In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:<\/p>\n
Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauenswürdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verständnis für Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und\/oder IoT zur Lösung von Geschäftsproblemen ist erwünscht, aber nicht erforderlich. Sie können die entsprechenden Kenntnisse über Konzepte für neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:<\/p>\n
\nFür diesen Kurs benötigen Sie einen Computer für jeden Teilnehmer und einen für den Dozenten. Jeder Computer muss über die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verfügen:<\/p>\n
\nAuf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.<\/p>\n
Dieser Kurs richtet sich an Technologieführer, Lösungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungsträger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchenübergreifendes Verständnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen möchten.<\/p>","contents":"
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Sich gegenseitig verstärkende Innovationen in den Bereichen Informatik und Technik katapultieren den Fortschritt in der technologischen Produktion. Von Blockchain und künstlicher Intelligenz (KI) bis hin zu Genmanipulation und dem Internet der Dinge (IoT) bieten diese Fortschritte enorme Möglichkeiten zur Verbesserung von Produktivität, Effizienz und menschlichem Wohlbefinden. Doch wie Skandale zunehmend zeigen, bergen diese Fortschritte auch neue und ernsthafte Risiken für Konflikte und Schäden.<\/p>\nTechnologieexperten sehen sich heute zunehmend mit der Forderung konfrontiert, ethische Risiken für die Menschenrechte und die Umwelt zu erkennen und abzumildern sowie ethische Kompromisse zwischen Qualitäten wie Datenschutz und Genauigkeit, Fairness und Nutzen sowie Sicherheit und Verantwortlichkeit zu finden. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug, um allgemeine ethische Risiken bei der Entwicklung neuer datengesteuerter Technologien zu erkennen und zu bewältigen. Er destilliert ethische Theorien, öffentliche Vorschriften und bewährte Praktiken der Branche in konkrete Fähigkeiten und Richtlinien, die für die verantwortungsvolle Entwicklung digitaler Produkte und Dienstleistungen erforderlich sind. Durch den praktischen, problemorientierten Ansatz des Kurses werden die Lernenden in die Lage versetzt, Theorien, Prinzipien, Rahmenwerke und Techniken in ihren eigenen Rollen und Organisationen anzuwenden.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:\n\n\n- Beschreiben Sie allgemeine Konzepte, Theorien und Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und neuen Technologien.\n- Identifizieren Sie ethische Risiken.\n- \u00dcben Sie sich in ethischer Argumentation.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Sicherheitsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Datenschutzrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Fairness- und Befangenheitsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Transparenz- und Erkl\u00e4rungsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Verantwortungsrisiken.\n- Aufbau einer ethischen Organisation.\n- Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Organisationen.","essentials_plain":"Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauensw\u00fcrdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und\/oder IoT zur L\u00f6sung von Gesch\u00e4ftsproblemen ist erw\u00fcnscht, aber nicht erforderlich. Sie k\u00f6nnen die entsprechenden Kenntnisse \u00fcber Konzepte f\u00fcr neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:\n\n\n- IoTBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung IOZ-110)\n- DSBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung DSZ-110): Data Science f\u00fcr Business Professionals\n- AIBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung AIZ-110)\n- ETBIZ: Aufstrebende Technologien f\u00fcr den Business Professional (Pr\u00fcfung ETZ-110)\nKursspezifische technische Anforderungen\n\n\nHardware:\n\n\n\nF\u00fcr diesen Kurs ben\u00f6tigen Sie einen Computer f\u00fcr jeden Teilnehmer und einen f\u00fcr den Dozenten. Jeder Computer muss \u00fcber die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verf\u00fcgen:\n\n\n- 1 Gigahertz (GHz) 64-Bit (x64) Prozessor.\n- 4 Gigabyte (GB) Random Access Memory (RAM).\n- 32 GB verf\u00fcgbarer Speicherplatz.\n- Monitor mit einer Bildschirmaufl\u00f6sung von mindestens 1.024 \u00d7 768 Pixeln, mindestens 256 Farben und eine Grafikkarte mit mindestens 4 MB Speicher.\n- Bootf\u00e4higes DVD-ROM- oder USB-Laufwerk.\n- Tastatur und Maus oder ein kompatibles Zeigeger\u00e4t.\n- Fast-Ethernet-Adapter (100 Mb\/s) oder schneller und Kabel f\u00fcr den Anschluss an das Klassenzimmernetzwerk.\n- IP-Adressen, die nicht mit anderen Teilen Ihres Netzes in Konflikt geraten.\n- Internetzugang (wenden Sie sich an Ihren lokalen Netzwerkadministrator).\n- (nur Lehrercomputer) Ein Anzeigesystem zur Projektion des Computerbildschirms des Lehrers.\n\nSoftware:\n\n\n\nAuf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.\n\n\n- Jede aktuelle Version von Microsoft Windows\u00ae.\n- Adobe\u00ae Acrobat\u00ae Reader\u00ae oder ein gleichwertiger PDF-Viewer.\n- Gegebenenfalls Software zum Betrachten der Kursfolien. (Nur auf dem Rechner des Kursleiters.)","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Technologief\u00fchrer, L\u00f6sungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungstr\u00e4ger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchen\u00fcbergreifendes Verst\u00e4ndnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen m\u00f6chten.","contents_plain":"Lektion 1: Einf\u00fchrung in die Ethik aufkommender Technologien\n\n\n\n- Thema A: Was auf dem Spiel steht\n- Thema B: Ethik und warum sie wichtig ist\n- Thema C: Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis\n- Thema D: Ursachen ethischen Versagens\n\nLektion 2: Erkennen ethischer Risiken\n\n\n\n- Thema A: Ethische Gr\u00fcnde\n- Thema B: Stolpersteine f\u00fcr ethische Argumentation\n- Thema C: Erkennen ethischer Risiken bei der Produktentwicklung\n- Thema D: Instrumente zur Erkennung ethischer Risiken\n- Thema E: Nutzung von Vorschriften, Normen und Menschenrechten zur Identifizierung ethischer Risiken\n\nLektion 3: Ethische Argumentation in der Praxis\n\n\n\n- Thema A: Ethische Theorien\n- Thema B: Ethische Entscheidungsfindungsrahmen verwenden\n- Thema C: Handlungsoptionen ausw\u00e4hlen\n- Thema D: Probleme bei der ethischen Entscheidungsfindung vermeiden\nLektion 4: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Sicherheitsrisiken\n\n\n\n- Thema A: Was ist Sicherheit?\n- Thema B: Identifizierung von Sicherheitsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei der Sicherheit\n- Thema D: Minderung von Sicherheitsrisiken\n\nLektion 5: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Datenschutzrisiken\n\n\n\n- Thema A: Was ist Privatsph\u00e4re?\n- Thema B: Identifizierung von Datenschutzrisiken\n- Thema C: Kompromisse beim Datenschutz\n- Thema D: Abschw\u00e4chung von Datenschutzrisiken\n\nLektion 6: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Fairness- und Voreingenommenheits-Risiken\n\n\n\n- Thema A: Was sind Fairness und Voreingenommenheit?\n- Thema B: Bias-Risiken erkennen\n- Thema C: Fairness-Kompromisse\n- Thema D: Entsch\u00e4rfung der Risiken von Vorurteilen\nLektion 7: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsproblemen\n\n\n\n- Thema A: Was sind Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit?\n- Thema B: Identifizierung von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit\n- Thema D: Abmilderung von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsrisiken\n\nLektion 8: Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Risiken im Bereich der Rechenschaftspflicht\n\n\n\n- Thema A: Was ist Rechenschaftspflicht?\n- Thema B: Identifizierung von Verantwortungsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei der Rechenschaftspflicht\n- Thema D: Risiken der Rechenschaftspflicht abmildern\nLektion 9: Aufbau einer ethischen Organisation\n\n\n\n- Thema A: Was sind ethische Organisationen?\n- Thema B: Organisatorischer Zweck\n- Thema C: Ethik-Bewusstsein\n- Thema D: Entwicklung der Berufsethik in Organisationen\nLektion 10: Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Unternehmen\n\n\n\n- Thema A: Politik und Compliance\n- Thema B: Metriken und \u00dcberwachung\n- Thema C: Kommunikation und Einbeziehung von Interessengruppen\n- Thema D: Ethische F\u00fchrung\nAnhang A: Zuordnung der Kursinhalte zur Pr\u00fcfung CET-110: Zertifizierungsziele des Certified Ethical Emerging Technologist","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Sich gegenseitig verst\u00e4rkende Innovationen in den Bereichen Informatik und Technik katapultieren den Fortschritt in der technologischen Produktion. Von Blockchain und k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bis hin zu Genmanipulation und dem Internet der Dinge (IoT) bieten diese Fortschritte enorme M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung von Produktivit\u00e4t, Effizienz und menschlichem Wohlbefinden. Doch wie Skandale zunehmend zeigen, bergen diese Fortschritte auch neue und ernsthafte Risiken f\u00fcr Konflikte und Sch\u00e4den.\n\nTechnologieexperten sehen sich heute zunehmend mit der Forderung konfrontiert, ethische Risiken f\u00fcr die Menschenrechte und die Umwelt zu erkennen und abzumildern sowie ethische Kompromisse zwischen Qualit\u00e4ten wie Datenschutz und Genauigkeit, Fairness und Nutzen sowie Sicherheit und Verantwortlichkeit zu finden. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug, um allgemeine ethische Risiken bei der Entwicklung neuer datengesteuerter Technologien zu erkennen und zu bew\u00e4ltigen. Er destilliert ethische Theorien, \u00f6ffentliche Vorschriften und bew\u00e4hrte Praktiken der Branche in konkrete F\u00e4higkeiten und Richtlinien, die f\u00fcr die verantwortungsvolle Entwicklung digitaler Produkte und Dienstleistungen erforderlich sind. Durch den praktischen, problemorientierten Ansatz des Kurses werden die Lernenden in die Lage versetzt, Theorien, Prinzipien, Rahmenwerke und Techniken in ihren eigenen Rollen und Organisationen anzuwenden.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":3,"formatted":"3 Tage"},"pricelist":{"List Price":{"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":1990}}},"lastchanged":"2026-03-26T14:10:00+01:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/26476","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/logicaloperations-ceet"}}
Sich gegenseitig verstärkende Innovationen in den Bereichen Informatik und Technik katapultieren den Fortschritt in der technologischen Produktion. Von Blockchain und künstlicher Intelligenz (KI) bis hin zu Genmanipulation und dem Internet der Dinge (IoT) bieten diese Fortschritte enorme Möglichkeiten zur Verbesserung von Produktivität, Effizienz und menschlichem Wohlbefinden. Doch wie Skandale zunehmend zeigen, bergen diese Fortschritte auch neue und ernsthafte Risiken für Konflikte und Schäden.<\/p>\n
Technologieexperten sehen sich heute zunehmend mit der Forderung konfrontiert, ethische Risiken für die Menschenrechte und die Umwelt zu erkennen und abzumildern sowie ethische Kompromisse zwischen Qualitäten wie Datenschutz und Genauigkeit, Fairness und Nutzen sowie Sicherheit und Verantwortlichkeit zu finden. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug, um allgemeine ethische Risiken bei der Entwicklung neuer datengesteuerter Technologien zu erkennen und zu bewältigen. Er destilliert ethische Theorien, öffentliche Vorschriften und bewährte Praktiken der Branche in konkrete Fähigkeiten und Richtlinien, die für die verantwortungsvolle Entwicklung digitaler Produkte und Dienstleistungen erforderlich sind. Durch den praktischen, problemorientierten Ansatz des Kurses werden die Lernenden in die Lage versetzt, Theorien, Prinzipien, Rahmenwerke und Techniken in ihren eigenen Rollen und Organisationen anzuwenden.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie Ethik in datengesteuerte Technologien wie KI, IoT und Data Science einbeziehen. Sie werden:\n\n\n- Beschreiben Sie allgemeine Konzepte, Theorien und Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und neuen Technologien.\n- Identifizieren Sie ethische Risiken.\n- \u00dcben Sie sich in ethischer Argumentation.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Sicherheitsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Datenschutzrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Fairness- und Befangenheitsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Transparenz- und Erkl\u00e4rungsrisiken.\n- Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Verantwortungsrisiken.\n- Aufbau einer ethischen Organisation.\n- Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Organisationen.","essentials_plain":"Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie ein echtes Interesse daran haben, dass neue Technologien ethisch vertretbar, vertrauensw\u00fcrdig und integrativ sind. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Konzepte im Zusammenhang mit neuen Technologien haben. Praktische Erfahrung in der Implementierung von Data Science, KI und\/oder IoT zur L\u00f6sung von Gesch\u00e4ftsproblemen ist erw\u00fcnscht, aber nicht erforderlich. Sie k\u00f6nnen die entsprechenden Kenntnisse \u00fcber Konzepte f\u00fcr neue Technologien erwerben, indem Sie einen oder alle der folgenden Kurse besuchen:\n\n\n- IoTBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung IOZ-110)\n- DSBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung DSZ-110): Data Science f\u00fcr Business Professionals\n- AIBIZ\u2122 (Pr\u00fcfung AIZ-110)\n- ETBIZ: Aufstrebende Technologien f\u00fcr den Business Professional (Pr\u00fcfung ETZ-110)\nKursspezifische technische Anforderungen\n\n\nHardware:\n\n\n\nF\u00fcr diesen Kurs ben\u00f6tigen Sie einen Computer f\u00fcr jeden Teilnehmer und einen f\u00fcr den Dozenten. Jeder Computer muss \u00fcber die folgenden Mindestanforderungen an die Hardwarekonfiguration verf\u00fcgen:\n\n\n- 1 Gigahertz (GHz) 64-Bit (x64) Prozessor.\n- 4 Gigabyte (GB) Random Access Memory (RAM).\n- 32 GB verf\u00fcgbarer Speicherplatz.\n- Monitor mit einer Bildschirmaufl\u00f6sung von mindestens 1.024 \u00d7 768 Pixeln, mindestens 256 Farben und eine Grafikkarte mit mindestens 4 MB Speicher.\n- Bootf\u00e4higes DVD-ROM- oder USB-Laufwerk.\n- Tastatur und Maus oder ein kompatibles Zeigeger\u00e4t.\n- Fast-Ethernet-Adapter (100 Mb\/s) oder schneller und Kabel f\u00fcr den Anschluss an das Klassenzimmernetzwerk.\n- IP-Adressen, die nicht mit anderen Teilen Ihres Netzes in Konflikt geraten.\n- Internetzugang (wenden Sie sich an Ihren lokalen Netzwerkadministrator).\n- (nur Lehrercomputer) Ein Anzeigesystem zur Projektion des Computerbildschirms des Lehrers.\n\nSoftware:\n\n\n\nAuf jedem Computer muss die folgende Software installiert sein. Wenn nicht anders angegeben, sollte es sich um lizenzierte Vollversionen handeln.\n\n\n- Jede aktuelle Version von Microsoft Windows\u00ae.\n- Adobe\u00ae Acrobat\u00ae Reader\u00ae oder ein gleichwertiger PDF-Viewer.\n- Gegebenenfalls Software zum Betrachten der Kursfolien. (Nur auf dem Rechner des Kursleiters.)","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Technologief\u00fchrer, L\u00f6sungsentwickler, Projektmanager, organisatorische Entscheidungstr\u00e4ger und andere Personen, die ein anbieterneutrales, branchen\u00fcbergreifendes Verst\u00e4ndnis von Ethik in aufkommenden datengesteuerten Technologien wie KI, Robotik, IoT und Data Science nachweisen m\u00f6chten.","contents_plain":"Lektion 1: Einf\u00fchrung in die Ethik aufkommender Technologien\n\n\n\n- Thema A: Was auf dem Spiel steht\n- Thema B: Ethik und warum sie wichtig ist\n- Thema C: Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis\n- Thema D: Ursachen ethischen Versagens\n\nLektion 2: Erkennen ethischer Risiken\n\n\n\n- Thema A: Ethische Gr\u00fcnde\n- Thema B: Stolpersteine f\u00fcr ethische Argumentation\n- Thema C: Erkennen ethischer Risiken bei der Produktentwicklung\n- Thema D: Instrumente zur Erkennung ethischer Risiken\n- Thema E: Nutzung von Vorschriften, Normen und Menschenrechten zur Identifizierung ethischer Risiken\n\nLektion 3: Ethische Argumentation in der Praxis\n\n\n\n- Thema A: Ethische Theorien\n- Thema B: Ethische Entscheidungsfindungsrahmen verwenden\n- Thema C: Handlungsoptionen ausw\u00e4hlen\n- Thema D: Probleme bei der ethischen Entscheidungsfindung vermeiden\nLektion 4: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Sicherheitsrisiken\n\n\n\n- Thema A: Was ist Sicherheit?\n- Thema B: Identifizierung von Sicherheitsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei der Sicherheit\n- Thema D: Minderung von Sicherheitsrisiken\n\nLektion 5: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Datenschutzrisiken\n\n\n\n- Thema A: Was ist Privatsph\u00e4re?\n- Thema B: Identifizierung von Datenschutzrisiken\n- Thema C: Kompromisse beim Datenschutz\n- Thema D: Abschw\u00e4chung von Datenschutzrisiken\n\nLektion 6: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Fairness- und Voreingenommenheits-Risiken\n\n\n\n- Thema A: Was sind Fairness und Voreingenommenheit?\n- Thema B: Bias-Risiken erkennen\n- Thema C: Fairness-Kompromisse\n- Thema D: Entsch\u00e4rfung der Risiken von Vorurteilen\nLektion 7: Erkennen und Abschw\u00e4chen von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsproblemen\n\n\n\n- Thema A: Was sind Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit?\n- Thema B: Identifizierung von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit\n- Thema D: Abmilderung von Transparenz- und Erkl\u00e4rbarkeitsrisiken\n\nLektion 8: Identifizierung und Abschw\u00e4chung von Risiken im Bereich der Rechenschaftspflicht\n\n\n\n- Thema A: Was ist Rechenschaftspflicht?\n- Thema B: Identifizierung von Verantwortungsrisiken\n- Thema C: Kompromisse bei der Rechenschaftspflicht\n- Thema D: Risiken der Rechenschaftspflicht abmildern\nLektion 9: Aufbau einer ethischen Organisation\n\n\n\n- Thema A: Was sind ethische Organisationen?\n- Thema B: Organisatorischer Zweck\n- Thema C: Ethik-Bewusstsein\n- Thema D: Entwicklung der Berufsethik in Organisationen\nLektion 10: Entwicklung ethischer Systeme in technologieorientierten Unternehmen\n\n\n\n- Thema A: Politik und Compliance\n- Thema B: Metriken und \u00dcberwachung\n- Thema C: Kommunikation und Einbeziehung von Interessengruppen\n- Thema D: Ethische F\u00fchrung\nAnhang A: Zuordnung der Kursinhalte zur Pr\u00fcfung CET-110: Zertifizierungsziele des Certified Ethical Emerging Technologist","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Sich gegenseitig verst\u00e4rkende Innovationen in den Bereichen Informatik und Technik katapultieren den Fortschritt in der technologischen Produktion. Von Blockchain und k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bis hin zu Genmanipulation und dem Internet der Dinge (IoT) bieten diese Fortschritte enorme M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung von Produktivit\u00e4t, Effizienz und menschlichem Wohlbefinden. Doch wie Skandale zunehmend zeigen, bergen diese Fortschritte auch neue und ernsthafte Risiken f\u00fcr Konflikte und Sch\u00e4den.\n\nTechnologieexperten sehen sich heute zunehmend mit der Forderung konfrontiert, ethische Risiken f\u00fcr die Menschenrechte und die Umwelt zu erkennen und abzumildern sowie ethische Kompromisse zwischen Qualit\u00e4ten wie Datenschutz und Genauigkeit, Fairness und Nutzen sowie Sicherheit und Verantwortlichkeit zu finden. 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