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Originaltitel:
Operationalizing AI Governance
Originaluntertitel:
A Conceptualization and Implementation of Responsible AI in Technical and Organizational Processes
Übersetzter Titel:
Operationalisierung von KI Governance
Übersetzter Untertitel:
Eine Konzeptualisierung und Umsetzung von verantwortungsvoller KI in technischen und organisatorischen Prozessen
Autor:
Hohma, Ellen Karenina Victoria-Regina
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Social Sciences and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Wirtschaftsethik (Prof. Lütge)
Betreuer:
Lütge, Christoph (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lütge, Christoph (Prof. Dr.); Henkel, Joachim (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
WIR Wirtschaftswissenschaften
Stichworte:
Artificial Intelligence, Responsible AI Framework, Operationalizing AI Governance
Übersetzte Stichworte:
Künstliche Intelligenz, Framwork für verantwortungsvolle KI, Operationalisierung von KI Governance
TU-Systematik:
WIR 006
Kurzfassung:
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...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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
Eingereicht am:
30.04.2024
Mündliche Prüfung:
03.02.2025
Dateigröße:
16855800 bytes
Seiten:
106
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250203-1740418-0-4
Letzte Änderung:
26.02.2025
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