Leonhard Kestel
Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München
Kurzbeschreibung meines Forschungsprojekts
Angesichts des wachsenden Einflusses von KI-Systemen in Bereichen mit hoher gesellschaftlicher Relevanz wie Personalbeschaffung, Gesundheitswesen und öffentlicher Verwaltung befasst sich meine Arbeit mit einem zentralen Problem der heutigen KI: Ethische Richtlinien werden in der Regel implizit von einer kleinen Gruppe technischer Experten und privater Akteure umgesetzt. Eine vertrauenswürdige KI erfordert jedoch transparente und kontrollierbare Mechanismen, um das Modellverhalten mit gesellschaftlichen Werten in Einklang zu bringen. Daher entwickle ich verschiedene neurosymbolische Architekturen, die neuronales Lernen mit symbolischem Schlussfolgern über formale Beschränkungen verbinden. Die vorgeschlagenen Ansätze führen eine explizite Schnittstelle zwischen neuronalen Latenträumen und deklarativen ethischen Spezifikationen ein. Dadurch ermöglichen sie interpretierbare, modulare und anpassungsfähige Abstimmungsmechanismen für Lernalgorithmen.

