Warum KI-Ethik kein Luxus ist, sondern über Vertrauen, Umsatz und Haftung entscheidet
Wichtige Begriffe kurz erklärt
• 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.
Quellen und weiterführend (ohne Fachjargon, zum Einordnen)
• 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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