\documentclass{beamer}

\usetheme{DarkConsole}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{caption}

\title{\texttt{Smart Borders?}}
\subtitle{Wie die EU versucht Grenzübergänge mit einem diskriminierenden KI-Lügendetektor zu regulieren.}
\author{verschiedene\footnote{\texttt{AG Link}}}

\begin{document}

\begin{frame}
  \maketitle
\end{frame}

\begin{frame}{Inhalt}
  \tableofcontents
\end{frame}

\section{Was ist iBorderCtrl? (15min)}
\subsection{Akteure und Organisationsstruktur}
\begin{frame}{Akteure und Organisationsstruktur}
\begin{itemize}
\item Horizon 2020 (auch Roborder)
\item Tresspass etc. 
\item Finanzierung
\item Beteiligte Forschungseinrichtungen, beteiligte Unternehmen? 
\item Aktueller Entwickllungsstand 
\end{itemize}
\end{frame}
\subsection{Silent Talker}
\begin{frame}{Silent Talker}
\end{frame}
\begin{frame}
	\begin{figure}
		\includegraphics[scale = 0.8]{iborderctrl-avatar-300x268.jpg}
		\caption*{Quelle: iborderctrl.eu}
	\end{figure}
	"The avatar is presented in a uniform to convey an air of authority." (K.Crockett et.al.)
\end{frame}
\subsection{Geschichte des Lügendetektor}

\begin{frame}{Geschichte des Lügendetektor}
\begin{itemize}
\item Polygraph (Genauigkeit: beinahe zufällig (Saxe, Ben-Shakhar, 1999)
\item Mirco Expressions etc.
\end{itemize}
Infos in: The  politics  of  deceptive  borders:  biomarkers  of  deceit  and  the  case  of 
iBorderCtrl
\end{frame}

\section{Grundlagen KI (15min)}
\subsection{Algorithmen, KI und Neuronale Netze}
\begin{frame}{Algorithmen, KI und Neuronale Netze}
	\begin{itemize}
		\item Algorithmus 
		\item KI / Machine Learning
		\item Neuronale Netze und Deep Learning
	\end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Aufbau der Datensätze}
	\begin{itemize}
		\item Supervised learning -> Datenpaare
		\item Training, Validation and Test Data
	\end{itemize}
\end{frame}

\subsection{Overfitting}
\begin{frame}{Overfitting}
\begin{figure}
\includegraphics[scale = 0.4]{overfitting.png}
\caption*{Quelle: Sagar Sharma / Towards Data Science}
\end{figure}
\end{frame}


\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
\begin{itemize}
\item Bias in den Daten
\item Bias durch Design des Algorithmus
\item Bias durch R\"{u}ckkopplung im Gebrauch
\end{itemize}
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)
\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)
\begin{itemize}
\item Beispiel
\end{itemize}
\item Fehlende Diversit\"{a}t in den Verf\"{u}gbaren Daten (Represenation Bias)
\begin{itemize}
\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)
\begin{itemize}
\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.
\end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Bias durch R\"{u}ckkopplung}
Beispiel  (Profiling?)
\end{frame}

\subsection{KI und Interpretierbarkeit}

\begin{frame}{Interpretierbarkeit}
\begin{itemize}
\item Was heißt interpretierbar?
\item Warum will mensch das?
\item Blackbox-Argument
\item Betriebsgeheminis-Argument
\item Beispiel: Hack zum Missklassifizieren
\end{itemize}
\end{frame}

\section{Bias Bingo mit / Bias in iBorderCtrl (20min)(interaktiv?)}

\begin{frame}{Bias in iBorderCtrl}
\begin{itemize}
\item Measurement Bias: Schauspieler*innen statt echte Situationen
\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: 
\end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Testergebnisse}
\begin{itemize}
\item Anzahl verschiedener Personen in der Testdatenmenge: 1
\item Emprische Varianz der Tests: 
\end{itemize}
\begin{figure}
\includegraphics[scale = 0.36]{Ergebnis_ibc}
\end{figure}
\end{frame}
\section{Ausblick und Diskussion(20min)}
\subsection{Politische Einordnung}
\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?)
\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
\end{itemize}
\end{frame}
\end{document}
