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Big Data oder Big Brother? Risiken, Herausforderungen und Chancen

Call for Paper

„Big Data“ – die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von großen, komplexen, schnelllebigen und/oder schwach strukturierten Datenmengen – ist heute eine Grundlage für Logistik, (Online-) Handel, Autonomes Fahren, Gesundheitswesen, Umweltschutz sowie die Bekämpfung von Korruption und Kriminalität. Große, komplexe, schnelllebige und schwach strukturierte Daten liefern zum Beispiel die allgegenwärtigen Kameras von Smartphones und Fahrzeugen sowie von Überwachungskameras im öffentlichen Raum, welche einerseits für viele positiven Zwecke verwendet werden können, aber auch für Kriminelle und autoritäre Regierungen interessant sind.
Durch die schnellen Fortschritte bei lernenden Systemen, zurzeit besonders bei Large Language Models, entwickelt sich die Verarbeitung und Analyse von „Big Data“ schnell weiter – gleichzeitig werden die lernenden Systeme mit großen Datenmengen trainiert, so dass die Qualität der lernenden Systeme auch von der Datenqualität abhängt.

Was sind die Vor- und Nachteile, die Chancen und Risiken der Kombination aus „Big Data“ und „KI“?
Wie können wir sicherstellen, dass die Daten im Hinblick auf Datenschutz und einen möglichen Missbrauch sicher sind?
Wie können wir gewährleisten, dass wir alle Risiken erkannt haben und dass sie ordnungsgemäß überprüft und validiert werden?

Wir haben den Call for Paper für unsere ASQF Quality Night München am 11. Juli dieses Jahres eröffnet.
Wir hoffen auf viele interessante Beiträge. Bitte nutzen Sie für die Einsendung Ihres Beitrags das untenstehende Dokument bis zum 30.04.2024.

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    Klaus Lamm

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    FG Automotive

    Steve Honomichl

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    Heike Barbara Duck

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    FG Requirements Engineering

    Ralf Bongard

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    Dr. Georg Sehl

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    FG Software Test

    Michael Fischlein

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