* Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Diskriminierungsrisiken algorithmischer Entscheidungsprozesse
Wiebke Fröhlich
* Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.
Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG 
Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / ÷ffentliches Recht, Verwaltungs-, Verfassungsprozessrecht
Beschreibung
Die Arbeit analysiert und systematisiert die Diskriminierungsrisiken algorithmischer Entscheidungsprozesse der Künstlichen Intelligenz. Sie entwickelt ein Phasenmodell, das verschiedene algorithmische Prozesse rechtlichen Analysen zugänglich macht. Das Modell verdeutlicht die vielfältigen Diskriminierungsrisiken, die von algorithmischen Systemen der Künstlichen Intelligenz ausgehen und die das Antidiskriminierungsrecht allein nicht zu bewältigen vermag. Die Autorin erörtert, ob und wie das Datenschutzrecht verbleibende Schutzlücken füllen kann. Die Analyseergebnisse geben Anstoß dazu, die beiden Rechtsgebiete zusammenzudenken und insbesondere das antidiskriminatorische Potential des Datenschutzrechts zu nutzen.
Kundenbewertungen
anti-discrimination law, Big Data, Diskriminierungsrisiken, algorithms, Datenschutzrecht, Datenschutz, discrimination risks, Algorithmen, Deutschland, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Antidiskriminierung, data protection law, Antidiskriminierungsrecht, Germany, Scoring, discrimination, rechtliche Analyse, Statistik, Diskriminierung, algorithmische Entscheidungsprozesse, algorithmic decision-making processes, anti-discrimination, legal analysis