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Original title:
Operationalizing AI Governance
Original subtitle:
A Conceptualization and Implementation of Responsible AI in Technical and Organizational Processes
Translated title:
Operationalisierung von KI Governance
Translated subtitle:
Eine Konzeptualisierung und Umsetzung von verantwortungsvoller KI in technischen und organisatorischen Prozessen
Author:
Hohma, Ellen Karenina Victoria-Regina
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Social Sciences and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Wirtschaftsethik (Prof. Lütge)
Advisor:
Lütge, Christoph (Prof. Dr.)
Referee:
Lütge, Christoph (Prof. Dr.); Henkel, Joachim (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
WIR Wirtschaftswissenschaften
Keywords:
Artificial Intelligence, Responsible AI Framework, Operationalizing AI Governance
Translated keywords:
Künstliche Intelligenz, Framwork für verantwortungsvolle KI, Operationalisierung von KI Governance
TUM classification:
WIR 006
Abstract:
With the advancement of AI capabilities, the call for effective AI governance is growing louder. While many approaches have been developed to address the issues involved, practitioners continue to encounter difficulties in applying these approaches in practice. The aim of this dissertation is therefore to help practitioners clarify and contextualize existing AI governance frameworks. To this end, it reviews the current obligations of AI providers, derives related obligations as well as proposes...     »
Translated abstract:
Mit dem stetigen Ausbau der Fähigkeiten von KI wird der Ruf nach einer wirksamen KI Governance immer lauter. Zwar wurden bereits viele Ansätze entwickelt, um die damit verbundenen Probleme zu adressieren, doch stößt man bei der Anwendung dieser Konzepte in der Praxis nach wie vor oft auf Schwierigkeiten. Ziel dieser Dissertation ist es daher, KI-Fachleute bei der Klärung und Kontextualisierung bestehender KI-Governance-Rahmenwerke zu unterstützen. Zu diesem Zweck werden die derzeitigen Pflichten...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1740418
Date of submission:
30.04.2024
Oral examination:
03.02.2025
File size:
16855800 bytes
Pages:
106
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250203-1740418-0-4
Last change:
26.02.2025
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