LD klassifiziert mehr Benachteiligte als lügend, Überprüfungsbeamt*in ebenso und gibt Daten zurück
\item<2-> \alert<2>{Bias durch Rückkopplung:} Wenn Einsatzdaten wieder eingespeist werden, dann klassifiziert der Lügendetektor mehr Benachteiligte als lügend, Überprüfungsbeamt*innen bestätigen die Entscheidung und geben die Daten zurück an das System.
\end{itemize}
\end{frame}
@ -236,7 +238,7 @@ Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodi
\includegraphics[scale = 0.36]{Ergebnis_ibc}
\end{figure}
\end{frame}
\section{Ausblick und Diskussion(20min)}
\section{Ausblick und Diskussion}
\subsection{Politische Einordnung}
\begin{frame}{Politische Einordnung}
\begin{itemize}
@ -247,15 +249,9 @@ Konsequenz: Diskriminierende Algorithmen (auch Gender Bias, Racial Bias, Neurodi
\subsection{Wie und wofür forschen wir?}
\begin{frame}{Wie und wofür forschen wir?}
\begin{itemize}
\item Wissenschaft wird immer wieder instrumentalisiert
\item Wissenschaft kann instrumentalisiert werden
\item Wir brauchen mehr kognitive Diversität in Forschungseinrichtungen
\item Was ist dein wissenschaftlicher Standard und worauf gründet er?
\end{itemize}
\end{frame}
\end{document}
\begin{frame}{Quellen}
\begin{itemize}
\item Quelle 1 ..
\end{itemize}
\end{frame}
\end{document}

14
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@ -0,0 +1,14 @@
\beamer@sectionintoc {1}{Was ist iBorderCtrl?}{3}{0}{1}
\beamer@subsectionintoc {1}{1}{Akteure und Organisationsstruktur}{3}{0}{1}
\beamer@subsectionintoc {1}{2}{Silent Talker}{4}{0}{1}
\beamer@subsectionintoc {1}{3}{Geschichte des Lügendetektor}{6}{0}{1}
\beamer@sectionintoc {2}{Grundlagen KI}{11}{0}{2}
\beamer@subsectionintoc {2}{1}{KI, Algorithmen und maschinelles Lernen}{11}{0}{2}
\beamer@subsectionintoc {2}{2}{Overfitting}{12}{0}{2}
\beamer@sectionintoc {3}{Grenzen und Risiken von KI}{13}{0}{3}
\beamer@subsectionintoc {3}{1}{KI und Interpretierbarkeit}{13}{0}{3}
\beamer@subsectionintoc {3}{2}{KI und Bias}{18}{0}{3}
\beamer@sectionintoc {4}{Bias in iBorderCtrl}{25}{0}{4}
\beamer@sectionintoc {5}{Ausblick und Diskussion}{33}{0}{5}
\beamer@subsectionintoc {5}{1}{Politische Einordnung}{33}{0}{5}
\beamer@subsectionintoc {5}{2}{Wie und wofür forschen wir?}{34}{0}{5}

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