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In dieser Episode spreche ich mit Sam Goetjes über Vertrauen, Vorurteile und Fairness in KI-gestützten Entscheidungen. Ausgangspunkt ist ihre Masterarbeit: Ein Bewerbungssetting mit menschlichen und algorithmischen Empfehlungen, dazu ein manipulierter Gender Bias. Erkenntnis: Teilnehmende passten ihre Bewertungen über die Zeit an. Beim Algorithmus sogar schneller und stärker. Vertrauen entsteht nach denselben Mustern wie bei Menschen. Heftig, oder? Für uns im Testen heißt das: nicht nur Modelle und Performance prüfen, sondern Bias-Risiken monitoren, Pilotphasen sauber aufsetzen, Parallelvergleiche fahren und Datenquellen offenlegen. Wir sind beeinflussbar. Systeme auch. Wie halten wir beides in Schach? Genau darum geht es.
