Warum KI-Ethik kein Luxus ist, sondern über Vertrauen, Umsatz und Haftung entscheidet

• Black Box: Ein System, bei dem man nicht sauber sieht, warum es zu einem Ergebnis kommt.

• Bias: Verzerrung in Daten oder Entscheidungen, zum Beispiel der Hang, Bestätigungen stärker zu gewichten als

• Firewall: Schutzschicht, die riskante Outputs erkennt, warnt, korrigiert, im Zweifel stoppt.

• Bridge: Übersetzungsschicht, die menschlichen Kontext maschinenlesbar macht, damit KI nicht nur rechnet, sondern sinnvoll wirkt.

• ASPECTS: Psychometrisches Modell für sinnvolle, respektvolle Ansprache je Wahrnehmungspräferenz.

• Ego Development: Reifegrade im Umgang mit Komplexität. Hilft, Entscheidungen so zu erklären, dass sie verstanden werden.

• Finance: Nachvollziehbares und faires Scoring, Schutz vor historischen Verzerrungen, Prüfpfad für Aufsicht.

• Healthcare: Klare Stop-Regeln und Erklärpflichten bei unsicheren Empfehlungen.

• Governance & Compliance: Kontinuierliche Prüfung statt Einmal-Audit, Übersetzung der Anforderungen in konkrete Checks.

• Marketing & Customer Experience: Weg von Klickjagd, hin zu ethischer Personalisierung mit echtem Warum.

• Daniel Kahneman: „Schnelles Denken, langsames Denken“

• ProPublica COMPAS Analyse zu Risiko-Scores in der Justiz

• Kleinberg, Mullainathan, Raghavan: Warum Fairness-Definitionen nicht gleichzeitig erfüllbar sind

• NIST AI Risk Management Framework

• EU AI Act: Pflichten steigen stufenweise an

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