Künstliche Intelligenz im Automobil

Alexander Stichling

doi:10.5771/9783689004156

Summary

Artificial intelligence is an integral part of autonomous vehicles, with the potential to replace human drivers in the future. But what happens when these systems fail? Alexander Stichling examines the technical aspects and legal classification of discriminatory AI systems in (semi-)autonomous vehicles. Statistically, autonomous vehicles are less likely to recognise People of Colour (PoC). This raises questions about how such system failures are handled legally, and what the implications are for the automotive industry and the legal system.

Search publication

Bibliographic data

Copyright year: 2025
ISBN-Print: 978-3-68900-414-9
ISBN-Online: 978-3-68900-415-6
Publisher: Tectum, Baden-Baden
Series: Young Academics: Medienrecht und Medienwirtschaft
Volume: 6
Language: German
Pages: 168
Product type: Book Titles

1. Vorwort No access
2. Abbildungsverzeichnis No access
3. Abkürzungsverzeichnis No access
1. I. Die 5 Level des automatisierten Fahrens No access
2. II. Welcher Automatisierungsgrad ist erlaubt und was ist Pflicht geworden? No access
1. I. Maschinelles Lernen No access
2. II.Neuronale Netzwerke No access
3. 1. 1. Datensammlung No access
  2. 2. Trainingsprozess No access
  3. 3. Verlustfunktion No access
  4. 4. Validierung No access
  5. 5. Hyperparameter-Tuning No access
  6. 6. Data Augmentation No access
  7. 7. Testen und Deployment No access
1. I. Wahrnehmung und Sensorfusion No access
2. II.Objekterkennung und -klassifikation No access
3. III. Lokalisierung und Kartenaktualisierung No access
4. IV. Trajektorienplanung und Entscheidungsfindung No access
5. V. Mensch-Maschine-Interaktion (HMI) No access
6. VI. Sicherheitsüberwachung No access
7. VII. Lernende Systeme und Aktualisierungen No access
8. VIII. Schwachstellen bei der Fußgänger- und Objekterkennung No access
1. I. Arten von Diskriminierungen No access
2. II. Proxy discrimination No access
1. I. Unvollständige oder unausgewogene Daten No access
2. II. Voreingenommenheit der Daten No access
3. III. Fehlerhafte Modellarchitektur No access
4. IV. Beleuchtung und Kontrasteffekte No access
1. 1. 1. Eröffnung des Anwendungsbereiches No access
  2. 2. Verantwortlicher No access
  3. 3. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit einer KI No access
  4. 4. Zweckbindung gem. Art. 5 Abs. 1 lit. b) DSGVO No access
  5. 5. Grundsatz der Datenminimierung Art. 5 Abs. 1 lit. c) DSGVO No access
  6. 6. Vermeidung von Diskriminierungen No access
  7. 7. Technische und organisatorische Maßnahmen No access
2. 1. 1. Einwilligung No access
  2. 1. a)Legitimer Zweck No access
    2. b)Legitimes Mittel zur Erreichung des Zweckes No access
    3. c)Erforderlichkeit No access
    4. d)Güterabwägung mit den berechtigten Interessendes Verarbeitenden No access
3. III. Schadenersatz Art. 82 DSGVO No access
1. I. Produktsicherheitsgesetz No access
2. II. Produkthaftungsrichtlinie No access
1. I. MISRA No access
2. II. UNECE No access
3. III. ISO-Normen No access
1. I. EMRK No access
2. II. GRCh No access
3. III. AEUV No access
J. Einordnung in deutsches Verfassungsrecht No access Pages 95 - 98
1. I. Anwendungsbereich No access
2. II. Geschützte Merkmale No access
3. III. Adressaten des AGG No access
4. IV. Antidiskriminierungsstelle des Bundes No access
5. V. Beweiserleichterung für Betroffene No access
6. VI. Ansprüche nach dem AGG No access
7. VII.Rechtfertigung von Benachteiligungen No access
L. Zwischenfazit No access Pages 115 - 118
M. Schadenersatz § 823 BGB No access Pages 119 - 122
1. I. Anwendungsbereich No access
2. II. Übertragung in UNECE-Regelungen und ISO-Normen No access
1. I. Diversifikation von Trainingsdaten No access
2. II. Verbesserung der Bildverarbeitungstechniken No access
3. III. Bias-Detektion und Korrektur No access
4. IV. Branchenspezifische Regelungen No access
5. V. Absicherung des Herstellers No access
6. VI. Anforderungen an die UNECE/ISO Regelungen No access
P. Fazit No access Pages 141 - 146
Literaturverzeichnis No access Pages 147 - 168