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30.09.2021 - 30.09.2021 | Berlin

Digitaler Salon: Machine Gun Learning

In unserer Gesellschaft befindet sich die Diskussion über autonome Waffensysteme in einem Spannungsfeld zwischen technologischen Möglichkeiten, politischer Verantwortung und rechtlichen Implikationen.

Als digitale Technologien werden ihnen heutzutage zahlreiche militärische Aufgaben wie die Zielauswahl und Verteidigung aber auch gezielte Tötungen von Menschen übertragen. Ihre Bandbreite reicht von einfachen Landminen über komplexe Kampfdrohnen bis hin zu eigenständig agierenden Robotern. Können oder sollten solche Maschinen ohne menschliche Kontrollmechanismen Entscheidungen treffen? Was ist konzeptionell sowie technisch möglich und was Fiktion? Welche ethischen und rechtlichen Regulierungen braucht es und welche sind überhaupt wirkungsvoll? Und wie können diese in Zukunft international durchgesetzt werden?

Die Moderatorin Katja Weber (radioeins, Deutschlandfunk Nova) diskutiert mit: Reinhard Grünwald, Physiker und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB). Er hat den TAB Bericht zu Autonomen Waffensystemen verfasst.



Bei gutem Wetter findet um 18.30 Uhr der Einlass vor Ort statt. Ab 19.00 Uhr wird die Sendung zusätzlich live auf hiig.de übertragen. Dann heißt es mitmachen – per Twitter oder Slido via #DigSal.

Hinweise zur Teilnahme:
Bitte anmelden und an 3G-Nachweis denken: https://www.hiig.de/events/digitaler-salon-machine-gun-learning/.

Termin:

30.09.2021 19:00 - 20:00

Anmeldeschluss:

30.09.2021

Veranstaltungsort:

Französische Str. 9
10117 Berlin
Berlin
Deutschland

Zielgruppe:

jedermann

Relevanz:

lokal

Sachgebiete:

Gesellschaft, Informationstechnik, Medien- und Kommunikationswissenschaften, Physik / Astronomie, Politik

Arten:

Seminar / Workshop / Diskussion

Eintrag:

20.09.2021

Absender:

Natasha Vukajlovic

Abteilung:

Wissenschaftskommunikation

Veranstaltung ist kostenlos:

ja

Textsprache:

Deutsch

URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event69664


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