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Inhalte:

1. Wege und Anwendungen von Künstlichen Intelligenzen und Emotionserkennungen

• Erfassung biologischer Grundlagendaten via Technologie - Biometrie: Bild (Videokamera), Ton und Sprache (Mikrofone)

1. Herausforderungen für die Anwendung:

• beängstigende Assoziationen hinsichtlich Künstlicher Intelligenzen (Dark Pattern, Missbrauchsgefahren etc.)
• gelingender Datenschutz der hochpersönlichen Daten
• Ethische Technologie (human centered algoritm)

3.Unterstützungsmöglichkeiten

• Biometrische Mustererkennung zur Hypothesenbildung und -absicherung. Zweitmeinung in Echtzeit, statt in nachgelagerten Supervisionen und Reflexionen (bei Co-Mediationen).
• Kommunikative Mustererkennung von Mediationsgesprächen. These: Übersehene Muster werden sichtbar.
• Verbesserte Aus- und Fortbildung von Mediator*innen durch KI-unterstützte Ausbildungsformate.
• Verbesserte Vorbereitungsarbeit durch smart research, z.B. bei Friedensmediationen (Dazu Höne, K.: Mediation and artificial intelligence: Notes on the future of international conflict resolution. Diplo Foundation 2019.)

Die beste Emotionserekennungsmaschine, ist nach wie vor der Mensch.

Populäre Literatur zu Künstliche Intelligenzen:

• O'Neil, Cathy: Angriff der Algorithmen. Wie sie Wahlen manipulieren, Berufschancen zerstören und unsere Gesundheit gefährden, Frankfurt am Main 2018.
• Fry, Hannah: Hello World. Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern, München 2019.

Links:

• Dr. Michael Bartls Webseite: www.michaelbartl.com
• Webseite des Münchner Startups zur Emotionserkennung: www.tawny.ai
• HYVE Unternehmensgruppe für Innovationen: www.hyve.net

weitere Web-Applikationen zu Künstlichen Intelligenzen und Emotionserkennungen:

• Mental Health Chatbot: www.2xai.com
• Affektive Emotionserkennung: www.affectiva.com