Same System, Opposite Verdicts: Metric Discretion in AI Ethics Audits and the Limits of Disclosure
Dieses Paper zeigt auf, dass das Fehlen standardisierter Fairness-Metriken in der KI-Ethik willkürliche und widersprüchliche Audit-Ergebnisse ermöglicht, wobei argumentiert wird, dass die Implementierung von Offenlegungspflichten, die alternativen Leistungsmaßen aus dem Finanzwesen ähneln – anstatt eine einzige korrekte Metrik vorzuschreiben –, diesen Ermessensspielraum erheblich reduzieren und die Transparenz verbessern kann.