Unsere Prioritäten
Bias verringern
Methoden zum Erkennen und Verringern von Bias in KI-Systemen, auch dann, wenn für Tests nur synthetische oder anonymisierte Daten zur Verfügung stehen.
Transparenz
Grundsätze und Werkzeuge für Erklärbarkeit sowie Nachweise statt Behauptungen: wann Testergebnisse die Fairness und Robustheit eines Systems wirklich belegen.
Rechenschaft
Wer die Verantwortung für Entscheidungen trägt, die von KI getroffen werden, auch wenn in MLOps-Pipelines ein anderes Modell, ein LLM-Richter, über den Einsatz eines Modells entscheidet.
KI-Governance in Organisationen
Empfehlungen, wie sich ethische Grundsätze in Verfahren übersetzen lassen: Qualitätskontrolle, Audits und Dokumentation im Einklang mit dem EU AI Act.
Aktionsplan
2026
Geplant für 2027
Themen der technischen Berichte und Studien, die wir bis Ende 2027 veröffentlichen wollen. Sie erscheinen auf Englisch.
- LLM judges
- Compliance evidence
- und viele mehr
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