Kursüberblick

Sich gegenseitig verstärkende Innovationen in den Bereichen Informatik und Technik katapultieren den Fortschritt in der technologischen Produktion. Von Blockchain und künstlicher Intelligenz (KI) bis hin zu Genmanipulation und dem Internet der Dinge (IoT) bieten diese Fortschritte enorme Möglichkeiten zur Verbesserung von Produktivität, Effizienz und menschlichem Wohlbefinden. Doch wie Skandale zunehmend zeigen, bergen diese Fortschritte auch neue und ernsthafte Risiken für Konflikte und Schäden.

Technologieexperten sehen sich heute zunehmend mit der Forderung konfrontiert, ethische Risiken für die Menschenrechte und die Umwelt zu erkennen und abzumildern sowie ethische Kompromisse zwischen Qualitäten wie Datenschutz und Genauigkeit, Fairness und Nutzen sowie Sicherheit und Verantwortlichkeit zu finden. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug, um allgemeine ethische Risiken bei der Entwicklung neuer datengesteuerter Technologien zu erkennen und zu bewältigen. Er destilliert ethische Theorien, öffentliche Vorschriften und bewährte Praktiken der Branche in konkrete Fähigkeiten und Richtlinien, die für die verantwortungsvolle Entwicklung digitaler Produkte und Dienstleistungen erforderlich sind. Durch den praktischen, problemorientierten Ansatz des Kurses werden die Lernenden in die Lage versetzt, Theorien, Prinzipien, Rahmenwerke und Techniken in ihren eigenen Rollen und Organisationen anzuwenden.

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Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Technologieführer, Lösungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungsträger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchenübergreifendes Verständnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen möchten.

Voraussetzungen

Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauenswürdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verständnis für Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und/oder IoT zur Lösung von Geschäftsproblemen ist erwünscht, aber nicht erforderlich. Sie können die entsprechenden Kenntnisse über Konzepte für neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:

IoTBIZ™ (Prüfung IOZ-110)
DSBIZ™ (Prüfung DSZ-110): Data Science für Business Professionals
AIBIZ™ (Prüfung AIZ-110)
ETBIZ: Aufstrebende Technologien für den Business Professional (Prüfung ETZ-110)

Kursspezifische technische Anforderungen

Hardware:

Für diesen Kurs benötigen Sie einen Computer für jeden Teilnehmer und einen für den Dozenten. Jeder Computer muss über die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verfügen:

1 Gigahertz (GHz) 64-Bit (x64) Prozessor.
4 Gigabyte (GB) Random Access Memory (RAM).
32 GB verfügbarer Speicherplatz.
Monitor mit einer Bildschirmauflösung von mindestens 1.024 × 768 Pixeln, mindestens 256 Farben und eine Grafikkarte mit mindestens 4 MB Speicher.
Bootfähiges DVD-ROM- oder USB-Laufwerk.
Tastatur und Maus oder ein kompatibles Zeigegerät.
Fast-Ethernet-Adapter (100 Mb/s) oder schneller und Kabel für den Anschluss an das Klassenzimmernetzwerk.
IP-Adressen, die nicht mit anderen Teilen Ihres Netzes in Konflikt geraten.
Internetzugang (wenden Sie sich an Ihren lokalen Netzwerkadministrator).
(nur Lehrercomputer) Ein Anzeigesystem zur Projektion des Computerbildschirms des Lehrers.

Software:

Auf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.

Jede aktuelle Version von Microsoft Windows®.
Adobe® Acrobat® Reader® oder ein gleichwertiger PDF-Viewer.
Gegebenenfalls Software zum Betrachten der Kursfolien. (Nur auf dem Rechner des Kursleiters.)

Kursziele

In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:

Beschreiben Sie allgemeine Konzepte, Theorien und Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und neuen Technologien.
Identifizieren Sie ethische Risiken.
Üben Sie sich in ethischer Argumentation.
Identifizierung und Abschwächung von Sicherheitsrisiken.
Identifizierung und Abschwächung von Datenschutzrisiken.
Identifizierung und Abschwächung von Fairness- und Befangenheitsrisiken.
Identifizierung und Abschwächung von Transparenz- und Erklärungsrisiken.
Identifizierung und Abschwächung von Verantwortungsrisiken.
Aufbau einer ethischen Organisation.
Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Organisationen.

Kursinhalt

Lektion 1: Einführung in die Ethik aufkommender Technologien

Thema A: Was auf dem Spiel steht
Thema B: Ethik und warum sie wichtig ist
Thema C: Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis
Thema D: Ursachen ethischen Versagens

Lektion 2: Erkennen ethischer Risiken

Thema A: Ethische Gründe
Thema B: Stolpersteine für ethische Argumentation
Thema C: Erkennen ethischer Risiken bei der Produktentwicklung
Thema D: Instrumente zur Erkennung ethischer Risiken
Thema E: Nutzung von Vorschriften, Normen und Menschenrechten zur Identifizierung ethischer Risiken

Lektion 3: Ethische Argumentation in der Praxis

Thema A: Ethische Theorien
Thema B: Ethische Entscheidungsfindungsrahmen verwenden
Thema C: Handlungsoptionen auswählen
Thema D: Probleme bei der ethischen Entscheidungsfindung vermeiden

Lektion 4: Erkennen und Abschwächen von Sicherheitsrisiken

Thema A: Was ist Sicherheit?
Thema B: Identifizierung von Sicherheitsrisiken
Thema C: Kompromisse bei der Sicherheit
Thema D: Minderung von Sicherheitsrisiken

Lektion 5: Erkennen und Abschwächen von Datenschutzrisiken

Thema A: Was ist Privatsphäre?
Thema B: Identifizierung von Datenschutzrisiken
Thema C: Kompromisse beim Datenschutz
Thema D: Abschwächung von Datenschutzrisiken

Lektion 6: Erkennen und Abschwächen von Fairness- und Voreingenommenheits-Risiken

Thema A: Was sind Fairness und Voreingenommenheit?
Thema B: Bias-Risiken erkennen
Thema C: Fairness-Kompromisse
Thema D: Entschärfung der Risiken von Vorurteilen

Lektion 7: Erkennen und Abschwächen von Transparenz- und Erklärbarkeitsproblemen

Thema A: Was sind Transparenz und Erklärbarkeit?
Thema B: Identifizierung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken
Thema C: Kompromisse bei Transparenz und Erklärbarkeit
Thema D: Abmilderung von Transparenz- und Erklärbarkeitsrisiken

Lektion 8: Identifizierung und Abschwächung von Risiken im Bereich der Rechenschaftspflicht

Thema A: Was ist Rechenschaftspflicht?
Thema B: Identifizierung von Verantwortungsrisiken
Thema C: Kompromisse bei der Rechenschaftspflicht
Thema D: Risiken der Rechenschaftspflicht abmildern

Lektion 9: Aufbau einer ethischen Organisation

Thema A: Was sind ethische Organisationen?
Thema B: Organisatorischer Zweck
Thema C: Ethik-Bewusstsein
Thema D: Entwicklung der Berufsethik in Organisationen

Lektion 10: Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Unternehmen

Thema A: Politik und Compliance
Thema B: Metriken und Überwachung
Thema C: Kommunikation und Einbeziehung von Interessengruppen
Thema D: Ethische Führung

Certified Ethical Emerging Technologist™ (CEET): Exam CET-110 (CEET)