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Zwischen Wertschätzung und Widerstand: Algorithmische Kompetenz junger Menschen am Beispiel der Kurzvideoplattform TikTok

Leonie Alatassi, Sascha Hölig, Philipp Kessling

Hamburg: Hans-Bredow-Institut (2025), 64 pp.

"In der vorliegenden Studie wurde untersucht, was Jugendliche und junge Erwachsene über die Funktionsweise des algorithmischen Empfehlungssystems (AES) von TikTok wissen, inwiefern sie damit interagieren und welche Emotionen dabei involviert sind. Dazu wurden sechs Fokusgruppen (n=31) in drei deuts ... chen Großstädten mit jungen Menschen im Alter zwischen 16 und 24 Jahren sowie Follow-up-Einzelinterviews (n=12) durchgeführt. Es zeigt sich ein übergreifend hohes Bewusstsein für algorithmische Empfehlung bei TikTok als erlebter Zustand („knowing“), der sich aus der eigenen Nutzungserfahrung ergibt. Es gibt altersbezogene Unterschiede beim Wissen um Einflussfaktoren und insgesamt ein begrenztes Wissen zur Datensammlung und -verarbeitung sowie damit einhergehend geringe Bedenken und Reflexionen über die Preisgabe personenbezogener Daten. Such-, Video-, Profil- und Sozialinteraktionen sind in die alltägliche Nutzung der Plattform eingebettet und finden größtenteils unbewusst, ohne explizite Steuerungsabsicht, statt. Die Teilnehmenden können innerhalb der von der Plattform vorgegebenen Strukturen agieren und Handlungsziele durchsetzen, erleben die (technischen) Grenzen jedoch als kaum beeinflussbar. Häufig fehlen Wissen und Motivation, um tiefergehende Einstellungen, etwa zum Datenschutz, der personalisierten Suche oder Profileinstellungen, aktiv zu verändern. Emotionen spielen in der Interaktion mit der For-You-Page (FYP) eine große Rolle. Die Teilnehmenden erleben positive Gefühle der Wertschätzung, indem der Algorithmus als personalisierter Begleiter erlebt wird, der individuelle Vorlieben erkennt, inspiriert und das Nutzungserlebnis angenehm gestaltet. Gleichzeitig entstehen negative Emotionen wie Genervtheit, Unbehagen oder Kontrollverlust, insbesondere bei unpassenden Inhalten, einer wahrgenommenen Übersteuerung durch den Algorithmus oder der eigenen Nutzungsdauer. Diese Gefühle führen teils zu Widerstand in Form von aktiven Interaktionshandlungen oder zu selbstregulativen Strategien (z. B. Löschen der App) und sind Ausdruck eines Autonomiestrebens. Die Unterscheidung zwischen passiven Kontakten mit politischen Informationen auf TikTok (push: „ich schaue mir politische Videos an, die mir gezeigt werden“) und aktiven Informationshandlungen durch Kuratierungspraktiken wie das Liken von Videos, das Folgen und Nachschauen von Profilen oder die Nutzung der Suchfunktion (pull: „ich nutze die Plattform, um mich zu informieren“) ist essenziell. Grundsätzlich empfinden es die meisten Teilnehmenden als praktisch, wenn Nachrichten oder politische Themen in Form von kurzen Videos auf der FYP angezeigt werden, weil das passive Scannen dieser Inhalte das Gefühl erzeuge „auf dem aktuellsten Stand“ zu sein. Die wenigsten Teilnehmenden konsumieren gezielt politische Inhalte, indem sie nach Themen suchen, politische Videos favorisieren oder politische Profile anschauen und diesen folgen. Die Beschäftigung mit Nachrichten und Politik im Kontext der TikTok-Nutzung widerspricht dem Eskapismus- und Unterhaltungsbedürfnis vieler Teilnehmender. Es gibt eine Grundskepsis gegenüber TikTok, die sich zum einen auf das Image der Plattform, „nicht vertrauenswürdig“ zu sein, stützt, und zum anderen auf die Angst vor „falschen Informationen“ und die damit zusammenhängende Wahrnehmung, dass es sich bei TikTok nicht um eine „seriöse“ Quelle, sondern eine reine Unterhaltungsplattform handle." (Überblick über die wichtigsten Ergebnisse, Seite 5) more

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Just Hiring! How to counter discrimination in AI-assisted recruiting at the governance level. A toolkit for policymakers

M. Daviet, A. Mueller, N. Baranowska, G. Meijers, C. Castillo, J. Saldivar, A. Gatzioura

FINDHR Fairness and Intersectional Non-Discrimination in Human Recommendation (2025), 67 pp.

"In this Toolkit, we offer introductory information and concrete recommendations on how to mitigate the risk of discrimination in algorithmic hiring systems on a governance level. This Toolkit addresses policymakers and people working in regulatory bodies, as well as civil society organisations inte ... more

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Human Development Report 2025: A Matter of Choice. People and Possibilities in the Age of AI
Deep Insights

Pedro Conceição et al.

New York: UNDP (2025), xi, 307 pp.

"This year’s Human Development Report examines what distinguishes this new era of AI from previous digital transformations and what those differences could mean for human development (chapter 1), including how AI can enhance or subvert human agency (chapter 2). People are already interacting with ... more

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Antiqua et nova: Note über das Verhältnis von künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz

Dikasterium für die Glaubenslehre, Dikasterium für die Kultur und die Bildung

Bonn: Sekretariat der Deutschen Bischofskonferenz (2025), 83 pp.

"Es ist daher von entscheidender Bedeutung, einzelne Anwendungen in bestimmten Kontexten kritisch zu bewerten, um festzustellen, ob sie die Würde und Berufung des Menschen und das Gemeinwohl fördern oder nicht. Wie bei vielen Technologien sind die Auswirkungen der verschiedenen KI-Anwendungen zu B ... more

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Guidelines for the mindful and ethical use of AI

Aachen: Catholic Media Council (CAMECO) (2025), 2 pp.

Understand AI and its Tools -- Understand Algorithms -- Maintain a Critical Perspective -- Protect Your Data—And Others' Too -- Stay Informed about AI Ethics and Policy -- Use AI Thoughtfully—Not for Everything

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Patterns of Inclusion: How Gender Matters for Automation, Artificial Intelligence and the Future of Work

Elisabeth Kelan

Oxford; 9781032669892 (pbk): Routledge (2025), xiv, 169 pp.

"It is widely presumed that digitalisation, automation and artificial intelligence (AI) shape the future of work. Yet gender is rarely considered in those debates. This path-breaking book, written by a leading thinker on gender, inclusion and organisations, Elisabeth Kelan, is based on in-depth rese ... more

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AI for Good Innovate for Impact. Interim Report 2025

Geneva: ITU (2025), xxxiv, 828 pp.

"Artificial intelligence (AI) is reshaping the way we address complex societal challenges, offering new possibilities in areas such as healthcare, climate resilience, education, and digital inclusion. The Innovate for Impact project was launched in 2024 to identify, support, and showcase practical A ... more

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AI and Data Science Bootcamp for Women and Minoritised Groups: Impact Report

Luisa Olaya, Deshni Govender, Abeera Dubey, Jocelyn Mukamisha, Mary Seiwah

Bonn; Eschborn: Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ); FAIR Forward; Intel (2025), vii, 35 pp.

"The AI and Data Science Bootcamp for Women and Minoritised Groups was designed to actively address the diversity gap in the AI field by lowering the entry barriers that women and minoritised groups face and empowering them with advanced technical and personal development skills to succeed in the AI ... more

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Antiqua et Nova: Note on the Relationship Between Artificial Intelligence and Human Intelligence

Dicastery for the Doctrine of the Faith, Dicastery for Culture and Education

Vatican City: Dicastery for the Doctrine of the Faith; Dicastery for Culture and Education (2025)

"[...] it is crucial to know how to evaluate individual applications of AI in particular contexts to determine whether its use promotes human dignity, the vocation of the human person, and the common good. As with many technologies, the effects of the various uses of AI may not always be predictabl ... more

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Introduction to the ethics of emerging technologies

Wessel Reijers, Mark Coeckelbergh, Mark Thomas Young

Cham: Palgrave Macmillan (2025), xiii, 227 pp.

"Offers a set of lecture and seminar course materials for teaching ethics of emerging technologies. It covers the field in a comprehensive and accessible manner, emphasizing storytelling and examples, practical approaches and tools, and interactive assignments. The book addresses historical and curr ... more

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Harnessing the Power of AI: Safe & Ethical Integration. Report of the AI Safety Dialogue at Global Ethics Forum 2025

Geneva: Globethics (2025), 27 pp.

"AI presents both significant opportunities and serious risks. For developing countries, AI offers immense potential for advancing learning, research, and development. At the same time, it poses complex challenges that demand collective action. Diplomats and policymakers recognize that global cooper ... ation and multilateralism are essential. No single nation can manage these challenges alone. International and policy initiatives, including the Global Digital Compact and the AI Safety Summit series, have established broad frameworks for addressing these issues, providing global ideas that now require practical implementation. This report emerges from that momentum. Through Track II Diplomacy for AI Global Safety dialogue, Globethics has built a community of practice bringing together cross-disciplinary experts from across geopolitical contexts to explore AI-related risks and identify existing harms; particularly those affecting the Global Majority. Two principal categories of risks have been identified: 1. Risks triggered by advanced AI systems versus those resulting from the intended or unintended use of AI by human actors. 2. Future risks versus those already manifesting today. The words of UN Secretary-General António Guterres resonated across the sessions: “the question is not whether AI will influence international peace and security, but how we will shape that influence.” While discussions often swing between hype and horror, this report intends to shape pathways towards hope and trust. Trust, essential for AI adoption, is vital for both the private sector and civil society. Likewise, it emphasizes the importance of human rights, without which there can be no sustainable development or peace. At the core of these global AI Safety discussions was the need to advance concrete mitigation strategies, including: capacity building; addressing existing harms; developing operational frameworks; ensuring intersectional, interdisciplinary, cross-sectoral, multistakeholder participation. A coordinated approach to global safety, diplomacy, and multilateral governance is imperative. Experts agreed that tangible measures, rather than fragmented initiatives and principles, are needed. By coming together across regions, disciplines, and cultures, experts reaffirmed their commitment to stewarding technology for the common good. The dialogues converged into three critical priorities to transform today’s innovation into meaningful societal progress: Strengthening inclusive, representative participation using empowerment and literacy measures for people and communities to shape AI futures; building systems of trust, verification and ethical responsibility across the AI lifecycle marked by due diligence, effective reporting and timely safeguards by design; translating values into action, ensuring coordination and accountability from design to deployment." (Executive summary, page 3) more

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Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025
Deep Insights

Álvaro Soto, Rodrigo Durán, Antonia Moreno, Sebastián Adasme, Sebastián Rovira, Valeria Jordán, Laura Poveda (coord.)

Santiago de Chile: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL); Centro Nacional de Inteligencia Artificial (2025), 195 pp.

"El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) constituye un esfuerzo pionero para medir de manera sistemática el avance de la IA en 19 países de la región. El ILIA busca no solo monitorear el grado de preparación, adopción y gobernanza, sino también difundir buenas prácticas, ... además de ser un instrumento para orientar políticas públicas que incorporen la IA al modelo de desarrollo de los países de manera integral. El índice se organiza en tres dimensiones: Factores Habilitantes (infraestructura digital, talento humano y datos), Investigación, Desarrollo y Adopción, y Gobernanza. A partir de más de cien subindicadores, el ILIA 2025 ofrece un panorama detallado sobre avances, brechas y oportunidades estratégicas en el despliegue de la IA en América Latina y el Caribe. [...] Once hallazgos principales del ILIA 2025: i) El despertar de los adoptantes tardíos. Ecuador, Costa Rica, República Dominicana y Guatemala muestran mejoras aceleradas en conectividad, talento y estrategias de IA, reduciendo distancia con los países líderes, y abriendo oportunidades que parecían improbables para una cooperación regional. ii) Código abierto: la oportunidad para América Latina y el Caribe. El alto desempeño de Honduras, El Salvador y Cuba en producción de software abierto confirma que este modelo ofrece una vía estratégica para desarrollar soluciones locales, fomentar la colaboración regional y el aprendizaje colectivo, además de promover la transparencia algorítmica. iii) Muchos datos, pero poca disponibilidad. La región produce grandes volúmenes de información, pero su apertura y estandarización siguen siendo limitadas. Esto restringe la ciencia abierta, reduce la transparencia y frena el desarrollo de soluciones locales de IA. iv) Talento humano: alfabetización, poca especialización. La alfabetización en IA duplica a la formación profesional y cuadruplica al talento especializado. Aunque se amplían programas escolares y posgrados, persiste un embudo en la formación avanzada que limita el potencial de la región para producir soluciones propias. v) Talento e infraestructura para la soberanía digital. Brasil concentra más del 90% de la capacidad de cómputo de alto rendimiento de la región. Aunque Uruguay, Costa Rica y Colombia muestran mejores indicadores per cápita en Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU por sus siglas en inglés), más de la mitad de los países carecen de infraestructura crítica, lo que refuerza asimetrías. Además, 13 de los 19 países no generan habilidades tempranas en IA en el currículo educativo y 11 no cuentan con programas de doctorado en IA en sus universidades. Sin fortalecer estas capacidades endógenas, la región corre el riesgo de generar soluciones de IA sesgadas y con baja pertinencia local. vi) IA Generativa: una oportunidad de democratización del acceso. La IA generativa ha democratizado el acceso y acelerado la adopción gracias a sus bajas barreras de entrada y a interfaces simples que permiten a no expertos usar modelos avanzados. Países como Chile, Costa Rica, Perú, Uruguay, Panamá y República Dominicana destacan en uso, y ALC es ya la tercera región del mundo en descargas de aplicaciones de IA Gen (15%–20%). Esta accesibilidad actúa como catalizador y, junto con el desarrollo de software y el código abierto, compensa déficits de cómputo, abriendo oportunidades para toda la región. vii) IA y participación ciudadana: un cambio de paradigma desaprovechado. Aunque la IA podría revolucionar la democracia digital, su uso se limita en la mayoría de los países a chatbots informativos y no en herramientas de consulta, de rendición de cuentas o de co-creación de políticas públicas. Colombia, México y Perú muestran algunos avances, pero ocho países no registran ningún caso de aplicación. viii) Investigación escasa y concentrada. Brasil y México reúnen el 68% de los investigadores activos en IA y, junto a Colombia, Chile y Argentina, concentran el 90% de las publicaciones. Solo siete países participan en conferencias internacionales de élite, con predominio de Chile y Brasil. La escasa presencia en foros académicos de alto impacto reduce la visibilidad y la transferencia de conocimiento de la IA de la región; la actividad académica sigue rezagada y requiere mayor atención en la mayoría de los países. ix) Gobernanza en IA: mucho plan y poca acción. Nueve países cuentan con estrategias nacionales de IA, pero solo unos pocos han asignado presupuesto, definido planes de implementación o establecidos indicadores de impacto. Sin mecanismos de ejecución, estas estrategias corren el riesgo de quedarse en meras declaraciones. Al mismo tiempo, mientras a nivel global avanza la apertura e interoperabilidad de datos, la región mantiene un ritmo lento, centrado en debates normativos y éticos. El verdadero desafío es equilibrar la regulación con políticas orientadas al desarrollo y a la implementación efectiva de la IA, de modo que esta tecnología genere valor sin frenar la innovación. x) Sustentabilidad: un llamado urgente. Solo cuatro países (Brasil, Chile, Colombia y México) muestran industrias de centros de datos robustas, y uno de cada cinco centros cumple con estándares internacionales de sustentabilidad. La mayoría de las políticas de IA y digitalización omite el impacto ambiental, lo que puede entrar en contradicción con los objetivos de sostenibilidad medioambiental de la región. xi) Emprendimiento en IA: una oportunidad para la región. Los 19 países ILIA concentran sólo el 1,12% de la inversión global en IA y cuenta con empresas unicornios en apenas seis países. No obstante, el ILIA muestra que no es necesaria una matriz productiva compleja para fomentar el desarrollo de empresas de IA locales y el uso de esta tecnología en el sector productivo. Entornos favorables de innovación y emprendimiento, inversión y políticas de desarrollo productivo pueden detonar dinámicas innovadoras." (Resumen ejecutivo, páginas 15-16) more

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Bias in der künstlichen Intelligenz

Jonas Ditz, Elmar Lichtmeß

Bonn: Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (2025), 34 pp.

"Bias ist eine tiefgreifende Problematik für Systeme der Künstlichen Intelligenz, die eine Gefährdung für den sicheren Einsatz von solchen Systemen darstellen kann. Der richtige Umgang mit Bias ist komplex und erfordert eine umfassende Beschäftigung mit der Thematik. Diese Publikation soll Entw ... ickelnden, Anbietenden und Betreibenden von KI-Systemen eine erste Einführung in die Bias-Thematik geben. Bias-Arten weisen eine hohe Diversität auf und können in unterschiedlichen Phasen des Lebenszyklus eines KI-Systems auftreten. Eine Auswahl der relevantesten Bias-Arten sowie eine Zuordnung zur Phase des Lebenszyklus, in der diese auftreten, wird dargestellt. Die Detektion von Bias ist sowohl in Daten als auch in bereits trainierten KI-Modellen möglich. Eine Auswahl an qualitativen und quantitativen Detektionsmöglichkeiten wird präsentiert. Anschließend gibt das Manuskript eine Übersicht über Methoden, die verwendet werden können, um Bias in einem KI-System zu verhindern. Diese sind aufgeteilt in Prä-, In- und Postprozessierungsmethoden, abhängig von dem jeweiligen Zeitpunkt, zu dem sie angewendet werden können. Zum Abschluss wird die Interaktion zwischen Bias und Cybersicherheit diskutiert. Das BSI fordert von Entwickelnden, Anbietenden und Betreibenden von KI-Systemen folgende Handlungen: • Wissen hilft bei der Lösung des Problems. Es muss ein ausreichender Informationsaufbau zur Bias-Thematik stattfinden, um entscheiden zu können, welche Arten für die eigene Anwendung relevant sind. (Kapitel 2) • Zuständigkeiten müssen geklärt sein. Für verwendete Datensätze und KI-Systeme muss eine für Bias zuständige Person benannt werden. Diese Person muss in der Lage sein, potentielle Bias zu identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen vorzuschlagen. • Bekämpfung von Bias beginnt bei den Daten. Nach Möglichkeit müssen organisatorische und technische Maßnahmen bei der Datenerhebung etabliert werden, die potentiellen Bias in den Daten reduzieren. (Kapitel 3) • Ziel muss die Minimierung von unerwünschten Bias in KI-Modellen sein. Prä- und Inprozessierungsmaßnahmen müssen – falls anwendbar – vorrangig verwendet werden. Vor der Anwendung von vortrainierten KI-Modellen (beispielsweise KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck) muss die Notwendigkeit für Postprozessierungsmaßnahmen geprüft werden (Kapitel 4) • Bei Bias heißt es am Ball bleiben. Bias-Detektion und -Mitigation muss als Prozess verstanden werden und fester Bestandteil jeder Phase des Produktzyklus eines KI-Modells sein." (Zusammenfassung, Seite 3) more

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The Influence Evolution: Harnessing AI Innovation While Preserving Human Connection in Social Media

Katja Muñoz, Maria Pericàs Riera

German Council on Foreign Relations (DGAP) (2025), 10 pp.

"Social media stands at a pivotal juncture where technology and humanity converge. From productivity tools to fully autonomous AI agents, we are witnessing a fundamental shift in how content is created, distributed, and consumed. This evolution presents dual futures: one in which AI influencers and ... more

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The State of Large Language Models for African Languages: Progress and Challenges

Kedir Yassin Hussen, Walelign Tewabe Sewunetie, Abinew Ali Ayele, Sukairaj Hafiz Imam, Eyob Nigussie Alemu, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Seid Muhie Yimam

arXiv.org (2025), 25 pp.

"Large Language Models (LLMs) are transforming Natural Language Processing (NLP), but their benefits are largely absent for Africa’s 2,000 low-resource languages. This paper comparatively analyzes African language coverage across six LLMs, eight Small Language Models (SLMs), and six Specialized SL ... more

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Artificial Humanities: A Fictional Perspective on Language in AI

Nina Beguš

Ann Arbor: University of Michigan Press (2025), 283 pp.

"Artificial Humanities explores how the humanities-literature, history, and art-can deepen our understanding of artificial intelligence and its development. By examining fictional representations of AI in parallel with actual technological developments, Nina Beguš presents a novel interdisciplinary ... more

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The Routledge Handbook of Artificial Intelligence and Philanthropy
Deep Insights

Milos Maricic, Giuseppe Ugazio (eds.)

London; New York: Routledge (2025), xxv, 57o pp.

"The Routledge Handbook of Artificial Intelligence and Philanthropy acts as a catalyst for the dialogue between two ecosystems with much to gain from collaboration: artificial intelligence (AI) and philanthropy. Bringing together leading academics, AI specialists, and philanthropy professionals, it ... more

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Artificial Intelligence's Impact on Persons with Disabilites in Africa
Deep Insights

Jerry John Kponyo, Bernard Chiira, Christopher Harrison, Hanyurwimfura Damien (eds.)

Kwame Nkrumah University of Science and Technology (KNUST); Assistive Technologies for Disability Trust (AT4D); Next Step Foundation; Tangaza University College; Kenya National Commission for Science, Technology, and Innovation (NACOSTI) (2025), ix, 169 pp.

"Artificial intelligence has the potential to improve the daily lives of Persons with Disabilities (PWDs) in Africa in practical, cumulative ways—transcribing, translating, summarizing, personalizing, and predicting to reduce routine frictions in school, work, health, mobility, and access to publi ... c services. The study surveys this emerging landscape across Kenya, Ghana, Rwanda, and comparator contexts, mapping how AI augments assistive technologies (AT) and mainstream services while clarifying the policy, data, and delivery conditions that determine real-world impact. Across sectors, we find promising AI use cases beyond traditional AT. In education, adaptive tutors, captioning, and sign-language tools can widen access, though localized content and language coverage remain thin. In employment, AI can support job matching, accessible applications, task breakdown, and on-the-job accommodations, especially when paired with employer guidance and incentives. In mental health, chatbots can extend scarce services and offer stigma-free entry points to care; caregiver tools use voice, translation, and simple workflows to ease coordination and stress. Mobility and independent living benefit from computer vision, speech interfaces, and early robotics, with African innovators piloting sign-language avatars, personalized speech recognition, and lower-cost bionics. The potential of these advances is real but uneven—most remain pilots, and scale requires fit-for-purpose data, infrastructure, and financing. One binding constraint is data. Disability is systematically under-counted in official statistics and under-represented or misrepresented in AI training sets, creating a “disability data desert” that limits accuracy for African contexts (from atypical speech and local sign languages to recognition of mobility aids). Without deliberate collection, curation, and governance that center PWDs, models will continue to miss or misread disabled users, with downstream harms in inclusion, safety, and opportunity. Building representative, ethical datasets—especially for African languages and disabilities—emerges as a first-order priority alongside affordable computing and connectivity. Policy momentum is encouraging but incomplete. The African Union’s Continental AI Strategy (2025–2030) explicitly names disability inclusion, calling for accessible datasets, skills, and governance. Ghana’s and Kenya’s AI strategies also advance infrastructure, data sharing, and public-sector adoption, although explicit disability provisions are still maturing. Convergence around rights-based, inclusive AI is visible; however, its delivery depends on procurement standards, budgeting for accessibility, and participation by Organizations of Persons with Disabilities (OPDs) in the design and oversight process. The study’s central conclusion is pragmatic: AI’s near-term value for disability inclusion is unlocked where three conditions meet. First, inclusion by design—co-creation with PWDs and OPDs, localized languages, and multi-modal accessibility baked into products and datasets. Second, enabling rules and rails—national strategies that mandate accessibility in digital services, robust disability-relevant data, and align incentives for inclusive procurement. Third, sustainable delivery—hybrid human-AI service models, community channels, and financing that lower costs for users and caregivers while supporting innovators to move from pilots to scale. Where these conditions hold, AI can measurably widen access to learning, work, and care; where they do not, tools plateau as proofs-of-concept and risks of bias and exclusion grow. Overall, the path to disability-inclusive AI in Africa is clear: invest in representative data and affordable infrastructure; mandate accessibility and accountability; and deliver through locally grounded, human-centered services. Done together, these steps turn today’s pilots into equitable, reliable systems that expand agency and opportunity for millions of Africans with disabilities." (Executive summary) more

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Just Hiring! How to counter discrimination in AI-powered software for recruitment. A toolkit for software developers

M. Daviet, N. Baranowska, A. Mueller, C. Rus, C. Castillo, J. Saldivar, A. Gatzioura

FINDHR Fairness and Intersectional Non-Discrimination in Human Recommendation (2025), 86 pp.

"In this Toolkit, we offer introductory information and technical recommendations on how to mitigate the risk of discrimination in software development of systems used for recruitment. This Toolkit addresses software developers and product managers working or interested in this field, and it intends ... more

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Antiqua et Nova: An Exposition of its Philosophical Intervention on Artificial Intelligence and its Relevance to Catholic Education

Rhoderick John S. Abellanosa

Kaabigan, volume 3, issue 1 (2025), pp. 16-34

"The essay is an exposition of Antiqua et Nova (AeN), a Church document that provides philosophical, theological, and pastoral reflections and guidelines on the understanding and use of artificial intelligence (AI). It is this work’s position that AeN’s significant contribution is its emphasis o ... more

Human Development Report 2025: A Matter of Choice. People and Possibilities in the Age of AI Deep Insights

Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 Deep Insights

The Routledge Handbook of Artificial Intelligence and Philanthropy Deep Insights

Artificial Intelligence's Impact on Persons with Disabilites in Africa Deep Insights

Human Development Report 2025: A Matter of Choice. People and Possibilities in the Age of AI
Deep Insights

Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025
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The Routledge Handbook of Artificial Intelligence and Philanthropy
Deep Insights

Artificial Intelligence's Impact on Persons with Disabilites in Africa
Deep Insights