In der Veranstaltung erklärt Professor Florian Schmidt, Autor der Studie „Crowdproduktion von Trainingsdaten“, welche menschliche Arbeit hinter den Algorithmen der automatisierten Fahrzeuge steckt. Er schildert, wie die Industrie weltweit neue Arbeitsstrukturen aufgebaut hat und inwiefern diese globalen Ungleichheiten (re)produziert. Der Referent teilt außerdem, wie Online-Arbeiter*innen aus Venezuela ihre Arbeit in Interviews beschrieben haben und welche Bedeutung sie für sie hat. Die Teilnehmer*innen diskutieren abschließend, was aus einer globalen Gerechtigkeitsperspektive Handlungsmöglichkeiten sind.
Referent: Florian Schmidt, Professur Designkonzeption und Medientheorie an der HTW Dresden und Autor der Studie „Crowdproduktion von Trainingsdaten. Zur Rolle von Online-Arbeit beim Trainieren autonomer Fahrzeuge“
Sprache: deutsche Lautsprache
Anmeldung: per Mail oder über das Anmeldeformular unten
Wo? Der Link zum Big Blue Button-Raum wird den angemeldeten Personen per Mail gesendet
Die Veranstaltung findet im Rahmen unseres Projektes #digital_global statt.
Autonomes Fahren Wer produziert die Daten? Globale Ungleichheiten in der Crowdsourcing-Industrie
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Die Autoindustrie preist das automatisierte und autonome Fahren als Technologie für ein zukünftiges Mobilitätskonzept an. Dabei sind bestimmte Assistenzsysteme mit teilautomatisierten Fahrfunktion bereits heute breit verbreitet. Die Autoindustrie baute in den letzten Jahren massiv neue Arbeitsstrukturen aus: Online-Arbeiter*innen bereiten weltweit beispielsweise Bilddateien mit Verkehrssituationen so auf, dass sie für die Künstliche Intelligenz der Industrie nutzbar sind. Die sogenannten Crowdworker arbeiten auf Plattformen.
Zielgruppe der Veranstaltung
Die Veranstaltung richtet sich an Referent*innen und Multiplikator*innen aus den Bereichen BNE und Globales Lernen.Veranstaltungsort
Online
Diese SDGs werden unterstützt:
SDG 08: Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum
SDG 09: Industrie, Innovation und Infrastruktur
SDG 10: Weniger UngleichheitenZugehörige Angebote
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