bias, Denkfehler, Verzerrte Wahrnehmung

• Quantifying ChatGPT’s gender bias (Sayash Kapoor, Arvind Narayanan)   
• 12 Gesetze der Dummheit - Denkfehler, die vernünftige Entscheidungen in der Politik und bei uns allen verhindern (Henning Beck)  
• Judgment under Uncertainty - Heuristics and Biases (Daniel Kahneman, Paul Slovic, Amos Tversky) (1982)  
  • 1. Judgment under uncertainty - Heuristics and biases (Amos Tversky, Daniel Kahneman) (1974)   
  • 13. The availability bias in social perception and interaction The availability bias in social perception and interaction (Shelley E. Taylor)  
  • 23. For those condemned to study the past - Heuristics and biases in hindsight (Baruch Fischhoff)  
• LOG IN 3/1992 - Sicherheit der Informationstechnik (1992)  
• Why Most Published Research Findings Are False (John P. A. Ioannidis) (2005)   
• Infotopia - How Many Minds Produce Knowledge (Cass R. Sunstein) (2006)  
• Das Leichte ist das Schwere (Daniel Binswanger) (2007)  
• Faking It: Social Desirability Response Bias in Self-report Research (Thea F van de Mortel) (2008)   
• The Paradoxical Brain (Narinder Kapur) (2011)  
• Die Kunst des klaren Denkens - 52 Denkfehler, die Sie besser anderen überlassen (Rolf Dobelli) (2011)   
  • Der Rückschaufehler - Warum Sie ein Tagebuch schreiben sollten
• Heuristics and Biases (Thomas Gilovich, Dale Griffin, Daniel Kahneman) (2012)  
• Why Nudge? - The Politics of Libertarian Paternalism (Cass R. Sunstein) (2014)  
• The 25 Cognitive Biases - Uncovering The Myth of Rational Thinking (Charles Holm) (2015)  
• Weapons of Math Destruction - How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy (Cathy O’Neil) (2016)   
• The Ethics of Influence - Government in the Age of Behavioral Science (Cass R. Sunstein) (2016)  
• #Republic - Divided Democracy in the Age of Social Media (Cass R. Sunstein) (2017)  
• What works - Wie Verhaltensdesign die Gleichstellung revolutionieren kann (Iris Bohnet) (2017)  
• Technically Wrong - Sexist Apps, Biased Algorithms, and Other Threats of Toxic Tech (Sara Wachter-Boettcher) (2017)  
• «It f***ing sucked» (Sarah Mooney, Carly Stern) (2017)   
• The Enigma of Reason (Hugo Mercier, Dan Sperber) (2017)  
• Wie wir uns selbst überzeugen (Alexandra Kedves) (2017)   
• Post-Truth (Lee McIntyre) (2018)  
  • 2. Science Denial as a Road Map for Understanding Post-Truth  
  • 3. The Roots of Cognitive Bias  
• If...Then - Algorithmic Power and Politics (Taina Bucher) (2018)  
• Tech Generation (Mike Brooks, Jon Lasser) (2018)  
• The Fourth Education Revolution (Anthony Seldon, Oladimeji Abidoye) (2018)   
• Why Data Is Never Raw - On the seductive myth of information free of human judgment (Nick Barrowman) (2018)   
• Alles wird immer schlechter (Sebastian Hermann) (2018)   
• Neuronale Denkfehler - Künstliche Intelligenz: zu naiv, um schlau zu sein (Schwerpunktthema c't 24/18) (2018)  
• Unsichtbare Frauen - Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert (Caroline Criado Perez) (2019)  
• Digital Diversity - Bildung und Lernen im Kontext gesellschaftlicher Transformationen (Holger Angenent, Birte Heidkamp, David Kergel) (2019)   
  • Zwischen Bias und Diversität - Bildung und Diversity im Kontext algorithmischer Strukturen (Dan Verständig)   
• Challenges of Digital Inequality. Digital Education | Digital Work | Digital Life - Proceedings of the Weizenbaum Conference 2019 (2019)   
• Ein Algorithmus hat kein Taktgefühl - Wo künstliche Intelligenz sich irrt, warum uns das betrifft und was wir dagegen tun können (Katharina A. Zweig) (2019)   
  • 8. Algorithmen, Diskriminierung und Ideologie
• Calling Bullshit - The Art of Skepticism in a Data-Driven World (Carl T. Bergstrom, Jevin D. West) (2020)  
  • 3. The Nature of Bullshit
  • 6. Selection Bias
  • 10. Spotting Bullshit
• AI Ethics (Mark Coeckelbergh) (2020)  
• 30-Second Numbers - The 50 key topics for understanding numbers and how we use them (Niamh Nic Daéid, Christian Cole) (2020)  
• 30-Second Data Science (Liberty Vittert) (2020)  
• Data Feminism (Catherine D'Ignazio, Lauren F. Klein) (2020)  
  • 3. On Rational, Scientific, Objective Viewpoints from Mythical, Imaginary, Impossible Standpoints - Principle: Elevate Emotion and Embodiment   
• Sammlung «Krogerus & Tschäppeler» (Mikael Krogerus, Roman Tschäppeler)
  • Hanlons Rasiermesser (Roman Tschäppeler, Mikael Krogerus) (2020)  
• 9-mal macht es klick - und 1-mal wird Trump Präsident (Marie-José Kolly, Julius Vollenweider, Thomas Preusse) (2020)   
• Über 5000 Covid-Tote - und jetzt? (Sandro Benini) (2020)   
• On the Dangers of Stochastic Parrots - Can Language Models Be Too Big? (Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret Shmitchell) (2021)   
• The Atlas of AI (Kate Crawford) (2021)  
• The Myth Of Artificial Intelligence - Why Computers Can’t Think The Way We Do (Erik J. Larson) (2021)  
• Wer sind wir? Warum künstliche Intelligenz immer ideologisch ist (Hannes Bajohr) (2021)   
• Das Patriarchat der Dinge - Warum die Welt Frauen nicht passt (Rebekka Endler) (2021)  
  • 4. Technologie, Lust und Internet
• Die Macht der Plattformen - Politik in Zeiten der Internetgiganten (Michael Seemann) (2021)   
  • 4. Kontrollregimes
• Democracy in Flux: Order, Dynamics and Voices in Digital Public Spheres - Proceedings of the Weizenbaum Conference 2021 (2021)   
• Bernoulli's Fallacy - Statistical Illogic and the Crisis of Modern Science (Aubrey Clayton) (2021)  
• Klick - Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen (Gerd Gigerenzer) (2021)  
  • 7. Transparenz
• Sammlung «Krogerus & Tschäppeler» (Mikael Krogerus, Roman Tschäppeler)
  • Die «Red-Team / Blue-Team»-Strategie (2021)   
• Digital Warriors (Roberta Fischli) (2022)
  • 1. Humane Algorithmen - dafür legt sie sich mit Amazon an (2022)   
• Story Machines - How Computers Have Become Creative Writers (Mike Sharples, Rafael Pérez y Pérez) (2022)  
  • 6. The program that swallowed the internet  
• Zusammenarbeiten - Ein Wegweiser, um gemeinsam Großes zu erreichen (Mikael Krogerus, Roman Tschäppeler) (2022)  
  • Die «Red-Team / Blue-Team»-Strategie (2021)   
• Against automated plagiarism (Iris van Rooij) (2022)   
• What's Our Problem? - A Self-Help Book for Societies (Tim Urban) (2023)  
• Gefährlich menschlich (Sibylle Anderl) (2023)   
• You Can Have the Blue Pill or the Red Pill, and We’re Out of Blue Pills (Yuval Harari, Tristan Harris, Aza Raskin) (2023)   
• Der Mythos vom besseren Geschlecht (2023)   
• Can AI language models replace human participants? (Danica Dillion, Niket Tandon, Yuling Gu, Kurt Gray) (2023)  
• Sammlung «Krogerus & Tschäppeler» (Mikael Krogerus, Roman Tschäppeler)
  • Verabschieden Sie sich bitte von der «Goldenen Regel» (2023)   
• Künstliche Intelligenz ausser Kontrolle (Ruth Fulterer) (2023)   
• Zehn Thesen zur Zukunft des Schreibens in der Wissenschaft (Anika Limburg, Ulrike Bohle-Jurok, Isabella Buck, Ella Grieshammer, Johanna Gröpler, Dagmar Knorr, Margret Mundorf, Kirsten Schindler, Nicolaus Wilder) (2023)   
• Die KI war's! - Von absurd bis tödlich: Die Tücken der künstlichen Intelligenz (Katharina A. Zweig) (2023)  
• Informatikunterricht zwischen Aktualität und Zeitlosigkeit - 20. GI-Fachtagung Informatik und Schule (Lutz Hellmig, Martin Hennecke) (2023)   
  • Von Autonomem Fahren bis Zahnarzt - Vorstellungen von Schüler:innen zu Künstlicher Intelligenz und ihre Integration in den Informatikunterricht (Annabel Lindner, Michaela Müller-Unterweger, Patrick Löffler, Dominic Lohr, Marc Berges) (2023)   
• The Unintended Consequences of Artificial Intelligence and Education (Wayne Holmes) (2023)
• Hello World 22 - Teaching & AI (2023)   
• Guardrails - Guiding Human Decisions in the Age of AI (Urs Gasser, Viktor Mayer-Schönberger) (2024)  
• Dialect prejudice predicts AI decisions about people's character, employability, and criminality (Valentin Hofmann, Pratyusha Ria Kalluri, Dan Jurafsky, Sharese King) (2024)   
• Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)  
  • 9. Das ethische Spiegelkabinett - Wenn KI Werte nachahmt  
• Challenging systematic prejudices - An Investigation into Bias Against Women and Girls in Large Language Models (UNESCO United Nations Educational, Scientific and Cultural Org.) (2024)   
• Sammlung «Krogerus & Tschäppeler» (Mikael Krogerus, Roman Tschäppeler)
  • Was passiert, wenn niemand den Mund aufmacht? (2024)   
• GenAI Detection Tools Adversarial Techniques and Implications for Inclusivity in Higher Education (Mike Perkins, Jasper Roe, Binh H. Vu, Darius Postma, Don Hickerson, James McGaughran, Huy Q. Khuat) (2024)   
• Es macht klick - Künstliche Intelligenz bei schriftlichen Arbeiten clever nutzen (Sara Alloatti, Filomena Montemarano) (2024)  
• The Singularity is nearer (Ray Kurzweil) (2024)  
• Audio-KI von Google zerreisst das Parteiprogramm der SVP, bejubelt aber jenes der SP (Gioia da Silva) (2024)   
• AI Snake Oil - What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell the Difference (Arvind Narayanan, Sayash Kapoor) (2024)  
  • 7. Why Do Myths about AI Persist?
• Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen (Judith Simon, Indra Spiecker gen. Döhmann, Ulrike von Luxburg) (2024)   
• Handbuch Lernen mit digitalen Medien (3. Auflage) - Wege der Transformation (Gerold Brägger, Hans-Günter Rolff) (2025)
  • 1. Generative Machine-Learning-Systeme - Die nächste Herausforderung des digitalen Leitmedienwechsels (Beat Döbeli Honegger) (2025)