Interview with Taras Panchenko about the Digital Future

GS - Taras Panchenko is the chair of the Ukrainian ACM chapter, President of the Hackathon Expert Group and member of the CECL subcommittee of the ACM Europe Council. He says he is a life lover, a world changer, and breakthrough inspirer. Gerhard Schimpf (GS): Taras, I appreciate that you volunteered for this interview about the Symposium […]

Interview with Mashhuda Glencross about the Digitization

GS - Mashhuda Glencross is a research consultant in computer graphics, xR and human computer interaction. She is director of research and development at Pismo Software Ltd. and SwitchThat Technologies Ltd. Mashhuda is active in several ACM groups. Currently she is the Vice-Chair of the Committee of European ACM Chapter leaders (CECL), a subcommittee of the ACM […]

Do you want to shape the Digital Transformation, or should it shape you?

mop - Dear reader, the Digital Transformation is unstoppable. We interact with algorithms every day – voluntarily and involuntarily. Sometimes this is good for us, sometimes it is not. In each case we cannot escape this reality. Not only in our [0] blog [1] but also in the real world [2] we want to shape the Digital Transformation […]

Gespräch mit Thomas Matzner über die digitale Transformation

GS -   Thomas Matzner ist ehemaliger Chairman des German Chapter of the ACM. Beim Symposium Mensch-Sein mit Algorithmen wird er das Panel moderieren. Gerhard Schimpf hat ihn zum Thema digitale Transformation befragt. Gerhard Schimpf (GS): Thomas, vielen Dank, dass Du Dich für ein Interview über das Themengebiet unseres Symposiums zur Verfügung gestellt hast. Einige Leser kennen […]

Being Human with Algorithms: Marc-Oliver Pahl interviews Vinton G. Cerf

mop -   Vinton G. Cerf co-designed the TCP/IP protocols and the architecture of the Internet and is Chief Internet Evangelist for Google.   He is a member of the National Science Board and National Academy of Engineering and Foreign Member of the British Royal Society and Swedish Royal Academy of Engineering, and Fellow of ACM, IEEE, AAAS, and […]

Gütekriterien für algorithmische Prozesse. Eine Stärken- und Schwächenanalyse ausgewählter Forderungskataloge. Ein Arbeitspapier, vorgelegt von Noëlle Rohde

GS - Was dürfen Algorithmen und was nicht? Welche Qualitätsstandards müssen sie erfüllen? Zu welchen Zwecken dürfen sie eingesetzt werden? Unter welchen Kriterien? Wichtige Fragen, zu denen es bisher kein einheitliches Bild gibt. Auf Europäischer Ebene hat zuletzt EUACM, das Policy Committee des ACM Europe Councils ein White Paper mit Empfehlungen vorgelegt: „When Computers Decide: European Recommendations […]

Mensch-Sein mit Algorithmen – Wie umgehen mit der Digitalen Transformation?

mop - Wann haben Sie das letzte Mal mit einem Algorithmus zusammen gearbeitet? Welch’ seltsame Frage mögen Sie jetzt denken. Dann wird Sie die Antwort vielleicht erstaunen: Sie arbeiten gerade jetzt, da Sie diesen Text lesen oder hören, mit vielen Algorithmen zusammen. Von der Formung meiner Gedanken hin zu den geschriebenen oder vorgelesenen Worten, die Sie gerade […]

Direktiven für intelligente Algorithmen

GS -   Ich erinnere mich noch lebhaft an einen Flug von Johannesburg nach Kapstadt. Nach der Landung meldete sich der Kapitän: „Meine Damen und Herren, Sie sind soeben Zeuge einer automatischen Landung unseres Flugzeugs geworden.“ Mir war unwohl. Hätte ich diesen Flug genommen, wenn man mir beim Check-in gesagt hätte, dass wir heute automatisch landen werden? […]

Interview with Katharine Jarmul about the Digitization

GS - Katharine Jarmul is a data scientist and co-founder of KIProtect, a data security and privacy company for data science workflows in Berlin, Germany. She researches and is passionate about ethical machine learning, data privacy and information security.  Gerhard Schimpf (GS): Katharine, thank you very much that you accepted our invitation to speak at our Symposium […]

The Toronto Declaration

GS - In Toronto on May 16th, a coalition of human rights and technology groups released a new declaration on machine learning standards, calling on both governments and tech companies to ensure that algorithms respect basic principles of equality and non-discrimination. Called The Toronto Declaration (Ref 1), the document focuses on the obligation to prevent machine learning […]

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