🟢 Plain Language

Wer ist verantwortlich wenn ein Algorithmus eine falsche oder schädliche Entscheidung trifft? Jemand muss dafür geradestehen.

🔵 Expert Level

Algorithmic Accountability als Governance-Prinzip: Verantwortungskette von Provider über Deployer zu Nutzer. Technisch: Audit Trails, Entscheidungsbegründungen (Explainability), Override-Mechanismen. Rechtlich: EU AI Act Haftungsregeln, Produkthaftungsrichtlinie 2085/2023. Institutionell: AI-Ombudspersonen, Algorithmic Impact Assessments.

Definition

Algorithmische Rechenschaftspflicht bedeutet: Wer KI-Systeme einsetzt, muss für deren Entscheidungen einstehen — erklären, korrigieren, haften.

Drei Dimensionen

1. Erklärbarkeit (Explainability)

Betroffene müssen verstehen, warum eine Entscheidung getroffen wurde
DSGVO Art. 22: Recht auf aussagekräftige Information über involvierte Logik

2. Anfechbarkeit (Contestability)

Betroffene können Entscheidungen anfechten
EU AI Act: Menschliche Überprüfung auf Anfrage

3. Haftung (Liability)

Wer haftet für KI-Fehler?
KI-Haftungsrichtlinie (EU, im Entstehen)
Produkthaftungsrichtlinie (überarbeitet)

Organisatorische Umsetzung

Maßnahme	Beschreibung
AI Register	Inventar aller KI-Systeme mit Zweck und Risikostufe
Audit Trail	Unveränderliche Dokumentation aller Entscheidungen
Model Cards	Transparenz über Modell-Eigenschaften
HITL-Gates	Menschliche Prüfung bei Hochrisiko-Entscheidungen
Beschwerdeverfahren	Klarer Prozess für Betroffene

引用

"Algorithmic Accountability." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/ja/glossary/algorithmic-accountability. CC-BY 4.0.

機械可読メタデータ

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