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Direkt einzahlende Bedarfe und indirekt einzahlende Bedarfe
zurückgestellt:
Grundlagen | Safety & | Prüfung & | Soziotechn. | Industrielle | Mobilität | Medizin |
Finanzdienstleitungen | Energie & | ||||||||||||||||
01-01 XX_XX | 01-08 01-16 01-21 | 04-03 04-04 | 05-02 | 05-11 05-14 XX_XX |
| 07-02 | 08-15 XX_XX | 08-18 |
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1. Konsolidierung der Bedarfe
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Vollständig | Teilweise | Projektnummer und Titel | Fehlende Expertise für Bedarfsumsetzung | Name von Experten | Notizen |
08-18 | Andreas de Jonge | Thema besprechen innerhalb der Gruppe FinDL, FinDLunabhängigFinDL-unabhängig, gezielte Störung von Modellen. | |||
08-17 | Thema besprechen innerhalb der Gruppe FinDL, Der formulierte Anspruch nach jederzeit verfügbarer Daten (innerhalb des Modells, je Ebene!?) erscheint aktuell schwer praktisch umsetzbar. | ||||
08-16 | Anwender, Prüfstellen, Zertifizierer | Oliver Maspfuhl, | Überschneidung mit Konformität/High Risk, Austausch | ||
08-15 | XAI-Verfahren? Bspw. Heatmapping:
Modelcards (Modelcards | Praktische Anwender | Jens Ziehn (ggf. auch für ISO/CEN?) Otto Obert, Georg Rehm Andreas de Jonge | Forschungsbedarf, Hinweise auf erprobte Verfahren fehlen derzeit. Hinweis zu ISO-CEN/CENELEC-Aktivitäten (Transparenz, Risiko etc.) | |
01-21 | ggf. Annegrit Seyerlein-Klug? Jens Ziehn, aus der Gruppe Bildverarbeitende Systeme: Bernd Wildpanner | Teilweise Forschung, teilweise Standardisierbar NRM-KI-Gruppe "Bildverarbeitende Systeme" | |||
01-16 | Vasilios Danos, | NLP (siehe Aktivitäten bei Annette) Derzeit eher noch Forschungsbedarf | |||
C-2-B | Vorgehensmodell PAISE (Prüfschnittstellen, siehe auch NRM KI Ref. [93]) | AG Ethik, Jan Fiete Schütte, Susanna Wolf | Greift Bedarf aus Ausgabe 1 erneut auf | ||
01-01 | Glossar (Aus AG Grundlagen/Glossar, bei Beuth) | erledigt - nach Veröffentlichung durch Beuth | |||
07-04 | ISO/IEC 22989:2022 - Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology | Daniel Loevenich, Otto Obert, (Verfasser des Bedarfs? Martin Haimerl, Jackie Ma), Andreas de Jonge | 22989 als Basis | ||
07-02 | Konformitätsprüfung (Zusammenhang zu KLG 5) | ||||
05-19 | ISO/IEC 22989:2022 - Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology (Zu Rollenbeschreibung) ISO 9241 - Ergonomics of human-system interaction ISO/IEC AWI TR 21221 - Information technology – Artificial intelligence – Beneficial AI systems | Dokumente screenen, R bei Jan de Meer wegen "Bedarfsnachschärfung" | |||
05-14 | Samantha Prange (Kontakt zu Ulla Coester) | Konformitätsprüfung (Zusammenhang zu KLG 5) Hinweis zu Projekt: LINK | |||
05-11 | W3C, nicht KI-normungs-relevant | ||||
05-06 | W3C als Ref. | ||||
C-1-A | DIN SPEC 92001-1+3 - Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse und Qualitätsanforderungen - Teil 1 + 3 ISO/IEC 25059:2023 - Software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Quality model for AI systems 92989 ISO/IEC 25010:2011 - Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality models | Daniel Loevenich, Christoph Legat, Andreas de Jonge, | |||
04-04 | ISO/TS 42501:2022 - Sharing economy — General trustworthiness and safety requirements for digital platforms ISO 9241-XYZ (112...) - Ergonomics of human-system interaction Maschinenrichtlinie ISO/IEC 38507:2022 (?) - Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations ISO/IEC DTR 5469 - Artificial intelligence — Functional safety and AI systems DIN EN 894 - Sicherheit von Maschinen - Ergonomische Anforderungen an die Gestaltung von Anzeigen und Stellteilen DIN EN 614 - Sicherheit von Maschinen - Ergonomische Gestaltungsgrundsätze ISO/IEC FDIS 42001 - Information technology — Artificial intelligence — Management system ISO/IEC 23894:2023 - Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management DIN SPEC 92001-2 - Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse | Andreas de Jonge, Christoph Legat, Samantha Prange, Taras Holoyad, | WG 3 (SC 42) Auch Thema bei KLG 3) "Accuracy & Robustness" Ggf. mit 04-03 zusammenfassen | ||
04-03 | ISO/IEC CD12792 - Information technology — Artificial intelligence — Transparency taxonomy of AI systems ISO 9241-110:2020 - Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles ISO 26800:2011 - Ergonomics — General approach, principles and concepts IEEE 7000-series:2021 - IEEE Standard Model Process for Addressing Ethical Concerns during System Design ISO/IEC FDIS 42001 - Information technology — Artificial intelligence — Management system ISO/IEC 23894:2023 - Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management CEN/CENELEC AI Trustworthiness(?) ITUT | User, IT-Systemanbieter, Prüfindustrie, Coud-Serviceanbieter, | Andreas de Jonge, Otto Obert, Samantha Prange, Taras Holoyad, Patricia Stock, | Definition "Transparenz" siehe ISO/IEC 22090, 22989 Alle defintionen aus der 22989 hier: hier Screening der Dokumente SpA zu ISO und CEN/CENELEC raussuchen |
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Bedarfs-Code/ Bedarfs-Cluster (AB-XY oder C-KLG-X) | Bedarfsinhalte die noch nicht in Projekten umgesetzt werden In Stichpunkten | Zielebene (national, europäisch, international) | Möglicher Initiator (Land, NSB, Chair/ Convenor) | Expertise, die es zur Umsetzung braucht | Vorschlag für Projektleitung |
01-04 | - zu weit, eher kein Normungsthema, | Prüfung/ Zertifizierung |
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c. Für welche der unter 2.b. ermittelten Bedarfe (Cluster) fehlt Expertise im Gremium, um NEUE Projekte zur Bedarfsumsetzung zu starten?
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Bedarfs-Code/
Bedarfs-Cluster
(AB-XY oder C-KLG-X)
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Fehlende Expertise zur Umsetzung der Bedarfe (Stakeholderkreis: bspw. Prüfindustrie, Juristen, Anwender, Entwickler, KMU etc.)
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Gremium für Projekt
(national, europäisch, international)
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Namen möglicher Expert*innen
(mit Normungserfahrung)
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Relevanz aus dt. Sicht hoch, daher dt. Leitung gewünscht
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Vorschlag für dt. Leitung
(Name des Experten)
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Es wurden keine konkreten Projektvorschläge besprochen.