Gender Bias bei der Wahrnehmung Künstlicher Intelligenz: Ursachen und Strategien

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Sascha Armutat, Malte Wattenberg, Nina Mauritz

Abstract

Schlagworte: Künstliche Intelligenz, Geschlechtersterotype, Bildungsinstitutionen
Keywords: Artificial Intelligence, gender stereotypes, educational institutions

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Bibliographie: Armutat, Sascha/Wattenberg, Malte/Mauritz, Nina: Gender Bias bei der Wahrnehmung Künstlicher Intelligenz: Ursachen und Strategien, Femina Politica – Zeitschrift für feministische Politikwissenschaft, 2-2024, S. 125-128. https://doi.org/10.3224/feminapolitica.v33i2.14

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Published: November 2024
Issue: Jg. 33, Nr. 2-2024: Gender und sozialstaatliche Transformationen: Internationale und intersektionale Perspektiven