TrustMLRegulation – Managing Trust and Distrust in Machine Learning with Meaningful Regulation

Regulation und Governance sind zentrale Elemente um Vertrauen in Machine Learning zu befördern. Es ist jedoch bislang unklar, wie wirksame Regulationen für Machine Learning umgesetzt werden kann. Das Projekt erforscht daher was „sinnvolle Regulation“ auf einer technischen, sozialen und politischen Ebene bedeuten kann. Dies geschieht durch das Erheben vorhandener Regulierungsvorschläge, welche in einzelnen experimentellen Studien überprüft werden. Die Ergebnisse des Projekts bilden die Basis für öffentliche Workshops und Empfehlungen für die Politik.