Wenn digitale Crowdworker für das Labeln von Datensätzen eingesetzt werden, müssen faire Löhne und gute Arbeitsbedingungen sichergestellt sein.
Mehr erfahren
Es wird reflektiert, wie viele Daten für das Training und den Betrieb der Systeme notwendig sind, um den Rechenaufwand klein zu halten.
Mehr erfahren
Um Daten zu schützen, wird die Datenmenge minimiert. Die Daten werden verschlüsselt, anonymisiert und aggregiert (d.h. zusammengefasst).
Mehr erfahren
Es wird sichergestellt, dass aktuelle, vollständige, repräsentative und verlässliche Daten genutzt werden.
Mehr erfahren
Es wird überprüft, ob sich Bias in den Datensätzen befinden. Um Diskriminierung zu vermeiden, werden im Idealfall keine geschützten Attribute wie das Alter oder das…
Mehr erfahren
Personen, deren Daten für das Training oder die Anwendung der KI-Systeme genutzt werden sollen, werden konsultiert, um die Daten angemessen interpretieren zu können.
Mehr erfahren
Auf Datenblättern („Data Sheets“) werden Informationen zu den gesammelten und verwendeten Daten dokumentiert und öffentlich gemacht.
Mehr erfahren
