Nachricht Vortrag & Preisverleihung: Niki Kilbertus auf Herbstveranstaltung Leopoldina & Freundeskreis

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Maschinelle Lernsysteme spielen in immer mehr Lebensbereichen eine wichtige Rolle, etwa in der medizinischen Diagnostik, bei Chatbots oder personalisierten Vorschlägen von Streaming-Anbietern. Wenn maschinelle Lernsysteme jedoch an sensiblen Stellen über Menschen entscheiden – beispielsweise bei Vorstellungsgesprächen oder beim Prüfen der Kreditwürdigkeit – müssen Fairness und Transparenz sichergestellt werden. Darüber spricht Prof. Dr. Niki Kilbertus in seinem Vortrag „Fairness in maschinellem Lernen” bei der gemeinsamen Herbstveranstaltung der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und des Leopoldina Akademie Freundeskreises e.V. am Donnerstag, 24. Oktober in Halle (Saale).

Kilbertus gehört zu den Pionieren der ethischen maschinellen Lernsysteme und wird im Rahmen der Herbstveranstaltung für seine Forschungsleistungen mit dem Leopoldina-Preis für junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler 2024 geehrt.

Niki Kilbertus ist seit 2021 Professor für Ethics in Systems Design and Machine Learning an der Technischen Universität München im Fachbereich Informatik und seit 2020 Forschungsgruppenleiter bei Helmholtz AI am Helmholtz Zentrum München. Ihm gelang es, kausale Konzepte der Fairness bei automatisierten Entscheidungsprozessen zu formalisieren. Um Entscheidungen treffen zu können, müssen maschinelle Lernsysteme mit Daten trainiert werden, die sie zueinander in Beziehung setzen. Kilbertus legt in seiner Forschung einen besonderen Schwerpunkt auf die Ursache-Wirkungs-Beziehungen aus Beobachtungsdaten, die kausalen Inferenzen. Diese zielen darauf ab, echte kausale Zusammenhänge von bloßen Korrelationen in Daten zu unterscheiden. Bei der Weiterentwicklung des Systems sollen die maschinellen Lernsysteme in die Lage versetzt werden, sich von fehlerhaften Annahmen zu lösen und so angemessene Entscheidungen zu treffen. Die Forschung dient der Entwicklung von hochpräzisen, ethisch vertretbaren und vertrauenswürdigen KI-Systemen. Bei der Herbstveranstaltung widmet sich Kilbertus in seinem Vortrag der Rolle von Methoden des maschinellen Lernens in Fragen der sozialen Gerechtigkeit und Diskriminierung.

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