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Ethische Fragen im Kontext von Big Data und Data Engineering (Wintersemester 2020/2021)

Dozent: Dr. Thilo Hagendorff

Allgemeine Information

  • Semesterwochenstunden: 2
  • ECTS: 3
  • Benotet: Ja
  • Einschreibefrist: 01.10.-12.11.2020
  • Lehrform: Blockseminar
  • Belegungsart: Pflichtmodul
  • Lehrsprache: Deutsch
  • Maximale Teilnehmerzahl: 30

Studiengänge & Module

Data Engineering MA

Beschreibung


Informationen im Hinblick auf die aktuelle Corona-Krise: Das Seminar wird nun auf ein virtuelles Format umgestellt und wird sehr wahrscheinlich synchron über BBB durchgeführt. Den Link zum BBB-Raum finden Sie im Moodle unter "Announcements". (Stand: 02.11.2020)


Das Kompaktseminar beschäftigt sich aus der Perspektive der Ethik mit verschiedenen Themenbereichen im Kontext von Big Data sowie den damit verbundenen Folgen der Techniknutzung für die Gesellschaft. Beleuchtet werden sollen unterschiedliche inhaltliche Schwerpunkte, welche von der Vermittlung von Theorien der Computer- und Informationsethik über konkrete Themenfelder wie Privatheit, algorithmische Diskriminierung oder dem „surveillance capitalism“ bis hin zum aktuell intensiv diskutierten Feld des maschinellen Lernens bzw. der künstlichen Intelligenz reichen. Das Seminar fokussiert sich dabei weniger auf die Beschäftigung mit abstrakten ethischen Theorien aus der Philosophie, sondern greift aktuelle, genuin interdisziplinäre Forschungsfelder und -arbeiten auf (z. B. aus den Critical Data Studies), welche sich unmittelbar mit der Verschränkung von Ethik und Computerwissenschaften beschäftigen.
 
Lernziele:
Ziel des Seminar ist es, Fragestellungen und Methoden aus dem Bereich der Computer-, Informations- und Medienethik kennenzulernen und selbstständig auf einzelne Anwendungsgebiete übertragen zu können.

Seminarunterlagen: siehe Kurs-Moodle (für die Einschreibung in den Kurs konkatieren Sie bitte johanna.schulz[at]hpi.de

Voraussetzungen

Die angegebene Literatur muss vor Seminarbeginn gelesen werden, damit sie während der Blockveranstaltung diskutiert werden kann. Die Texte werden auf einem seminarbegleitenden Moodle zur Verfügung gestellt. Damit Sie noch vor Ende der Einschreibefrist Zugriff erhalten können, wird um eine Anmeldung an johanna.schulz(at)hpi.de gebeten. Sie erhalten dann Zugriff auf den KurSIEHE

Literatur

Boyd, Danah; Crawford, Kate (2012): Critical questions for Big Data. Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. In: Information, Communication & Society 15 (5), S. 662–679.

Brey, Philip (2010): Values in technology and disclosive computer ethics. In: Luciano Floridi (Hg.): The Cambridge Handbook of Information and Computer Ethics. Cambridge, Massachusetts: Cambridge University Press, S. 41–58.

Brundage, Miles; Avin, Shahar; Clark, Jack; Toner, Helen; Eckersley, Peter; Garfinkel, Ben et al. (2018): The Malicious Use of Artificial Intelligence. Forecasting, Prevention, and Mitigation, S. 1–101.

Chiodo, Maurice; Bursill-Hall, Piers (2018): Ethics In Mathematics Discussion Paper, pp. 1–22.

Crawford, Kate; Dobbe, Roel; Dryer, Theodora; Fried, Genevieve; Green, Ben; Kaziunas, Elizabeth et al. (2019): AI Now 2019 Report. AI Now. New York. Available online at ainowinstitute.org/AI_Now_2019_Report.pdf, checked on 12/18/2019.

Hagendorff, Thilo (2020): The Ethics of AI Ethics. An Evaluation of Guidelines. In Minds and Machines 30, pp. 99–120.

Johnson, Deborah G. (2017): Can Engineering Ethics Be Taught? In The Bridge 47 (1), pp. 59–64.

Kitchin, Rob (2017): Thinking critically about and researching algorithms. In: Information, Communication & Society 20 (1), S. 14–29.

McGonigal, Jane; Kumra, Raina; Ranasinghe, Eshanthi; Schlesinger, Yoav; Wiggins, Randolph (2018): EthicalOS. A Guide To Anticipating The Future Impact Of Todays's Technology. Or: How Not To Regret The Things You Will Build, S. 1–78.

Morley, Jessica; Floridi, Luciano; Kinsey, Libby; Elhalal, Anat (2020): From What to How. An Overview of AI Ethics Tools, Methods and Research to Translate Principles into Practices. In Science and Engineering Ethics 26, pp. 2141–2168.

Nissenbaum, Helen (2011): Privatsphäre im Kontext. Technologie, Politik und die Unversehrtheit des Sozialen. In: Heinrich-Böll-Stiftung (Hg.): #public_life. Digitale Intimität, die Privatsphäre und das Netz, S. 53–63.

Weber, Jutta (2018): Big-Data-Kriege. Über Tötungslisten, Drohnen und die Politik der Datenbanken. In: Christoph Engemann und Andreas Sudmann (Hg.): Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz. Bielefeld: Transcript, S. 219–246.

Zuboff, Shoshana (2015): Big other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization. In: Journal of Information Technology 30, S. 75–89.

Lern- und Lehrformen

Kompaktseminar; Gruppendiskussionen; bei Interesse Präsentationen von Studierenden

Leistungserfassung

Die Note ergibt sich aus der Leistungserbringung durch eine Hausarbeit. Die genauen Kriterien, nach denen die Benotung der Hausarbeit stattfindet, werden in der letzten Sitzung des Seminars besprochen.

Termine

Zeit

12. November 2020

Zeit

13. November 2020

14. November 2020

15. November 2020

 

 

09:15 bis 10:45

Brey – Values in technology

Boyd & Crawford – Critical questions for Big Data

Morley et al. – From What to How

 

 

11:00 bis 12:30

Nissenbaum – Privatsphäre im Kontext

Kitchin – Thinking critically about algorithms

McGonigal et al. – EthicalOS

14:00 bis 15:30

Vorstellung, Organisatorisches, Einführung

13:30 bis 15:00

Zuboff – Surveillance Capitalism

Brundage et al. – The Malicious Use of Artificial Intelligence

Abschlussdiskussion / Besprechung der Prüfungsleistungen

15:45 bis 17:15

Johnson – Can Engineering Ethics Be Taught?

15:15 bis 16:45

Weber – Big-Data-Kriege

Hagendorff – The Ethics of AI Ethics

 

17:30 bis 19:00

Chiodo – Ethics in Mathematics

17:00 bis 18:30

Crawford – AI Now 2019 Report

 

 

 

Aufgrund auszugebender Seminarunterlagen wird eine Teilnahmeregistrierung bis zum xxx erforderlich

  • 12. November 2020 - Donnerstag - Beginn: 14:00 Uhr - Ende: 19:00 Uhr
  • 13. November 2020 - Freitag - Beginn: 9:15 Uhr - Ende: 18:30 Uhr
  • 14. November 2020 - Samstag - Beginn: 9:15 Uhr - Ende: 16:45 Uhr
  • 15. November 2020 - Sonntag - Beginn: 9:15 Uhr - Ende: 15:00 Uhr

Raum: FE.06
Nachtrag 29.10.: Das Seminar wird im Zuge der jüngsten Entwicklungen auf ein komplett virtuelles Format umgestellt. Den Link zum BBB-Raum finden Sie im Moodle unter "Announcements".

Hinweis: Die angegebene Literatur muss vor Seminarbeginn gelesen werden, damit sie während der Blockveranstaltung diskutiert werden kann.Die Texte werden auf einem seminarbegleitenden Moodle zur Verfügung gestellt. Damit Sie noch vor Ende der Einschreibefrist Zugriff erhalten können, wird um eine Anmeldung an johanna.schulz(at)hpi.de gebeten. Sie erhalten dann Zugriff auf den Kurs.

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