Ich habe nun, nach einer etwas längeren Abwesenheit, meine New York Times wieder in die Hände bekommen, und bin gleich (auf Seite 3) über zwei Lesestücke zu zwei Themen gestoßen: die uns hier immer wieder aufregen. Zum Beispiel dieses Stück über “Alternativmedizin”, die ja auch bei Joseph Kuhns Gesundheits-Check gerade mal wieder diskutiert wird; wie der Titel ‘Alternative Medicine’ Is Label That Misses Point schon sagt, geht es hier im Prinzip darum, dass “alternative” Medizin, die den Anforderungen der Evidenzbasierung genügen, nicht “alternativ” ist, sondern schlichtweg “Medizin” – und wenn nicht, dann ist sie “alternativ”, sondern schlichtweg gar keine Medizin.
Im zweiten Lesetipp geht es um Diskriminierung (sexistische und andere), die ja aktuell gerade wieder bei mir hier Stoff für Diskussion ist. Aber hier geht es nicht um Menschen, sondern um Computer, genauer gesagt: Algorithmen, die manchmal gar nicht von Menschen, sondern durch Maschinenlernen generiert werden und dennoch (oder gerade deswegen, weil sie ja die Vorurteile der Vergangenheit lernen und reflektieren) deutliche Indizien von Diskriminierung zeigen. Wie beispielsweise der Google-Anzeigenalgorithmus, der Stellenanzeigen für Topverdiener (>200.000 Dollar) bevorzugt männlichen Lesern auf den Bildschirm schob (das Paper dazu gibt es hier). Warum das so ist und was man dagegen tun sollte, erklärt die Microsoft-Computerwissenschaftlerin Cynthia Dwork im Interview mit der New York Times: Teaching Algorithms Not to Discriminate.
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