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#29 - Mediation und Künstliche Intelligenzen. Im Gespräch mit Michael Bartl

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Wann und wie können Künstliche Intelligenzen Mediatior*innen bei der Arbeit konkret unterstützen?

Feedback und Bewertung bitte hier auf Apple Podcasts hinterlassen.

Inhalte:

  1. Wege und Anwendungen von Künstlichen Intelligenzen und Emotionserkennungen
  • Erfassung biologischer Grundlagendaten via Technologie - Biometrie: Bild (Videokamera), Ton und Sprache (Mikrofone)
  1. Herausforderungen für die Anwendung:
  • beängstigende Assoziationen hinsichtlich Künstlicher Intelligenzen (Dark Pattern, Missbrauchsgefahren etc.)
  • gelingender Datenschutz der hochpersönlichen Daten
  • Ethische Technologie (human centered algoritm)

3.Unterstützungsmöglichkeiten

  • Biometrische Mustererkennung zur Hypothesenbildung und -absicherung. Zweitmeinung in Echtzeit, statt in nachgelagerten Supervisionen und Reflexionen (bei Co-Mediationen).
  • Kommunikative Mustererkennung von Mediationsgesprächen. These: Übersehene Muster werden sichtbar.
  • Verbesserte Aus- und Fortbildung von Mediator*innen durch KI-unterstützte Ausbildungsformate.
  • Verbesserte Vorbereitungsarbeit durch smart research, z.B. bei Friedensmediationen (Dazu Höne, K.: Mediation and artificial intelligence: Notes on the future of international conflict resolution. Diplo Foundation 2019.)

Die beste Emotionserekennungsmaschine, ist nach wie vor der Mensch.

Populäre Literatur zu Künstliche Intelligenzen:

  • O'Neil, Cathy: Angriff der Algorithmen. Wie sie Wahlen manipulieren, Berufschancen zerstören und unsere Gesundheit gefährden, Frankfurt am Main 2018.
  • Fry, Hannah: Hello World. Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern, München 2019.

Links:

weitere Web-Applikationen zu Künstlichen Intelligenzen und Emotionserkennungen:

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169集单集

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  • Erfassung biologischer Grundlagendaten via Technologie - Biometrie: Bild (Videokamera), Ton und Sprache (Mikrofone)
  1. Herausforderungen für die Anwendung:
  • beängstigende Assoziationen hinsichtlich Künstlicher Intelligenzen (Dark Pattern, Missbrauchsgefahren etc.)
  • gelingender Datenschutz der hochpersönlichen Daten
  • Ethische Technologie (human centered algoritm)

3.Unterstützungsmöglichkeiten

  • Biometrische Mustererkennung zur Hypothesenbildung und -absicherung. Zweitmeinung in Echtzeit, statt in nachgelagerten Supervisionen und Reflexionen (bei Co-Mediationen).
  • Kommunikative Mustererkennung von Mediationsgesprächen. These: Übersehene Muster werden sichtbar.
  • Verbesserte Aus- und Fortbildung von Mediator*innen durch KI-unterstützte Ausbildungsformate.
  • Verbesserte Vorbereitungsarbeit durch smart research, z.B. bei Friedensmediationen (Dazu Höne, K.: Mediation and artificial intelligence: Notes on the future of international conflict resolution. Diplo Foundation 2019.)

Die beste Emotionserekennungsmaschine, ist nach wie vor der Mensch.

Populäre Literatur zu Künstliche Intelligenzen:

  • O'Neil, Cathy: Angriff der Algorithmen. Wie sie Wahlen manipulieren, Berufschancen zerstören und unsere Gesundheit gefährden, Frankfurt am Main 2018.
  • Fry, Hannah: Hello World. Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern, München 2019.

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