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The trustworthiness of AI applications has been the subject of recent research and is also addressed in the EU's recently adopted AI Regulation. The currently emerging foundation models in the field of text, speech and image processing offer completely new possibilities for developing AI applications. This whitepaper shows how the trustworthiness of an AI application developed with foundation models can be evaluated and ensured. For this purpose, the application-specific, risk-based approach for testing and ensuring the trustworthiness of AI applications, as developed in the 'AI Assessment Catalog - Guideline for Trustworthy Artificial Intelligence' by Fraunhofer IAIS, is transferred to the context of foundation models. Special consideration is given to the fact that specific risks of foundation models can have an impact on the AI application and must also be taken into account when checking trustworthiness. Chapter 1 of the white paper explains the fundamental relationship between foundation models and AI applications based on them in terms of trustworthiness. Chapter 2 provides an introduction to the technical construction of foundation models and Chapter 3 shows how AI applications can be developed based on them. Chapter 4 provides an overview of the resulting risks regarding trustworthiness. Chapter 5 shows which requirements for AI applications and foundation models are to be expected according to the draft of the European Union's AI Regulation and Chapter 6 finally shows the system and procedure for meeting trustworthiness requirements., Comment: 24 pages, 11 figures

Artificial Intelligence (AI) has made impressive progress in recent years and represents a key technology that has a crucial impact on the economy and society. However, it is clear that AI and business models based on it can only reach their full potential if AI applications are developed according to high quality standards and are effectively protected against new AI risks. For instance, AI bears the risk of unfair treatment of individuals when processing personal data e.g., to support credit lending or staff recruitment decisions. The emergence of these new risks is closely linked to the fact that the behavior of AI applications, particularly those based on Machine Learning (ML), is essentially learned from large volumes of data and is not predetermined by fixed programmed rules. Thus, the issue of the trustworthiness of AI applications is crucial and is the subject of numerous major publications by stakeholders in politics, business and society. In addition, there is mutual agreement that the requirements for trustworthy AI, which are often described in an abstract way, must now be made clear and tangible. One challenge to overcome here relates to the fact that the specific quality criteria for an AI application depend heavily on the application context and possible measures to fulfill them in turn depend heavily on the AI technology used. Lastly, practical assessment procedures are needed to evaluate whether specific AI applications have been developed according to adequate quality standards. This AI assessment catalog addresses exactly this point and is intended for two target groups: Firstly, it provides developers with a guideline for systematically making their AI applications trustworthy. Secondly, it guides assessors and auditors on how to examine AI applications for trustworthiness in a structured way.

Die bestmögliche Positionierung einer Plakatstelle ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil in der Außenwerbung. Aus plausiblen Gründen werden Plakatstandorte so gewählt, dass sie häufig von Menschen passiert werden. Während jedoch die Lokalität und das Umfeld bei der Wahl von Plakatstandorten schon immer ein entscheidendes Kriterium gewesen ist, spielen die räumlichen Zusammenhänge bei der Leistungsbewertung und damit bei der Preisbildung von Plakatkampagnen erst in den vergangenen Jahren eine wichtige Rolle. Ziel der Leistungsbewertung ist es festzustellen, wer, wie oft und woher eine Person an einer Plakatkampagne vorbei gekommen ist. Dabei ist die räumliche Verteilung von Plakatstellen von entscheidender Bedeutung. Neue, GPS-basierte Messmethoden der Mobilitätserfassung erlauben die räumlich differenzierte Ausweisung von Leistungswerten für beliebig zusammengestellte Kampagnen sowie soziodemographische und räumlich ausgewählte Zielgruppen. Damit unterscheidet sich dieser GPS-Ansatz von den klassisch eingesetzten Methoden, die bisher versucht haben, über Befragungen von Testpersonen die Mobilität zu rekonstruieren, und nur Durchschnittswerte für Kampagnen anbieten konnten. So wurde z.B. für eine Stadt wie Köln nicht unterschieden, ob es sich bei einer Plakatkampagne um eine stark über die Stadt gestreute oder stark konzentrierte Kampagne handelt. Diese Dissertation widmet sich einer Gesamtschau über neuartige GPS-Verfahren in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung und deren Anwendung in der Praxis. Sie ist ein erstmaliger Versuch, eine systematisierte Übersicht über die aktuellen Forschungsergebnisse in der Außenwerbung bzw. Mobilitätsforschung zu erstellen. Die bestehenden Publikationen zur Außenwerbeforschung (Pasquier 1997, Engel und Hofsäss 2003) stammen noch aus der Zeit vor der Mobilitätserfassung mit GPS sowie dem Einsatz von Geographischen Informationssystemen und sind somit veraltet. Zudem betrachten diese Publikationen keine geographischen Aspekte, di

Die bestmögliche Positionierung einer Plakatstelle ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil in der Außenwerbung. Aus plausiblen Gründen werden Plakatstandorte so gewählt, dass sie häufig von Menschen passiert werden. Während jedoch die Lokalität und das Umfeld bei der Wahl von Plakatstandorten schon immer ein entscheidendes Kriterium gewesen ist, spielen die räumlichen Zusammenhänge bei der Leistungsbewertung und damit bei der Preisbildung von Plakatkampagnen erst in den vergangenen Jahren eine wichtige Rolle. Ziel der Leistungsbewertung ist es festzustellen, wer, wie oft und woher eine Person an einer Plakatkampagne vorbei gekommen ist. Dabei ist die räumliche Verteilung von Plakatstellen von entscheidender Bedeutung. Neue, GPS-basierte Messmethoden der Mobilitätserfassung erlauben die räumlich differenzierte Ausweisung von Leistungswerten für beliebig zusammengestellte Kampagnen sowie soziodemographische und räumlich ausgewählte Zielgruppen. Damit unterscheidet sich dieser GPS-Ansatz von den klassisch eingesetzten Methoden, die bisher versucht haben, über Befragungen von Testpersonen die Mobilität zu rekonstruieren, und nur Durchschnittswerte für Kampagnen anbieten konnten. So wurde z.B. für eine Stadt wie Köln nicht unterschieden, ob es sich bei einer Plakatkampagne um eine stark über die Stadt gestreute oder stark konzentrierte Kampagne handelt. Diese Dissertation widmet sich einer Gesamtschau über neuartige GPS-Verfahren in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung und deren Anwendung in der Praxis. Sie ist ein erstmaliger Versuch, eine systematisierte Übersicht über die aktuellen Forschungsergebnisse in der Außenwerbung bzw. Mobilitätsforschung zu erstellen. Die bestehenden Publikationen zur Außenwerbeforschung (Pasquier 1997, Engel und Hofsäss 2003) stammen noch aus der Zeit vor der Mobilitätserfassung mit GPS sowie dem Einsatz von Geographischen Informationssystemen und sind somit veraltet. Zudem betrachten diese Publikationen keine geographischen Aspekte, di