Greenwashing in ESG-Fonds
Bürgerbewegung Finanzwende, Facing Finance, Urgewald
Die Erfassung und Nutzung von Daten sowie der Einsatz von datengesteuerten Systemen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens haben unterschiedliche Auswirkungen auf Gemeinschaften in aller Welt. Die mit diesen Prozessen verbundenen Chancen und Schäden sind extrem ungleich verteilt – sowohl innerhalb als auch zwischen den Ländern.
Daten und datengesteuerte Prozesse können soziale und wirtschaftliche Ungerechtigkeit schaffen und verschärfen, unter anderem durch die Verletzung der Privatsphäre, aber auch für Gemeinschaften durch Voreingenommenheit, Diskriminierung, Fehldarstellung, Unsichtbarmachung sowie die Enteignung von Daten als Ressource. Dieser Leitfaden bietet einen einfachen, aber praktikablen Ausgangspunkt für Akteure, die sich mit den Grundlagen des Konzepts der Datengerechtigkeit im Hinblick auf soziale Gerechtigkeit vertraut machen wollen.
Bürgerbewegung Finanzwende, Facing Finance, Urgewald
Project Syndicate
Friedrich-Ebert-Stiftung, UNU-CPR
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