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title: A reparative turn in AI
authors:
  - R. Singh
  - J. Posada
  - D. Penney
year: 2025
type: report
doi: 
url: "https://arxiv.org/pdf/2506.05687"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.92
llm_categories:
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Fairness
human_decision: Include
human_categories:
  - Generative_KI
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Diversitaet
  - Fairness
agreement: agree
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# A reparative turn in AI

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 85 |
| **Overall Confidence** | **88** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.92)
**Human:** Include

## Key Concepts

- [[AI Governance Frameworks]]
- [[Algorithmic Accountability]]
- [[Reparative Justice in AI]]
- [[Transformative Justice Framework]]

## Wissensdokument

# What Comes After Harm? Mapping Reparative Actions in AI through Justice Frameworks

## Kernbefund

Reparative Maßnahmen konzentrieren sich auf frühe, symbolische Phasen wie öffentliche Stellungnahmen und Audits, während substantielle Maßnahmen wie Kompensation, Systemreformen und strukturelle Veränderungen deutlich unterrepräsentiert sind. Die Analyse offenbart ein grundlegendes Accountability-Defizit.

## Forschungsfrage

Was sind reparative Maßnahmen nach AI-bedingten Schäden, wer initiiert sie, und wie effektiv sind sie bei der Herstellung von Gerechtigkeit für Betroffene?

## Methodik

Mixed Methods: Qualitative thematische Analyse einer gezielt ausgewählten Stichprobe von AI-Schadensfällen zur Entwicklung einer Taxonomie, gefolgt von quantitativ-systematischer Analyse von 1.060 dokumentierten Vorfällen aus dem AIAAIC-Repository mit LLM-gestützter Kodierung
**Datenbasis:** n=1.060 dokumentierte AI-Incident-Fälle aus AIAAIC-Repository; qualitative Analyse einer absichtlich ausgewählten Teilstichprobe; Validierung mit 200-Fall-Stichprobe (20 pro Reparationskategorie) für LLM-Genauigkeit

## Hauptargumente

- Verantwortliche Unternehmen reagieren primär durch Kommunikation statt durch strukturelle Maßnahmen: Die Beteiligung von AI-Corporations an Stellungnahmen ist mehr als viermal höher als bei Kompensation, Rückrufen oder Design-Änderungen, was ein PR-Management-Muster offenbart.
- Betroffene Communities haben minimalen Einfluss auf Reparationsergebnisse: Betroffene Nutzer und nicht-Nutzer sind hauptsächlich in reaktiven Rollen (öffentliche Proteste, Klagen) präsent und völlig abwesend bei Kompensation, Design-Änderungen oder Politikreform.
- Existierende Reparationsansätze erfüllen die Standards von Straf-, Restaurativ- und Transformativer Justiz nicht: Während theoretische Gerechtigkeitsrahmen tiefe Accountability, Heilung und strukturelle Veränderung fordern, zeigt die Praxis begrenzte Konsequenzen, minimale Unterstützung für Betroffene und seltene Auseinandersetzung mit systemischen Ursachen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Das Paper untersucht systematisch AI-bedingte Schäden und Reparation in Verantwortlicher KI: 'As Artificial Intelligence (AI) systems are integrated into more aspects of society, they offer new capabilities but also cause a range of harms that are drawing increasing scrutiny.'

### Evidenz 2

Der restorative und transformative Justiz-Rahmen ist zentral für sozialarbeiterische Praxis: 'We draw from three justice frameworks widely applied in the context of social and technological harm: punitive, restorative, and transformative justice.' Das Paper adressiert strukturelle Ungleichheit und Community-Engagement, zentrale Anliegen der Sozialen Arbeit.

### Evidenz 3

Das Paper thematisiert systematische Diskriminierung durch AI und strukturelle Benachteiligung: 'New York City introduced a law requiring employers to disclose their use of AI systems in hiring' und analysiert Disparate Impact. Die Analyse zeigt, wie marginalisierte Communities von AI-Schäden überproportional betroffen sind: 'Affected communities have limited influence on outcomes.'

### Evidenz 4

Das Paper fokussiert auf repräsentation und Inklusion verschiedener Stakeholder: 'Affected communities have limited influence on outcomes. Affected users most commonly appeared in public outcry... both groups were largely absent from compensation, design changes, or policy reform.' Der intersektionale Fokus auf verschiedene Stakeholder-Gruppen ist zentral.

### Evidenz 5

Fairness und Gerechtigkeit sind Kernkonzepte: 'we view reparation not merely as a pragmatic fix, but as a normative response to wrongdoing' basierend auf Gerechtigkeitstheorie. Das Paper untersucht faire Reparationsprozesse und deren Mangel.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit, da es restorative und transformative Justiz-Rahmen auf AI-Schäden anwendet und die Stimmen von betroffenen Communities sowie marginaliserten Gruppen zentral setzt. Es adressiert kritische Fragen von Accountability und strukturellem Wandel, die für sozialarbeiterische Ethik fundamental sind.

**Unique Contribution:** Das Paper leistet einen innovativen Beitrag durch eine systematische Taxonomie von Reparationsmaßnahmen (1.060 Fälle), die zeigt, dass bestehende AI-Governance-Ansätze empirisch hinter justice-theoretischen Standards zurückbleiben—eine Erkenntnis, die bisher fehlte.

**Limitations:** Das Paper basiert primär auf dokumentierten Incidents im AIAAIC-Repository, was möglicherweise unter-dokumentierte oder Global South-Schäden ausschließt; es fehlen tiefe qualitative Perspektiven von betroffenen Communities selbst; LLM-basierte Kodierung (87% Genauigkeit) kann subtile Nuancen übersehen.

**Target Group:** Zielgruppen sind: Responsible AI Forscher und Praktiker; Policy-Maker und Regulatoren im AI-Governance; Sozialarbeiter und Sozialwissenschaftler, die KI-bedingte Schäden und Gerechtigkeit adressieren; Advocacy-Gruppen und betroffene Communities; Tech-Ethiker und Organisationen, die transformative Accountability implementieren möchten

## Schlüsselreferenzen

- [[Zehr_2015]] - The Little Book of Restorative Justice
- [[Morris_2000]] - Stories of Transformative Justice
- [[Feinberg_2019]] - Punitive Justice Frameworks
- [[DeVrio_Eslami_and_Holstein_2024]] - Grassroots Responses to Algorithmic Harm
- [[Gillespie_2018]] - Custodians of the Internet
- [[Kaba_2021]] - We Do This Til We Free Us
- [[Velkova_and_Kaun_2021]] - Algorithmic Resistance: Media Practices and the Politics of Repair
- [[Metcalf_Singh_Moss_et_al_2023]] - Taking Algorithms to Courts: A Relational Approach to Algorithmic Accountability
- [[Johnson_et_al_2024]] - Abandonment of Algorithms Following Public Backlash
