TY - INPR A1 - Baeva, Gergana A1 - Brunner, Robert A1 - Elmas, Filiz A1 - Fresz, Benjamin A1 - Fuß, Christine A1 - Heß, Claudia A1 - Kellmeyer, Philipp A1 - Mahner, Malin A1 - Paulheim, Heiko A1 - Poretschkin, Maximilian A1 - Puntschuh, Michael A1 - Seyerlein-Klug, Annegrit T1 - Welche Zertifizierung ist hilfreich für Verbraucher*innen? BT - Acht Thesen zu wirksamen freiwilligen Zertifikaten von KI-Produkten N2 - In diesem Whitepaper fokussieren wir uns auf die KI-Verordnung nicht erfasste freiwillige Zertifizierung. Dabei stehen die Interessen und Sichtweisen der Verbraucher*innen im Vordergrund. Als Verbraucher*innen betrachten wir nicht nur die unmittelbaren Nutzer*innen von KI-Systemen, sondern auch Privatpersonen, die indirekt von KI-Ergebnissen betroffen sein können. Zudem berücksichtigen wir Menschen in der Rolle als souveräne Datensubjekte, deren personenbezogene Daten in die Entwicklung von KI-Systemen einfließen. Dieses breite Verständnis des Verbraucher*innenbegriffs entspricht dem Selbstverständnis des Zentrums für vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz (ZVKI). Wir stellen Thesen auf, wie freiwillige Zertifizierungen von KI-Systemen für Verbraucher*innen nützlich sein können. Die im Verlauf vorgestellten und begründeten acht Thesen wurden in einer Reihe von interdisziplinären Workshops erarbeitet. Dabei identifizierten wir Herausforderungen einer KI-Zertifizierung aus Verbraucher*innensicht und präzisierten diese iterativ. Die Gruppendiskussionen dienten als Grundlage dieses Whitepapers und bauten auf Erkenntnissen der Fach-Arbeitsgruppe „KI Zertifizierung“ des ZVKI auf. Alle Co-Autor*innen waren an der Erstellung des finalen Texts beteiligt. Die aufgestellten Thesen thematisieren grundlegende Anforderungen an eine KI-Zertifizierung aus einer übergeordneten Perspektive, unabhängig von den spezifischen Details einer KI-Anwendung. Somit liefern sie keine Aussagen zu konkreten Inhalten der Zertifizierung. Detaillierte Empfehlungen setzen eine umfassende Analyse von Einsatzfällen voraus, die in diesem Rahmen nicht geleistet werden kann. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.24406/publica-2132 ER - TY - RPRT A1 - Olschewski, Detlef A1 - Bluhm, André A1 - Firnkorn, Joerg A1 - Lucieri, Adriano A1 - Palacio, Sebastian A1 - Streppel, Yeji A1 - Zednik, Carlos A1 - Görge, Rebekka A1 - Poretschkin, Maximilian A1 - Becker, Nikolas A1 - Zielke, Thomas A1 - Kruschel, Christian A1 - Neumann-Brosig, Matthias A1 - Bäuerle, Stephen A1 - Eifert, Marton A1 - López, Erik Martori A1 - Assion, Felix A1 - Seyerlein-Klug, Annegrit A1 - Schmid, Ute A1 - Haufe, Stefan A1 - Gautier, Antoine A1 - Bieringer, Lukas A1 - Besold, Tarek R. A1 - Cremers, Armin B. T1 - DIN SPEC 92001-3 Artificial Intelligence - Life Cycle Processes and Quality Requirements - Part 3: Explainability N2 - DIN SPEC 92001-3 Artificial Intelligence – Life Cycle Processes and Quality Requirements. Artificial Intelligence has become a game-changer, but its impact must be approached responsibly. This is the third document in a series, and it aims to ensure that AI systems are developed, deployed, and used efficiently, responsibly, and in a trustworthy way. It focuses on “Explainability” – the ability to understand how AI makes decisions. This DIN SPEC 92001-3 provides a domain-independent guide on promoting explainability throughout the AI system’s life cycle. It tackles “opacity”, describing sources and effects of opacity in AI and how explanations can mitigate them. The goal is to foster a better understanding and effective use of Explainable AI across various applications, fostering principles of trust and transparency in AI-based systems. This DIN SPEC is the result of „Zertifizierung von Standard-KI-Anwendungen (Zertifizierte KI project)“ https://www.zertifizierte-ki.de/. The publication is available for free at Beuth Verlag GmbH www.beuth.de - plus the search for "DIN SPEC 92001-3" Y1 - 2023 PB - Beuth Verlag ER -