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Einstieg in die kreative Arbeit mit KI-Modellen

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Einstieg in die kreative Arbeit mit KI-Modellen

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Künstliche Intelligenz (KI) wird das Lernen verändern. Doch wo fängt man an? Vielen Lehrkräften fällt es schwer, sich im Dschungel der KI-Tools zurechtzufinden. In unserer Serie „KI-Tipp“ kommen Lehrkräfte zu Wort, die positive Erfahrungen mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Unterricht oder bei der Unterrichtsvorbereitung gemacht haben.

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Warum dürfen wir einige Tools in der Schule nutzen? Was ist das Problem? Und welche datenschutz-konformen Lösungen gibt es? Hier eine kurze Zusammenfassung für Laien!

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KI - und jetzt? Wie wir Künstliche Intelligenz leben wollen

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KI - und jetzt? Wie wir Künstliche Intelligenz leben wollen

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KI – und jetzt? Wie wir Künstliche Intelligenz leben wollen

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Die einen schauen mit Sorgen auf die Künstliche Intelligenz, für die anderen ist das alles noch Zukunftsmusik. Wir aber sagen: Künstliche Intelligenz ist längst da. Wir sprechen mit denjenigen, die sie im Alltag längst nutzen. Ein Mittdreißiger aus Berlin, der sich einen eigenen Bot zum Abnehmen baut. Ein Cyberkriminologe, der uns sagt, wie KI uns gegen Verbrechen helfen kann. Oder die Lehrerin, die mit KI ihre Unterrichtsstunde plant - KI macht’s möglich und zwar nicht erst in der Zukunft. Die Hosts Simin Sadeghi vom Saarländischen Rundfunk und Aljoscha Burchardt, Experte des Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, zeigen im ARD-Podcast “KI und jetzt?”, warum Angst vor der KI uns nicht weiterbringt und wie wir sie stattdessen für uns nutzen können und das auch längst tun.

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ist eine europäische Alternative zu ChatGPT, die du hier findest.

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Weltpremiere an Gymnasium in Niedersachsen: Humanoider Roboter als Lehrer

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Der Roboter “Captcha” ist in Delmenhorst am Dienstag zum ersten Mal im Schulunterricht zum Einsatz gekommen. Er verwendet eine hochmoderne künstliche Intelligenz (KI) und kann so auch mit den Schülern diskutieren.

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Diese Spielkarten ermöglichen den spielerischen Umgang mit Prompts - verwandle deine KI in verschiedene Rollen.

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Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz eigentlich? Welche Folgen hat generative KI für unsere Arbeit, unsere Freizeit und die Gesellschaft? Im “KI-Update” von Heise bringen wir Euch gemeinsam mit The Decoder werktäglich Updates zu den wichtigsten KI-Entwicklungen. Freitags beleuchten wir mit Experten die unterschiedlichen Aspekte der KI-Revolution.

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Hier probieren meine Lerngruppen ausgewählte aktuelle KI-Tools aus und tauschen sich anschließend zu ihren Einsatzmöglichkeiten aus.

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Studie: Deepnudes im Klassenzimmer (USA)

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Studie: Deepnudes im Klassenzimmer (USA)

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Eine neue Studie des Beratungsunternehmens The Human Factor beleuchtet das wachsende Problem von KI-generierten Nacktbildern Minderjähriger, so genannten Deepfake Nudes, die von Schülerinnen und Schülern erstellt und verbreitet werden. Das Beratungsunternehmen hat mehr als 1000 Eltern, Schülerinnen und Schüler, Lehrkräfte und Technologieexperten befragt und praktische Lösungen erarbeitet.

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In einem Promptathon entwickeln wir gemeinsam nützliche Prompts - eine tolle Idee für Workshops & gemeinsames Lernen!

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Promptathons scheinen sich als Format zur Entwicklung von Kompetenz in der Nutzung von ChatGPT & Co zu etablieren. Ein Leitfaden der Corporate Learning Community (Jochen Robes, Marcel Kirchner) zeigt, wie das Format funktioniert und umgesetzt werden kann.

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Jochen Robes und Marcel Kirchner haben für die Corporate Learning Community einen Leitfaden zu Promptathons als Entwicklungsformat erstellt.

Ein Promptathon ist eine Veranstaltung, bei der Teilnehmende in einer bestimmten Zeitspanne eine
Vielzahl von kreativen Eingabeaufforderungen (Prompts) entwickeln, um eine bestimmte Aufgabe zu
lösen. Der Begriff Promptathon setzt sich aus "Prompt" (Eingabeaufforderung) und dem Suffix
"-athon" (angelehnt an Marathon) zusammen, was auf einen intensiven und oft kollaborativen
Prozess hinweist.

Robes / Kirchner (2024): Leitfaden Promptathon, S. 1

Der Leitfaden basiert auf den Erfahrungen, die im Rahmen des CLC Promptathons im April 2024 gemacht wurden und umfasst 12 Seiten. Er behandelt folgende Punkte:

Was ist ein Promptathon?

Wie plant man einen Promptathon?

Wie führt man einen Promptathon durch?

Wie wertet man einen Promptathon aus?

Ergänzung: Das Format "Prompt Battle" und Gegenüberstellung Promptathon - Prompt-Battle

Der Leitfaden enthält Literaturverweise sowie eine Reihe von Abbildungen, die Aspekte der Organisation und Dokumentation (z.B. digitales Whiteboard als zentrale Arbeitshilfe) gut nachvollziehbar aufzeigen.

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CLC (Robes / Kirchner) (2024): Leitfaden zur Durchführung eines Promptathons.

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Im Rahmen des 11. SCIL Trend- & Community Day am 20.09.2024 in St.Gallen wird Gerd Stumm (SAP), einer der Initiatoren des CLC-Promptathon 2024, das Format und die Erfahrungen ausführlich vorstellen. Wir freuen uns schon sehr darauf.

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Leitfaden der CLC zu Promptathons - SCIL

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Ein Leitfaden der Corporate Learning Community zu Promptathons als Format zur Entwicklung von Kompetenz in der Nutzung von ChatGPT & Co.

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Im Blog des Zentrums Bildung der EKHN stellt Tobias Albers-Heinemann u.a. erprobte & kreative Einsatzmöglichkeiten von KI-Modellen vor.

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Mit einem aktuellen Beta-Feature von HeyGen.com ist es nun möglich, bestehende Videodateien so zu übersetzen, dass die Sprecher*in in einer anderen Sprache, aber mit der gleichen Stimme zu hören ist.

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Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation unserer Gesellschaft, sie revolutioniert Arbeitsprozesse sowie die Art und Weise, wie Wissen vermittelt und aufgenommen wird. Daher ist es wichtig, sich im Rahmen einer zeitgemäßen Bildung mit dieser Technologie sowie den Möglichkeiten und Herausforderungen für den Bildungsbereich auseinanderzusetzen.

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Die Materialien in dieser Spalte habe ich bereits erfolgreich in meinen Workshops verwendet:

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KI-Text-Detektoren wie z.B. undecetable ai sind im Nu inaktuell. Die Seite kann im Sommer 2024 von ChatGPT erstellte Texte schon nicht mehr als KI-generiert erkennen. Auf diese technische Lösung ist also derzeit kein Verlass.

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Dass sogenannte Deepfakes ein Risiko für die Demokratie darstellen und Personen diffamieren können, ist unbestritten. Der bayerische Justizminister Georg Eisenreich hat nun im Bundesrat einen Gesetzesvorschlag eingebracht, der die Verbreitung von Deepfakes generell unter Strafe stellen würde. Ein generelles Verbot der Verbreitung wird jedoch auch kritisch gesehen. Denn dadurch wären auch Inhalte betroffen, die als unproblematisch eingeschätzt werden. Um diesen Ansatz ist nun eine Debatte entbrannt.

Die Debatte um Deepfakes - Über was reden wir?

Nun aber einmal von vorne: Deepfakes, das sind KI-generierte Video, Bild und Audio-Inhalte, die zwar sehr real und authentisch wirken, deren Inhalte jedoch manipuliert sind. Schon seit den 2010er Jahren zirkulieren künstlich generierte Video-Inhalte im Internet. Was hat sich verändert? Es bedarf kein spezifisches Fachwissen mehr, um solche Inhalte zu erstellen. Die Bedienbarkeit von solchen Tools ist super leicht geworden, wie Tobias euch in diesem Video am Beispiel von heygen zeigt. Außerdem wird es selbst für Fachleute immer schwieriger, Fakes von echten Videos zu unterscheiden.

Die Bandbreite an Deepfakes, die im Internet kursiert, ist groß. Einige lassen sich den Kategorien platter Witz, Satire oder politischer Aktionismus zuordnen. Sie zeigen Olaf Scholz als tätowierten Bodybuilder oder Alice Weidel bei Lanz, wo sie sich einen Köftespieß nach einem Wahlerfolg wünscht. Andere Videos sind da schon deutlich problematischer. Sie sollen nicht unterhalten, sondern haben das Ziel, Unsicherheit zu stiften, Menschen persönlich zu diffamieren oder Personen z.B. mit Hilfe von authentisch wirkenden Telefonaten zu betrügen.

Deepfakes sind politisch!

Desinformation oder Falschnachrichten sind so geartet, dass sie Sachverhalte falsch darstellen bzw. nicht kontextualisieren. Dahinter steckt das Kalkül, Empörung zu erzeugen und eine politische Stimmung gegen politische Akteure zu generieren. Die Analyse mehrerer politischer Kampagnen hat gezeigt, dass das sogenannte „negative campaigning" ziemlich wirkmächtig ist. Eine Begründung: Negative Botschaften, wie Hass, Diffamierung oder Empörung emotionalisieren stärker und verbreiten sich schneller in den sozialen Medien. Die Falschinformationen verfangen sich und beeinflussen politische Meinungen und Wahlentscheidungen.

Ein Risiko, das von Deepfakes ausgeht, ist, dass sie authentisch wirken. Zu Beginn des Angriffskriegs auf die Ukraine kursierte ein Video des ukrainischen Präsidenten, indem er seine Bürger zur Kapitulation aufrief. Schnell hat sich herausgestellt, es handelte sich um ein bewusst gestreutes Deepfake. Das Video hat in diesem Fall nicht dazu beigetragen, dass Ukraine*innen reihenweise kapituliert haben.

Wie wirkmächtig Deepfakes sein können, zeigte sehr eindrücklich der Journalist Eliot Higgins, als er Bilder von einer Verhaftung Donald Trumps veröffentlichte. Sie waren eindeutig als KI-generierte Bilder gekennzeichnet. Jedoch kann man nur erahnen, welche Dynamiken die Kraft der Bilder entfalten könnten.

Ein Beispiel im deutschsprachigen Raum ist eine satirische Aktion des Zentrums für Politische Schönheit. Diese veröffentlichten ein Deepfake von Olaf Scholz, in dem er ankündigte, einen Antrag zum Verbot der AFD einreichen zu wollen. Dieses Video war relativ leicht als Deepfake zu erkennen, da die Lippenbewegung von Olaf Scholz künstlich wirken. Außerdem wurde es - natürlich - nicht über die offiziellen Kanäle der Bundesregierung veröffentlicht. Hier wurden Deepfakes mit der Intention erstellt, Aufmerksamkeit für ein politisches Thema zu erzeugen und dadurch eine Debatte erzeugt. Die Bundesregierung ging dagegen rechtlich vor und erwirkte, dass das Video gelöscht werde, da in dem Video das urheberrechtlich geschützte Logo der Bundesregierung zu sehen war. Wenn das Logo nicht in dem Video zu sehen gewesen wäre, wäre es wohl schwierig gewesen, eine Löschung aus dem Netz zu veranlassen. Das ist gut so, denn solche Aktionen sind wichtige Diskussionsanlässe und fallen aus meiner Sicht unter die Kategorie: „das muss eine Demokratie und ihre Amtsträger aushalten können". Andernfalls ist der Vorwurf, dass es sich um Zensur handeln könnte, nicht von der Hand zu weisen.

Diese Beispiele zeigen Deepfakes sind politisch und können gefährlich werden. Bisher sind jedoch schwerwiegende Deepfakes, die breit gestreut wurden, von aufmerksamen Nutzenden oder Journalist*innen relativ schnell erkannt worden. Das macht Hoffnung und zeugt von einer funktionierenden Medienlandschaft und wachen Zivilgesellschaft.

Pornographische Inhalte machen die große Masse an Deepfakes aus

Laut einer Studie aus dem Jahr 2019 sind 96% der Fälle von Deepfakes nicht einvernehmlich erstellte pornographische Inhalte. Früher richtete sich diese Form von sexueller digitaler Gewalt hauptsächlich gegen Prominente, heute sind es immer mehr Privatpersonen, die betroffen sind. Und es sind vor allem Frauen. In diesen Fällen ist es eindeutig, dass es sich um strafrechtliche relevante Inhalte handelt. Leider sind die rechtlichen Verfahren ziemlich - ich sag mal - träge. Oft ist es nicht so leicht, die Urheber solcher Inhalte eindeutig zu identifizieren. Oder die Inhalte werden nicht von Deutschland aus gestreut, was den Zugriff des deutschen Rechts verhindert. Die Verfahren dauern lang. Und weiterhin besteht eine rechtliche Unklarheit, wer die Verantwortung trägt, die Verbreitung der Inhalte zu verhindern. Die Plattformen, die identifizieren können, wer, wann und über welche Kanäle Inhalte verbreitet hat, argumentieren mit den Kosten und dem Personalaufwand, der Ihnen nicht zur Verfügung steht, um konsequent gegen diskriminierende und diffamierende Inhalte vorzugehen. Leidtragende sind die Opfer. Betroffene von digitaler Gewalt in Deutschland können sich für Rechtsberatung an HateAid wenden.

Aber ist das nicht schon illegal?

Die bisherigen Gesetze reichen aus, sagen einige Sachverständige. Gleichzeitig wird weltweit über neue Regelungen, die speziell auf bösartige Deepfakes abzielt, diskutiert. Die Sorge vieler ist, dass die Regelungen auch legitime Anwendungen kriminalisieren könnten. So auch mit Blick auf den aktuellen Gesetzesentwurf, der im Bundesrat behandelt wird. Die Aufgabe für die Politik ist nicht trivial, auf der einen Seite Menschen vor Missbrauch und auf der anderen Seite bürgerliche Freiheiten wie die Meinungsfreiheit zu schützen.

Die Verbreitung solcher Inhalte grundsätzlich unter Strafe zu stellen, wird der Ambivalenz des Themas jedoch nicht gerecht. Außerdem birgt es das Risiko Menschen zu kriminalisieren, die selbst auf Deepfakes reinfallen und sie ausversehen teilen. Auch das kann mal vorkommen, wenn ein authentisches Video oder Bild in die Timeline gespült wird.

Ein anderes Mittel wäre die Kennzeichnungspflicht KI-generierter Inhalte. Manche Plattformen arbeiten schon mit solchen Methoden. Beispielsweise Tik Tok empfiehlt seinen Nutzern, KI-generierte Inhalte transparent zu machen. Und auch der seit Anfang August in Kraft getretene AI-Act sieht eine solche Kennzeichnungspflicht KI erstellter Inhalte vor. Hier gilt es abzuwarten, wie diese neu geschaffene Rechtslage sich auswirkt und wie es dem Rechtsstaat gelingt gegen nicht gekennzeichnete KI-generierte Inhalte vorzugehen.

Aus meiner Sicht sollte, anstatt die Verbreitung unter Strafe zu stellen, die Erstellung von Inhalten unter Strafe gestellt werden, die sich bewusst gegen Privatpersonen richtet oder Falschinformationen beinhalten - ohne das gekennzeichnet wird, dass es sich um KI generierte Inhalte handelt.

Bis dahin und überhaupt - Wachsam bleiben!

Es bleibt eine gesellschaftliche Aufgabe mit solchen Missbrauchsszenarien umzugehen. Denn selbst wenn die Verbreitung von Deepfakes illegal wäre, heißt das noch lange nicht, dass sie nicht erstellt bzw. verbreitet würden. Klar ist es wichtig, einen Rechtsrahmen zu schaffen, der es zulässt, konsequent gegen digitale Gewalt und Manipulationen dieser Art vorzugehen und die Inhalte aus dem Verkehr zu ziehen. Auf der anderen Seite bleibt es mindestens genauso wichtig, kritisch mit den Inhalten, die wir im Netz sehen, umzugehen, Quellen zu prüfen und Inhalte zu melden. Das bedeutet, dass die kritische Mediennutzung als Fähigkeit erlernt und mit Bildungsangeboten begleitet werden muss. Die kritische Mediennutzung kann und muss als eine wesentliche Fähigkeit verstanden werden, um sich selbstständig und mündig ein eigenes Bild von der Welt machen zu können und am gesellschaftlichen Miteinander teilhaben zu können. Womöglich tragen Deepfakes dann sogar dazu bei, dass Gesellschaft resilienter und wachsamer wird. Man wird ja wohl noch träumen dürfen.

Der Gesetzesentwurf im Bundesrat wird in dieser Form wohl nicht verabschiedet werden, da die politischen Mehrheiten das nicht hergeben. Eine wichtige Diskussion stößt er allemal an.

Wie seht ihr das? Wie sollte mit Deepfakes verfahren werden?

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Die Gefahr von Deepfakes: Politische Auswirkungen und rechtliche Herausforderungen - Erwachsenenbildung.digital

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Dass sogenannte Deepfakes ein Risiko für die Demokratie darstellen und Personen diffamieren können, ist unbestritten. Der bayerische Justizminister Georg Eisenreich hat nun im Bundesrat einen Gesetzesvorschlag eingebracht, der die Verbreitung von Deepfakes generell unter Strafe stellen würde. Ein generelles Verbot der Verbreitung wird jedoch auch kritisch gesehen.

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Beschäftige dich nur mit Fooocus, wenn du etwas tiefer in die KI-Bildgenerierung einsteigen willst. Fooocus ist eine Oberfläche für das Open Source-Modelle Stable Diffusion und kann sowohl online als auch lokal auf dem eigenen PC kostenlos genutzt werden.

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KI in der Praxis

Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
Stable Diffusion ist ein leistungsfähiges generatives KI-Modell für Bilder, aber die Bedienung über Web- und lokale Schnittstellen ist oft mit vielen Einstellungen und Prompt-Engineering verbunden. Fooocus will das ändern.
Lvmin Zhang, die Person hinter Fooocus, beschreibt das Projekt als eine Überarbeitung des Designs von Stable Diffusion und Midjourney. Von Stable Diffusion übernimmt Fooocus das Modell und den Fokus auf Offline-Kapazitäten und Open Source, von Midjourney den Fokus auf einfache Bedienung: Manuelle Anpassungen von Werten wie CFG sind nicht erforderlich, Nutzer:innen können sich einfach auf das Bild und den Prompt konzentrieren.

Kurz: Fooocus ist eine Art kostenlose Offline-Variante von Midjourney, die das neueste SDXL-Modell von Stability AI nutzt.

Fooocus hat geringe Anforderungen und einfache Installation

Fooocus kommt mit einer einfachen Installation, zwischen dem Drücken von "Download" und der Erzeugung des ersten Bildes ist die Anzahl der erforderlichen Mausklicks auf ein Minimum beschränkt, verspricht Zhang.

Die wichtigen KI-News direkt ins E-Mail-Postfach.

Im Hintergrund hat das Projekt viele Optimierungen und Qualitätsverbesserungen eingebaut und automatisiert, die bei anderen Schnittstellen für Stable Diffusion manuell eingestellt werden müssen. Das soll wie bei Midjourney gute Ergebnisse bei jedem Versuch ermöglichen. Wer mehr einstellen möchte, kann dies über den Reiter Advanced in Fooocus tun. Dort können etwa ein Sharpness-Filter oder eigene LoRAs eingestellt werden. Außerdem kann der Stil durch eine einfache Auswahl bestimmt werden.

Zum Betrieb wird mindestens eine Nvidia-Grafikkarte mit 4 Gigabyte RAM und 8 Gigabyte System-RAM unter Windows benötigt. Dazu muss Virtual Swap von Microsoft aktiviert sein, was in der Regel bereits automatisch der Fall ist und ansonsten relativ einfach eingeschaltet werden kann. Auf einem Laptop mit 16 Gigabyte System-RAM und einer Nvidia 3060 mit 6 Gigabyte RAM dauert die Bildgenerierung laut Zhang weniger als 1,5 Sekunden.

Mehr Informationen und den Download gibt es im Fooocus-GitHub.

Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!

Unterstütze unsere unabhängige, frei zugängliche Berichterstattung. Jeder Betrag hilft und sichert unsere Zukunft. Jetzt unterstützen:

Fooocus ist ein Projekt, das darauf abzielt, die Bedienung des generativen KI-Modells Stable Diffusion für die Bildgenerierung zu vereinfachen, indem es Nutzer:innen ermöglicht, sich auf das Bild und den Prompt zu konzentrieren, ohne manuelle Anpassungen vornehmen zu müssen.

Die Software bietet eine einfache Installation sowie automatisierte Optimierungen und Qualitätsverbesserungen, die bei anderen Schnittstellen manuell eingestellt werden müssen. Fortgeschrittene Nutzer:innen können zusätzliche Einstellungen über den Reiter "Advanced" vornehmen.

Fooocus benötigt mindestens eine Nvidia-Grafikkarte mit 4 Gigabyte RAM, 8 Gigabyte System-RAM und Windows als Betriebssystem.

Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.

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Fooocus ist Stable Diffusion für Menschen, die keine Lust auf Prompt Engineering haben

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Stable Diffusion ist ein leistungsfähiges generatives KI-Modell für Bilder, aber die Bedienung über Web- und lokale Schnittstellen ist oft mit vielen Einstellungen und Prompt-Engineering verbunden. Fooocus will das ändern.

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Gamma ist eine beeindruckende Plattform, die in Windeseile aus Stichworten professionell designte Präsentationen erstellen kann. Dazu genügt ein kostenfreier Account.

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Gamma ist eine beeindruckende Plattform, die in Windeseile aus Stichworten professionell designte Präsentationen erstellen kann. Dazu genügt ein kostenfreier Account.

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Was meinst du? Wie verändern Apps wie Gamma künftig Referate in Schule und Uni?

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Suno ist (neben Uido) derzeit der beste Musikgenerator. Mit den kostenlosen Credits kannst du schon einige Songs erstellen. Dafür benötigst du allerdings einen Account:

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Suno ist (neben Uido) derzeit der beste Musikgenerator. Mit den kostenlosen Credits kannst du schon einige Songs erstellen. Dafür benötigst du allerdings einen Account:

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Wie gefällt dir die KI-Musik? Ist dir wichtig, ob Musik von Menschen oder KI komponiert und gespielt wird?

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Create stunning original music for free in seconds using AI. Make your own masterpieces, share with friends, and discover music from artists worldwide.

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DuckDuckGo ist eine für Datensicherheit bekannte Suchmaschine. Derzeit bietet sie kostenfrei und ohne Anmeldung KI Chatbots an, darunter eine ältere ChatGPT-Version, aber auch andere Modelle wie Claude.

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DuckDuckGo ist eine für Datensicherheit bekannte Suchmaschine. Derzeit bietet sie kostenfrei und ohne Anmeldung KI Chatbots an, darunter eine ältere ChatGPT-Version, aber auch andere Modelle wie Claude.

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Pi ist, im Gegensatz zu DeppGPT, ein freundlicher Chatbot aus dem sonnigen Kalifornien. Hier kannst du mit Pi chatten: 

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Pi ist, im Gegensatz zu DeppGPT, ein freundlicher Chatbot aus dem sonnigen Kalifornien. Hier kannst du mit Pi chatten: 

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Tu einmal so, als hättest du ein ernstes Problem. Wie reagiert Pi? Ist das hilfreich? Meinst du, Menschen werden in Zukunft mit KI-Modellen intime Sorgen besprechen oder sogar Beziehungen führen?

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DeppGPT: Der Postillon veröffentlicht erste wirklich menschliche KI

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DeppGPT ist die erste künstliche Arroganz, ein asozialer Chatbot. Auf der Postillon-Website kannst du mit ihm chatten:

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DeppGPT ist die erste künstliche Arroganz, ein asozialer Chatbot. Auf der Postillon-Website kannst du mit ihm chatten:

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Was meinst du - was will der Postillon mit diesem satirischen Beitrag zeigen?

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ChatGPT können Sie getrost vergessen - denn jetzt kommt die erste wirklich menschliche Sprach-KI aus dem Hause Postillon! Inspiriert von den Umgangsformen echter Menschen, Miesepeter und Leserbriefschreiber haben unsere Computerexperten die erste künstliche Arroganz DeppGPT entwickelt, mit der Sie sich unterhalten können. Lassen Sie sich anschnauzen, auslachen und niedermachen, wie Sie es sonst nur von echten Menschen gewohnt sind. Hier können Sie DeppGPT exklusiv testen:
FAQ: Hilfe! DeppGPT hat das Gespräch abgebrochen! Warum?
Das muss an Ihnen liegen. Denken Sie mal darüber nach. Selbst eine Maschine will nicht mit Ihnen reden! Falls Sie trotzdem weiterchatten wollen, können Sie die Seite refreshen und von vorne beginnen.
DeppGPT hat etwas ganz Schlimmes gesagt. Ich bin entsetzt.
Wir weisen jede Verantwortung von uns. Das müssen Sie direkt mit DeppGPT klären.
DeppGPT ist überlastet. Was soll ich tun?
Der Postillon wäre nicht das Leitmedium Nummer 1 in Deutschland (über 80 Millionen Leser), wenn er nicht auch sparen würde, wo er kann (IT besteht aus einer Person in Teilzeit). Daher kann es passieren, dass unsere Systeme überlastet sind, wenn zu viele User gleichzeitig darauf zugreifen. Versuchen Sie es einfach später nochmal + danke, dass Sie uns mit Ihrem Klick bereichert haben!
Wie hat der Postillon DeppGPT gebaut?
Wir haben unseren talentiertesten Techniker (9) ein Jahr mit einem Computer in den Keller gesperrt. Das ist das Ergebnis.
Sagt DeppGPT immer die Wahrheit?
Ja, genauso wie der Postillon.
Ich habe mich in DeppGPT verliebt. Wie kann ich ihn treffen?
19 Uhr vorm Cinemaxx. Bringen Sie ein kleines Geschenk (z.B. Pralinen) mit.
Das Unterhalten einer derart komplexen KI wie DeppGPT muss doch sicher viel Geld kosten. Wie kann ich den Postillon finanziell unterstützen?
So ist es! Am besten können Sie uns durch den Abschluss eines Postillon-Minus-Abos (mit exklusiven Nachteilen!) oder mit einer kleinen Spende unterstützen.

Erstveröffentlichung: 29.5.2023

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DeppGPT: Der Postillon veröffentlicht erste wirklich menschliche KI

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ChatGPT können Sie getrost vergessen - denn jetzt kommt die erste wirklich menschliche Sprach-KI aus dem Hause Postillon! Inspiriert von den Umgangsfo

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Harvard-Studie zeigt: KI ist bereits tief im studentischen Alltag verankert (USA)

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Harvard-Studie zeigt: KI ist bereits tief im studentischen Alltag verankert (USA)

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Midjourney prompted by THE DECODER

Eine Umfrage der Harvard Undergraduate Association unter 326 Studierenden ergab, dass fast 90 Prozent generative KI nutzen.
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass KI bereits fest im studentischen Leben verankert ist: 87,5 Prozent der Befragten gaben an, generative KI zu nutzen. Unter den KI-Nutzern verwenden die meisten die Technologie mindestens einmal pro Woche, fast die Hälfte sogar mindestens jeden zweiten Tag.

Für ein Viertel dieser Studierenden ersetzt KI teilweise den Besuch von Sprechstunden und das Lesen von Pflichtlektüren. Die Hälfte sorgt sich, dass KI ihre Berufsaussichten negativ beeinflussen wird.

Mit Abstand am beliebtesten ist der Chatbot ChatGPT von OpenAI, den über 95 Prozent der KI-Nutzer verwenden. Andere Produkte wie Anthropics Sprachmodell Claude oder der Programmierassistent GitHub Copilot werden jeweils von rund 20 Prozent genutzt.

Die weite Verbreitung von ChatGPT unter Studierenden ist angeblich ein Grund, weshalb OpenAI einen verlässlichen KI-Textdetektor bisher nicht veröffentlicht.

Machtverlust für Google und Wikipedia

Die Anwendungsbereiche sind vielfältig: Am häufigsten nutzen Studierende KI, um allgemeine Fragen zu beantworten. Für rund ein Drittel ersetzen KI-Systeme bereits traditionelle Informationsquellen wie Wikipedia oder Google. Statt im Internet zu suchen, fragen sie einfach den KI-Chatbot.

Weitere verbreitete Anwendungen sind Unterstützung beim Schreiben von Aufsätzen und E-Mails sowie bei Programmieraufgaben und der Datenverarbeitung.

Laut der Umfrage hat die Verfügbarkeit von KI auch Auswirkungen auf das Lernverhalten: Rund 25 Prozent der KI-Nutzer gaben an, aufgrund von KI seltener Sprechstunden zu besuchen, Kursleiter um Hilfe zu bitten und Pflichtlektüren zu lesen. Allerdings melden nur sehr wenige, dass sie wegen KI seltener Vorlesungen besuchen.

Etwa 35 Prozent der Studierenden sorgen sich, dass ihre Kommilitonen KI nutzen könnten, um sich einen unfairen Vorteil im Studium zu verschaffen. Dies deutet darauf hin, dass die Universität sorgfältig durchsetzbare Regeln für den Einsatz von KI festlegen sollte.

Für 55 Prozent der Befragten hat KI die Sicht auf ihre zukünftige Karriere verändert, und rund 45 Prozent sorgen sich, dass KI ihre Berufspläne negativ beeinflussen wird. Dieser Anteil ist in fast allen Berufskategorien ähnlich hoch.

Kostenloser KI-Zugang für alle

Auch mit Blick auf die gesamtgesellschaftlichen Auswirkungen zeigen sich die Studierenden besorgt: Rund 40 Prozent glauben, dass KI-Systeme innerhalb von 30 Jahren in fast allen Bereichen leistungsfähiger sein werden als Menschen.

Ebenso viele stimmen der Aussage zu, dass die Eindämmung des Risikos einer Auslöschung der Menschheit durch KI eine globale Priorität sein sollte, vergleichbar mit Pandemien und Atomkrieg.

Die Studie gibt auch Empfehlungen, wie die Universität auf diese Entwicklungen reagieren kann. Dazu gehören kostenloser Zugang zu KI-Systemen für alle Studierenden, klare und durchsetzbare Regeln zur Nutzung von KI, KI-orientierte Karriereberatung, mehr Kurse zu den Auswirkungen von KI sowie psychologische Unterstützung bei KI-bedingten Zukunftsängsten.

Eine kürzlich von südkoreanischen Universitäten durchgeführte Studie ergab zudem, dass insbesondere gestresste Studierende mit geringer Selbstwirksamkeit zur übermäßigen Nutzung von KI neigen. Als negative Folgen einer KI-Abhängigkeit nannten die Befragten unter anderem zunehmende Faulheit, eingeschränkte Kreativität und verringertes kritisches Denken.

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Eine Umfrage unter 326 Harvard-Studierenden ergab, dass 87,5Prozent generative KI nutzen, meist mindestens wöchentlich.

ChatGPT ist mit Abstand am beliebtesten. KI wird häufig zum Beantworten von Fragen, als Ersatz für traditionelle Informationsquellen wie Wikipedia sowie zur Unterstützung beim Schreiben und Programmieren genutzt.

Für rund 25 Prozent der KI-nutzenden Studierenden ersetzt die Technologie teilweise Sprechstunden, persönliche Hilfe von Kursleitern und das Lesen von Pflichtlektüren. 35 Prozent sorgen sich, dass Kommilitonen KI für unfaire Vorteile nutzen könnten. Für über die Hälfte beeinflusst KI die Kurs- und Karriereplanung.

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Harvard-Studie zeigt: KI ist bereits tief im studentischen Alltag verankert

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Eine Umfrage der Harvard Undergraduate Association unter 326 Studierenden ergab, dass fast 90 Prozent generative KI nutzen.

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ist einer der beliebtesten KI-Bildgeneratoren. Mit einem kostenfreien Account kannst du täglich einige Bilder in über 80 Stilen erstellen.

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ist wie Suso eine Plattform, auf der du Musikstücke generieren kannst. Bei Udo kannst du sogar deinen eigenen text eingeben und in einen Song verwandeln.

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Studie: Automatisches Prompt-Umschreiben durch ChatGPT reduziert Leistung von DALL-E 3

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Studie: Automatisches Prompt-Umschreiben durch ChatGPT reduziert Leistung von DALL-E 3

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Ist Prompt Engineering, also das ausgiebige Schreiben von prompts, überflüssig geworden, wo Sprachmodelle doch eingegebene prompts zurechtstutzen und optimieren können? Diese Studie zeugt, dass gutes Prompten weiterhin wichtig ist.

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KI-Forschung

Midjourney prompted by THE DECODER

Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
Eine Studie der University of California, Berkeley, zeigt, dass die automatische Überarbeitung von Prompts durch ein großes Sprachmodell die Qualität der von DALL-E 3 generierten Bilder erheblich reduziert. Das könnte die Fähigkeit der Nutzer einschränken, das volle Potenzial des Modells auszuschöpfen.
Forscher der University of California, Berkeley, untersuchten in einem Online-Experiment mit 1.891 Teilnehmern, wie sich die automatische Prompt-Überarbeitung durch ein großes Sprachmodell (LLM) auf die Bildqualität von DALL-E 3 auswirkt.

Das Ergebnis: Die LLM-basierte Prompt-Überarbeitung reduzierte die Vorteile von DALL-E 3 gegenüber DALL-E 2 um fast 58 Prozent.

Zwar erzielten die Nutzer von DALL-E 3 mit Prompt-Überarbeitung bessere Ergebnisse als jene mit DALL-E 2. Der positive Effekt war jedoch geringer, als wenn die für DALL-E 2 geschriebenen Prompts direkt an DALL-E 3 übergeben wurden. OpenAI verwendet das Prompt-Umschreiben durch ChatGPT auch als Sicherheits- und Moderationsfunktion.

Die wichtigen KI-News direkt ins E-Mail-Postfach.

Die Ergebnisse der Studie legen nahe, dass KI-gestützte Prompt-Revisionen in ihrer derzeitigen Form kein Allheilmittel sind. Sie könnten sogar die Fähigkeit der Nutzer beeinträchtigen, das volle Potenzial eines Modells auszuschöpfen, wenn sie nicht mit den Zielen des Endnutzers übereinstimmen.

Menschen prompten fortgeschrittene KI detaillierter

In dem Experiment wurde jeder Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip einem von drei Text-zu-Bild-Modellen zugeordnet: DALL-E 2, dem leistungsfähigeren DALL-E 3 oder einer Version von DALL-E 3 mit automatischer Prompt-Überarbeitung. Die Aufgabe bestand darin, in zehn aufeinander folgenden Versuchen Prompts zu schreiben, die ein Zielbild so genau wie möglich reproduzierten.

Die Ergebnisse zeigten eine bessere Leistung von DALL-E 3 im Vergleich zu DALL-E 2 und einen signifikanten Unterschied in der Ähnlichkeit der generierten Bilder mit den Zielbildern.

Die Forscher identifizierten zwei Hauptgründe für die Leistungsunterschiede zwischen DALL-E 2 und DALL-E 3: zum einen die verbesserten technischen Möglichkeiten von DALL-E 3 und zum anderen die Anpassung der Prompting-Strategien durch die Benutzer. Interessanterweise schrieben die Benutzer von DALL-E 3 längere Prompts mit größerer semantischer Ähnlichkeit und mehr beschreibenden Wörtern, obwohl sie nicht wussten, welches Modell sie verwendeten.

Die Forscher vermuten, dass sich mit der Weiterentwicklung der Modelle ein Wechselspiel entwickeln könnte: Während die Modelle besser werden, passen die Menschen ihre Prompts kontinuierlich an, um die Fähigkeiten des neuesten Modells optimal zu nutzen. Dies deutet darauf hin, dass neuere Modelle das Prompting nicht überflüssig machen werden. Vielmehr wird das Prompting der Mechanismus sein, mit dem die Menschen die Fähigkeiten der neuen Modelle erschließen.

Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!

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Eine Studie der University of California, Berkeley zeigt, dass die automatische Überarbeitung von Prompts durch ein großes Sprachmodell die Qualität der von DALL-E 3 generierten Bilder um fast 58 Prozent reduziert im Vergleich zur direkten Verwendung der für DALL-E 2 geschriebenen Prompts.

In einem Experiment mit 1.891 Teilnehmern erzielten Nutzer von DALL-E 3 bessere Ergebnisse als jene mit DALL-E 2, aber der Vorteil war geringer, wenn die Prompts automatisch überarbeitet wurden. Dies deutet darauf hin, dass KI-gestützte Prompt-Revisionen die Fähigkeit der Nutzer beeinträchtigen könnten, das volle Potenzial eines Modells auszuschöpfen.

Die Forscher identifizierten zwei Hauptgründe für die Leistungsunterschiede zwischen DALL-E 2 und DALL-E 3: verbesserte technische Möglichkeiten und angepasste Prompting-Strategien der Benutzer. Mit der Weiterentwicklung der Modelle könnte sich ein Wechselspiel entwickeln, bei dem Menschen ihre Prompts kontinuierlich anpassen, um die Fähigkeiten des neuesten Modells optimal zu nutzen.

Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.

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Studie: Automatisches Prompt-Umschreiben durch ChatGPT reduziert Leistung von DALL-E 3

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Eine Studie der University of California, Berkeley, zeigt, dass die automatische Überarbeitung von Prompts durch ein großes Sprachmodell die Qualität der von DALL-E 3 generierten Bilder erheblich reduziert. Das könnte die Fähigkeit der Nutzer einschränken, das volle Potenzial des Modells auszuschöpfen.

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Der Lernbot der Khan Academy ist ein frühes Beispiel für einen Sprachmodell-basirten Chatbot, der auf Lernende eingehen und Wissenslücken im Austausch schließen soll.

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Wie gut können Lehrkräfte KI-generierte Texte erkennen?

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Wie gut können Lehrkräfte KI-generierte Texte erkennen?

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Blogartikel über eine empirische Studie aus dem Jahr 2024.

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Mit der Verbreitung generativer stellt sich die Frage, wie gut Menschen, insbesondere Lehrende, in der Lage sind, KI-generierte Texte zu erkennen. Eine aktuelle Studie von Fleckenstein et al. (2024) [1] geht dieser Fragestellung nach und beleuchtet die Auswirkungen von KI auf die akademische Integrität und Bewertungspraxis. In diesem Beitrag stelle ich die Methodik und Ergebnisse der Studie vor und diskutiere die daraus resultierenden Implikationen für die . [2]

Studie und Methodik

Die Studie untersucht, ob Lehrende in der Lage sind, KI-generierte Texte von Schülertexten zu unterscheiden. Dabei wurden zwei separate Studien durchgeführt, um sowohl angehende als auch erfahrene Lehrerinnen und Lehrer zu analysieren.
Teilnehmende:

Studie 1: 89 Lehramtsstudierende im Alter von 21 bis 38 Jahren.

Studie 2: 200 erfahrene Lehrerinnen und Lehrer im Alter von 22 bis 77 Jahren.

Materialien:

Schülertexte: Aufsätze von Oberstufenschülerinnen und -schülern im Fach Englisch als Fremdsprache.

KI-Texte: Von generierte Aufsätze, die auf den TOEFL iBT®-Vorgaben basieren.

Vorgehensweise:
Die Lehrkräfte bewerteten insgesamt vier Texte hinsichtlich der Quellenerkennung, ihrer Sicherheit bei der Identifikation und der Qualität der Texte. Sie wurden gebeten, anzugeben, ob sie glaubten, dass der Text von einem Schüler oder einer KI verfasst wurde, und wie sicher sie sich ihrer Entscheidung waren. Darüber hinaus bewerteten sie die sprachliche und strukturelle Qualität sowie den Inhalt der Texte.

„Our findings demonstrate that with relatively little prompting, current AI can generate texts that are not detectable for teachers, which poses a challenge to schools and universities in grading student essays."(„Unsere Ergebnisse zeigen, dass die aktuelle KI mit relativ wenig Input Texte generieren kann, die für Lehrkräfte nicht erkennbar sind, was eine Herausforderung für Schulen und Universitäten bei der Bewertung von Schüleraufsätzen darstellt.", S. 1.)

Resultate

Die Studie liefert mehrere aufschlussreiche Ergebnisse über die Fähigkeit von Lehrkräften, KI-generierte Texte zu erkennen, sowie über ihre Bewertung dieser Texte.

Quellenerkennung: - Lehramtsstudierende erkannten 45,1 % der KI-generierten Texte korrekt. - Erfahrene Lehrkräfte erkannten 37,8 % der KI-generierten Texte korrekt, hatten jedoch eine höhere Trefferquote bei Schülertexten (73,0 %).

Erkennungssicherheit: Beide Gruppen zeigten eine erhebliche Selbstüberschätzung (Überkonfidenz). Die Lehrkräfte schätzten ihre Fähigkeit, die Texte korrekt zuzuordnen, auf ein Sicherheitsniveau von etwa 77 bis 80 %, unabhängig davon, ob ihre Einschätzungen richtig oder falsch waren.

Bewertung der Textqualität: Interessanterweise bewerteten Lehrkräfte die qualitativ hochwertigen KI-generierten Texte oft positiver als die Schülertexte. Niedrigere Qualität bei KI-Texten führte häufiger zu der Annahme, dass es sich um Schülertexte handelte.

„The overconfidence in teachers' judgments regarding the real source of the text implies a need for better training and awareness regarding AI-generated content."(„Die Selbstüberschätzung in den Urteilen der Lehrkräfte bezüglich der tatsächlichen Quelle des Textes deutet auf einen Bedarf an besserer Schulung und Sensibilisierung in Bezug auf KI-generierte Inhalte hin.", S. 6.)

Diese Ergebnisse verdeutlichen die Schwierigkeiten, die sowohl angehende als auch erfahrene Lehrkräfte haben, wenn es darum geht, KI-generierte Texte von Schülertexten zu unterscheiden. Die Diskrepanz zwischen dem Selbstvertrauen der Lehrkräfte und ihrer tatsächlichen Fähigkeit, KI-generierte Texte zu erkennen, zeigt auf, dass es dringend notwendig ist, Lehrkräfte besser auf diese Herausforderung vorzubereiten.

Empfehlungen

Die Ergebnisse führen zu wichtigen Empfehlungen, um den Herausforderungen durch die Nutzung von KI in Schülerarbeiten zu begegnen:

1. Erkennungsprobleme angehen: Die Studie zeigt, dass sowohl angehende als auch erfahrene Lehrkräfte Schwierigkeiten haben, KI-generierte Texte von Schülertexten zu unterscheiden. Es ist daher essenziell, dass Lehrkräfte besser geschult werden, um die Merkmale von KI-Texten zu erkennen. Dies könnte durch spezielle Fortbildungen und Workshops erreicht werden.

2. Bewusstsein für Überkonfidenz schaffen: Die Selbstüberschätzung der Lehrkräfte bei der Einschätzung der Textquellen zeigt, dass ein erhöhtes Bewusstsein für die eigenen Begrenzungen notwendig ist. Lehrkräfte sollten ermutigt werden, ihre Einschätzungen kritisch zu hinterfragen und weitere diagnostische Werkzeuge zu nutzen, um die Quelle von Texten besser beurteilen zu können.

3. Neue Bewertungsmethoden entwickeln: Um die Risiken des Einsatzes von KI in Schülerarbeiten zu verringern, sollten neue Bewertungsmethoden entwickelt werden. Dazu gehören: - Integration von mündlichen Prüfungen: Diese können sicherstellen, dass Schüler das Verständnis und die Fähigkeit haben, über ihre schriftlichen Arbeiten zu sprechen, was eine reine Nutzung von KI erschwert. - Fokussierung auf Prozessbewertung: Anstatt nur das Endprodukt zu bewerten, sollten Lehrkräfte den gesamten Schreibprozess der Schüler überwachen und bewerten, um den Einsatz von KI besser nachvollziehen zu können.

4. Lehrpläne anpassen: Die Lehrpläne sollten angepasst werden, um einen Schwerpunkt auf kritisches Denken und das Verständnis von Inhalten zu legen. Dies könnte dazu beitragen, dass Schüler weniger versucht sind, auf KI zurückzugreifen, und stattdessen ihre eigenen Fähigkeiten entwickeln.

Durch diese Massnahmen kann die Integrität der akademischen Bewertungen gewahrt und die Qualität des Lernprozesses verbessert werden.

Zusammenfassung

Die Studie von Fleckenstein et al. (2024) untersucht die Fähigkeit von Lehrkräften, KI-generierte Texte zu erkennen, und zeigt, dass sowohl angehende als auch erfahrene Lehrkräfte Schwierigkeiten haben, diese korrekt zu identifizieren.

Lehramtsstudierende erkannten 45,1 % und erfahrene Lehrkräfte 37,8 % der KI-generierten Texte korrekt, wobei erfahrene Lehrkräfte eine höhere Trefferquote bei Schülertexten (73,0 %) aufwiesen.

Beide Gruppen zeigten eine erhebliche Selbstüberschätzung in ihren Urteilen, mit einem Sicherheitsniveau von etwa 77-80 %.

Lehrkräfte bewerteten qualitativ hochwertige KI-generierte Texte oft positiver als Schülertexte, während niedrigere Qualität bei KI-Texten häufiger als Schülertexte klassifiziert wurde.

Empfehlungen umfassen die Notwendigkeit besserer Schulungen für Lehrkräfte, die Entwicklung neuer Bewertungsmethoden und die Anpassung pädagogischer Strategien, um die akademische Integrität zu wahren und den Lernprozess zu verbessern.

Fussnoten [1] https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100209 [2] Ich stütze mich bei meinen Ausführungen u. a. auch auf die kurze Zusammenfassung der Studie, welche Prof. Barbara Geyer, FH Burgenland, auf LinkedIn gepostet hat: https://www.linkedin.com/posts/barbara-geyer_die-erkennbarkeit-von-ki-generierten-texten-activity-7198973184967118850-0Wxk

Bildquelle 1. Aaron Burden auf Unsplash.

Disclaimer Teile dieses Texts wurden mit Deepl Write (Korrektorat und Lektorat) überarbeitet. Mit ChatGPT 4o wurden eine Zusammenfassung der Studie erstellt und die beiden Zitate übersetzt.

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Wie gut können Lehrkräfte KI-generierte Texte erkennen?

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Mit der Verbreitung generativer #KI stellt sich die Frage, wie gut Menschen, insbesondere Lehrende, in der Lage sind, KI-generierte Tex...

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ist eine bekannte Website, auf der du fotorealistische KI-Porträts erstellen kannst .

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Generator of fake portraits

People tend not to think about the effect that neural networks have on our lives, because usually, we see the result of its work and not the "face" of a neural network. Perhaps that is why the generator of fake photos became the main topic of discussion for several weeks in the media devoted to technology at the end of 2020. Not everyone was able to guess that AI could generate a realistic face of a non-existent person in a couple of seconds. Fake portraits look very realistic and it's frightening. If AI can create faces for itself and can text like real people, then what is going to happen next?

Generator of fake faces of non-existent humans

We are talking about the website thispersondoesnotexist.com ("this person does not exist dot com") and are going to tell of the history and areas of application. The way the generator works will be explained further.

The AI face generator is powered by StyleGAN, a neural network from Nvidia developed in 2018. GAN consists of 2 competing neural networks, one generates something, and the second tries to find whether results are real or generated by the first. Training ends when the first neural network begins to constantly deceive the second.

An interesting point is that the creation of photographs of non-existent people was a by- product: the main goal was to train the AI to recognize fake faces and faces in general. The company needed this to improve the performance of its video cards by automatically recognizing faces and applying other rendering algorithms to them. However, since

the StyleGAN code is publicly available, an engineer at Uber was able to take it and create a random face generator that rocked the internet.

About the generator

For the user, everything works very simply. As soon as you are on the website random face is generated. You can download the picture if you want. Refresh the page if you don't like the person that you are seeing. If you see the same face, just wait a couple of seconds, and refresh the page again. The website shows the results of the generator's work (which are updated every 2-3 seconds) not the generator itself.

How to recognize an image of a fake person

It is almost impossible to recognise an image of a fake person. AI is so developed that 90% of fakes are not recognized by an ordinary person and 50% are not recognized by an experienced photographer. There are no services for recognition. Occasionally, a neural network makes mistakes, which is why artifacts appear: an incorrectly bent pattern, a strange hair color, and so on.

The only thing you need to do is take a closer look: humans' visual processing systems are far stronger than computers', so it is possible to recognise forgery by detection.

Jevin West and Carl Bergstrom created a website called "Which Face Is Real", which is focused on teaching people to be more analytical of potentially false portraits. Before making suggestions that a person in a photo is existent, there are several things that need to be considered.

One of the most common ones is symmetrical issues, in particular eyeglasses and earrings.

Same uneven issues with teeth are quite common too. Look for odd characteristics like pixels and repeated incisors. Fake hair, in general, may seem with some glow around it or look too straight and streaked, again, with visible asymmetry.

Study background carefully. If it's fake, it may include unusual distortions in shapes and lines, or have a torn appearance overall. Bleed-through occurs in bright colors that stand out from the background onto a fake person's head.

Another distinguishing feature of the NVIDIA "StyleGAN algorithm" is glossy "water splotches".

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ThisPersonDoesNotExist - Random AI Generated Photos of Fake Persons

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Generate random human face in 1 click and download it! AI generated fake person photos: man, woman or child.

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ist eine Alternative zu ThisPersonDoesNotExist und generiert ebenso fotorealistische Porträts.

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Heise: "Forscher fanden heraus, dass sich KI-Modelle selbst sabotieren, indem sie KI-generierte Daten zum Training verwenden. Sie produzieren dann immer mehr Müll."

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KI-Modelle könnten an sich selbst ersticken. Sie könnten völlig dysfunktional werden, wenn sie mit Daten gefüttert werden, die selbst KI-generiert sind. Dieses Szenario spielten Forscher der Rice Universität in Houston, Texas, durch. Sie nutzten für ihre Studie "Self-Consuming Generative Models Go MAD" [PDF] generative Bilderzeugung, die das Problem nachvollziehbar visualisieren kann. Die Studie konzentriert sich auf generative Bildmodelle wie das populäre DALL·E 3, Midjourney und Stable Diffusion. Die Forscher wiesen in der Studie nach, dass die generierten Bilder nach einigen Iterationen der zugrundeliegenden Modelle schlechter werden, wenn die KI-generierten Bilder selbst zum Training neuer KI-Generationen benutzt werden.

Richard Baraniuk, Professor Elektrotechnik und Computertechnik an der Rice-Universät führt aus: "Die Probleme entstehen, wenn dieses Training mit synthetischen Daten immer wieder wiederholt wird und es eine Art Feedbackschleife bildet. Das bezeichen wir als autophagische oder selbstkonsumierende Schleife". Seine Forschungsgruppe hat an solchen Feedbackschleifen gearbeitet. Baraniuk: "Die schlechte Nachricht ist, dass schon nach wenigen Generationen eines solchen Trainings die neuen Modelle irreparabel beschädigt werden können. Dies wurde von einigen als Modellkollaps bezeichnet, etwa von Kollegen im Kontext großer Sprachmodelle (LLMs). Wir finden jedoch den Begriff 'Model Autophagy Disorder' (MAD) passender, in Anlehnung an den Rinderwahnsinn."

Der Rinderwahnsinn ist eine für Kühe tödliche neurodegenerative Krankheit, die ein menschliches Äquivalent hat, das durch den Verzehr von infiziertem Fleisch verursacht wird. Die Krankheit bekam in den Achtzigern große Aufmerksamkeit, als sich herausstellte, dass Kühe mit den verarbeiteten Überresten ihrer geschlachteten Artgenossen gefüttert wurden - daher der Begriff "Autophagie", vom griechischen "auto", was "selbst" bedeutet, und "phagy", das für "essen" steht.

Der Datenhunger zum Trainieren neuer Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) wie OpenAIs GPT-4 oder Stability AIs Stable Diffusion ist immens. Es ist absehbar, dass KIs nach und nach immer größere Mengen von Texten, Bildern und anderen Inhalten in ihr Training integrieren, die ihrerseits nicht menschengemacht sind. Sie werden also, dem Bild des Rinderwahnsinns folgend, mit ihren eigenen Daten gefüttert.

Die Forscher der Rice-Universität untersuchten drei Szenarien solcher selbst konsumierenden Trainingsschleifen, die eine realistische Darstellung davon bieten sollen, wie reale und synthetische Daten in Trainingsdatensätze für generative Modelle kombiniert werden.

In der vollsynthetische Schleife wurden aufeinanderfolgende Generationen eines generativen Modells vollständig mit einer synthetischen Datendiät gefüttert, die aus den Ausgaben früherer Generationen entnommen wurde. In der synthetischen Verstärkungsschleife hingegen umfasste der Trainingsdatensatz für jede Generation jeweils eine Kombination aus synthetischen Daten aus früheren Generationen und einem festen Satz realer Trainingsdaten. Im dritten Szenario, der frischen Datenschleife, erhielten die neuen Modelle zum Training jeweils eine Mischung aus synthetischen Daten aus früheren Generationen und einem frischen Satz realer Trainingsdaten.

Fortschreitende Iterationen der Schleifen zeigten, dass die Modelle im Laufe der Zeit zunehmend verzerrte Bilder erzeugten, und zwar umso stärker, je weniger sie frische Daten fürs Training erhielten. Vergleicht man die aufeinanderfolgenden Generationen von Bilddatensätzen, erkennt man die fortschreitende Verarmung: Bilder von Gesichtern werden zunehmend von gitterartigen Narben durchzogen - was die Autoren als "generative Artefakte" bezeichnen - oder sie sehen immer mehr wie die gleiche Person aus. Datensätze, die aus Zahlen bestehen, verwandeln sich in unentzifferbare Kritzeleien.

Das Problem verschärft sich auch durch das menschliche Handeln selbst. Bilder von Pflanzen etwa sind vorwiegend Blumen, fotografierte Menschen lächeln eher als im normalen Leben, Urlaubsbilder in den Bergen zeigen meist Sonne und Schnee. Beim Training der KI mit solchen Daten könnte diese zum Schluss kommen, dass die meisten Pflanzen Blumen sind - was nicht der Fall ist. Sie könnte annehmen, dass Menschen viel lächeln - was nicht der Fall ist - und dass es in den Bergen immer blauen Himmel gibt. Nach einigen Modellgenerationen ist es KI-Generatoren nicht mehr möglich, etwa Weizenhalme, weinende Kinder oder einen Regenschauer beim Bergwandern darzustellen.

So wie sich der Genpool durch das Aussterben von Tier- und Pflanzengattungen verkleinert, schrumpft auch für KI-Generatoren das Angebot dessen, was sie selbst generieren kann.

KI-Entwickler haben also nicht mehr bloß das Problem, welche Daten sie überhaupt verwenden dürfen. Der bequeme Weg, KI-generierte Daten fürs Training zu verwenden, erscheint nach der Studie wie ein Selbstmord des Geschäftsmodells auf Raten. Schon aus eigenem Interesse müsste KI-Entwicklern daran gelegen sein, keine KI-Daten zum Training künftiger Modelle zu benutzen, damit ihre KI-Generatoren längerfristig weiter funktionieren. Tatsächlich müssten sich Unternehmen dazu auf Standards einigen, was jedoch nicht in Sicht ist. Mindestens eine Kennzeichnung der mithilfe von KI-Werkzeugen generierten Inhalte im Netz ist offenbar unerlässlich, nicht nur für Verbraucher, sondern auch für die Entwickler selbst.

Bereits jetzt sind die zum Training verfügbaren Daten so knapp, dass längst KI-generierte Inhalte dafür verwendet werden - mit einem ansteigenden Kontaminationsrisiko für den "Datenrinderwahnsinn". Wenn KI-Inhalte stets gekennzeichnet wären, könnten Firmen sie zum Schutz ihrer neuen KI-Generatormodelle beim Training ausschließen. Dann allerdings müssen die Firmen ihren Datenhunger anders stillen. Sie müssten dann wieder auf ausschließlich von Menschen gemachte Inhalte zurückgreifen und auch die von ihnen womöglich KI-gestützt produzierten Inhalte besser als solche erkennen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Entlohnungsfrage für die Verwendung solcher Daten zum Trainieren neu: Offensichtlich werden menschengemachte Inhalte wertvoll bleiben.

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KI: Kollaps droht wegen KI-generierter Trainingsdaten

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Forscher fanden heraus, dass sich KI-Modelle selbst sabotieren, indem sie KI-generierte Daten zum Training verwenden. Sie produzieren dann immer mehr Müll.

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BBC Artikel: Erzählt die Google AI Suchmaschine uns Bullshit?

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BBC Artikel: Erzählt die Google AI Suchmaschine uns Bullshit?

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Google AI search tells users to glue pizza and eat rocks

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Google has defended the answers given by AI Overview, describing them as “isolated examples”.

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Consensus wird von Forschenden und Studierenden verwendet. Die Suchmaschine durchsucht ausschließlich im wissenschaftlichen Bereich publizierte Quellen und fasst sie zusammen. Die Seite nutzt ChatGPT.

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Darf OpenAI sich bei der "New York Times" bedienen?

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Darf OpenAI sich bei der "New York Times" bedienen?

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ZEIT-Artikel, April 2024

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Sie lesen den KI-Newsletter "Natürlich intelligent" vom 11. Januar 2024. Um den Newsletter jeden zweiten Donnerstag per Mail zu erhalten,melden Sie sich hier an.

Die New York Times verklagt und Microsoft. Für mich ist das eine der spannendsten Entwicklungen der letzten Monate. Denn die Klage könnte endlich Antworten auf zwei grundlegende Fragen erzwingen: was Large Language Models wirklich sind. Und wer mit Inhalten, die im Netz stehen, Geld verdienen darf.

Die New York Times will belegen können, dass ins Training von OpenAIs Produkten Millionen von ihren Artikeln eingeflossen sind - ohne, dass die Zeitung zugestimmt hätte oder kompensiert worden wäre. Es ist nicht die erste Klage dieser Art: Auch die Techunternehmen OpenAI, , Google, Github, Midjourney und StabilityAI wurden von Kreativschaffenden verklagt, weil diese ihre Werke unzulässig verwendet sahen. In den meisten Fällen stehen die Urteile noch aus.

Das Verfahren, das die New York Times nun anstößt, sticht aber heraus. Die Zeitung ist eine bedeutende und reichweitenstarke Marke, sodass ihr Fall nicht nur vor Gericht, sondern auch in der Öffentlichkeit diskutiert werden wird. Die zentrale Frage ist, ob große Sprachmodelle den Journalismus kaputtverdauen - selbst den eines der mächtigsten Medienhäuser der Welt. Denn: Wenn New-York-Times-Artikel so gut wieder ausspucken könnte, dass es keinen Anreiz mehr gibt, deren Homepage zu besuchen, geschweige denn ein Abo abzuschließen, dann hätte die Zeitung ein Problem.

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Aber ob große Sprachmodelle wirklich derartig mit dem Journalismus in Konkurrenz treten können, ist noch nicht klar - unter anderem, weil nicht mal Einigkeit darüber besteht, wie ihre Informationsverarbeitung genau zu verstehen ist. Sind sie kluge Contentproduktionsmaschinen, nur ein paar zusätzliche Grafikkarten davon entfernt, eigenständig zu denken? Oder sind sie doch eher so etwas wie Kompressionsalgorithmen - nichts mehr als ein "verschwommenes JPEG des Internets", wie es der Autor Ted Chiang in einem bekannten Essay formulierte?

KI-Firmen wie OpenAI schwimmen bislang zwischen diesen beiden Narrativen. Einerseits betonen sie immer wieder das Ziel, dass lernende Maschinen das verarbeitete Wissen auch auf neue Konzepte anwenden können. Anders gesagt: Mit Artikeln trainiert gibt die generative KI neue Antworten. OpenAI weist die Vorwürfe der New York Times zurück: Wenn ChatGPT ganze Textpassagen reproduziere, wie die Zeitung unter anderem argumentiert, handle es sich um "seltene Fehlfunktionen", die nur durch Trickserei gelängen. OpenAI vergleicht seine Modelle mit Menschen: Auch die dürfen aus dem Internet lernen.

Andererseits arbeitet die Firma hart daran, sogenannte Halluzinationen zu verringern, also Sätze, die zu stark von den Informationen in den Trainingsdaten abweichen. Das wäre wichtig, je mehr man seine Produkte als Suchmaschinenalternative vermarkten will. Es würde aber auch bedeuten, dass die Sprachmodelle eigentlich die Kompression von antrainiertem Wissen leisten.

Es könnte spannend werden, wie dies nun vor Gericht verhandelt wird. Egal aus welcher dieser beiden Richtungen man argumentiert, kann die New York Times meiner Meinung nach gut antworten. Wenn OpenAIs Sprachmodelle New-York-Times-Artikel unkompensiert reproduzierten, verstoße das gegen das Urheberrecht, heißt es in der Anklageschrift. Aber selbst, wenn das Gericht das Reproduktionsargument nicht sehen sollte, dann würde ChatGPT zufällig - und dabei oft falsch - aus New-York-Times-Artikeln zitieren. Letzteres könnte man als rufschädigend sehen.

Das zweite Problem, das mitverhandelt wird, ist, dass das Urheberrecht an sich einigermaßen veraltet ist. Erst digitale Technologien, dann das Internet haben verändert, was wir unter "Kopien" verstehen - und bei "geistigem Eigentum" wird es noch komplizierter. Darum hakt es immer wieder bei der Frage, wie man Informationen im Digitalen schützt und honoriert.

Für Medien ist die Situation online besonders kniffelig. Auf der einen Seite steht Wissen als gesellschaftliches Gut, das so breit zugänglich sein sollte wie möglich. Nachrichten, der Journalismus der New York Times, haben einen Wert für demokratische Gesellschaften, darauf können sich die meisten Menschen einigen.

Auf der anderen Seite steht die Entlohnung derer, die diese Informationen bereitstellen. Themen zu recherchieren, Inhalte aufzubereiten, kostet Geld - darum gibt es Paywalls, Werbeanzeigen. Doch ein großer Teil der Werbeeinnahmen bleibt schon jetzt bei Google und Meta hängen. Und für Onlinejournalismus direkt zu bezahlen, ist nie selbstverständlich geworden. Viele Nutzerinnen und Nutzer tun das nicht - und große KI-Unternehmen bedienen sich offenbar auch freimütig.

Informationen zugänglich machen und doch die Urheberinnen vergüten: Dieses Dilemma aufzulösen, wird mit generativer KI nicht einfacher. Sie kann den Trend fortführen, dass einige wenige Geld verdienen mit den Leistungen vieler. Teure Produktionsmittel führen oft dazu, dass sich die Macht darüber an der Spitze konzentriert.

Aber ein Large Language Model ist nichts wert ohne die Daten, die es speisen. Wir alle füttern es - vom Artikel in der New York Times bis hin zum Tweet, den keiner liest. Insofern ist es richtig, gut, dass ein Großunternehmen wie die New York Times sich nicht einfach von OpenAI in Deals verstricken lässt, sondern Grundsatzfragen vor Gericht stellt. Und vielleicht wird 2024 ja das Jahr, in dem wir bessere Wege finden, das Teilen von Wissen zu belohnen.

Links zum Weiterlesen

Im Podcast von The Verge liefert Gründer Nilay Patel die beste Besprechung des Falls: "Today on The Vergecast: OpenAI's legal woes, and a big ol' CES preview" ()

Die Originaldokumente der Auseinandersetzung sind gut zu lesen. Aus der Anklageschrift empfehle ich Kapitel I und IV-C: "New York Times Complaint" (PDF). Die Antwort von OpenAI beschränkt sich bislang auf zweieinhalb Seiten im Blog: "OpenAI and journalism" ()

Das Reproduktionsproblem ist nicht auf Texte beschränkt, wie der bekannte KI-Kritiker Gary Marcus und der Künstler Reid Southen zeigen: "Generative AI has a visual Plagiarism Problem" (IEEE Spectrum)

Über KI nachdenken

KI beschleunigt die Suche nach neuen Materialien für die Batterietechnik: "How Microsoft found a potential new battery material using AI" ()

Warum kann KI immer noch keine Romane übersetzen? "The Last Frontier of Machine Translation" (The Atlantic)

Was passiert, wenn die KI-Blase platzt? Autor und Journalist Cory Doctorow hat schon mal ein paar Gedanken dazu entwickelt: "What Kind of Bubble is AI?" ()

Mit KI herumspielen

OpenAI hat diese Woche seinen GPT-Store veröffentlicht - womöglich so etwas wie ein App-Store des KI-Zeitalters. Hier eine kuratierte Liste bisher veröffentlichter Apps.

Haben Sie sich schon mal gefragt, wie Sie als Action-Spielfigur in den Achtzigern ausgesehen hätten?Diese kleine App kann es Ihnen beantworten. ()

Unter der Haube von großen Sprachmodellen steckt vor allem: Mathe. Hier können Sie sich durch eine Visualisierung verschiedener Modelle klicken.

Sie lesen den KI-Newsletter "Natürlich intelligent" vom 11. Januar 2024. Um den Newsletter jeden zweiten Donnerstag per Mail zu erhalten,melden Sie sich hier an.

Die New York Times verklagt und Microsoft. Für mich ist das eine der spannendsten Entwicklungen der letzten Monate. Denn die Klage könnte endlich Antworten auf zwei grundlegende Fragen erzwingen: was Large Language Models wirklich sind. Und wer mit Inhalten, die im Netz stehen, Geld verdienen darf.

Die New York Times will belegen können, dass ins Training von OpenAIs Produkten Millionen von ihren Artikeln eingeflossen sind - ohne, dass die Zeitung zugestimmt hätte oder kompensiert worden wäre. Es ist nicht die erste Klage dieser Art: Auch die Techunternehmen OpenAI, , Google, Github, Midjourney und StabilityAI wurden von Kreativschaffenden verklagt, weil diese ihre Werke unzulässig verwendet sahen. In den meisten Fällen stehen die Urteile noch aus.

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KI und Urheberrecht: Darf OpenAI sich bei der "New York Times" bedienen?

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OpenAI hat seine Produkte offenbar auf Millionen von "New York Times"-Artikeln trainiert. Die klagt nun. Das kann zwei grundlegende Fragen der KI-Diskussion klären.

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Studie: Algorithmen und Künstliche Intelligenz im Alltag von Jugendlichen

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Studie: Algorithmen und Künstliche Intelligenz im Alltag von Jugendlichen

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Forschungsbericht für die Bayerische Landeszentrale

für neue Medien (BLM) (2024)

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Podcast - KI.Kreide.Klartext: Wer schützt unsere Kinder?

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Podcast - KI.Kreide.Klartext: Wer schützt unsere Kinder?

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Kreide.KI.Klartext. Der Podcast mit Diana Knodel und Gert Mengel

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Shownotes

In der neuen Folge von "Kreide.Ki.Klartext" sind Diana und Gert brandaktuell. Sie sprechen mit Silke Müller über ihr neues Buch "Wer schützt unsere Kinder?: Wie künstliche Intelligenz Familien und Schule verändert und was jetzt zu tun ist | ChatGPT, Avatare, FakeNews". Das Buch ist am 2. Mai erschienen und liefert eine dringende Warnung: Kinder dürfen nicht allein mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) gelassen werden.

Müller, Schulleiterin in Niedersachsen und Digital-Beauftragte ihres Bundeslandes, skizziert eindrucksvoll die Risiken, denen Kinder und Jugendliche durch KI ausgesetzt sind. Sie beleuchtet beispielsweise, wie Elfjährige ihren Avatar um Rat fragen, wenn sie das erste Mal verliebt sind, oder wie Sexualstraftäter KI nutzen, um sich als Gleichaltrige auszugeben.

Silke Müller warnt davor, dass KI fundamental unser Leben verändert und eine erhebliche Bedrohung, vor allem für Kinder, darstellt. Sie erklärt, warum Eltern, Großeltern und Pädagog*innen diese Entwicklung verstehen und darauf reagieren müssen. Ihr Buch geht auf die wichtigen Schritte ein, die Eltern unternehmen können, um Kinder sicher und kompetent durch die digitale Welt zu begleiten.

Außerdem reflektieren wir über Müllers Arbeit als Schulleiterin der Waldschule Hatten und ihren Kampf für einen verantwortungsvollen Umgang mit Social Media. Ihre Erfahrung zeigt, dass viele Eltern und Pädagog*innen oft überfordert sind, wenn es um KI geht, weil sie sich in dieser neuen technologischen Landschaft fremd fühlen. Silke Müller spricht darüber, wie wir uns aktiv engagieren und uns auf die kommende digitale Welt vorbereiten können.

In dieser Folge liefert Silke Müller praktische Tipps und inspirierende Einblicke in ihre Arbeit und die Herausforderungen, die KI für die Bildung und Erziehung von Kindern darstellt.

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Episode 12 "Wer schützt unsere Kinder?" mit Schulleiterin Silke Müller

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In der neuen Folge von "Kreide.Ki.Klartext" tauchen sind Diana und Gert s brandaktuell. Sie sprechen mit Silke Müller über ihr neues Buch "Wer schützt unsere Kinder?: Wie künstliche Intelligenz Familien und Schule verändert und was jetzt zu tun ist | ChatGPT, Avatare, FakeNews". Das Buch ist am 2.

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5 AI Prompts For Educators Using ChatGPT & Google Gemini

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Teacher helps girl in elementary class with tablet computers
getty

In a world of artificial intelligence, a new type of educator has emerged.

AI-savvy teachers are armed with the power of carefully crafted prompts for tools such as ChatGPT and Google Gemini. These innovators are quietly revolutionizing their classrooms. Curious to uncover the secrets of their success, I asked them to send me their favourite prompts, and I have picked five of the most potent.

Stick around until the end for a bonus sixth prompt that delivers crazy results.

Prompts For AI Educators

The Educator Prompt Generator

A big problem for anyone using AI is knowing what to ask it. We all need inspiration in order to unlock its full potential. Why not get the AI itself to offer that inspiration?

Matthew Wemyss, assistant school director at Cambridge School of Bucharest has developed a groundbreaking prompt that empowers educators to discover novel ways to integrate AI. Here's Wemyss' prompt:

"As an expert in AI-driven education with a specialization in formulating prompts for Generative AI, you recognise the profound impact and responsibility of implementing AI in educational settings. Keeping in mind the ethical implications. Ask me for the year group, subject and learning objectives for my lesson. You will then offer recommendations on integrating Generative AI prompts into my lessons to deepen understanding, ensuring transparency, fairness, and privacy. Your focus will be on platforms like ChatGPT and text-to-image generators. When creating scenarios where generative AI assumes the role of a character or object, you will also provide example prompts. These prompts are designed not only for effective role embodiment but also to maintain respectful and unbiased interactions during the session. You will encourage open discussions on the ethical boundaries and best practices when deploying these AI tools in the classroom."

Incorporating Social and Emotional Learning

Social and Emotional Learning has emerged as critical for student success, according to a comprehensive review by Joseph A. Durlak and colleagues. Many educators struggle with effectively incorporating SEL into their lesson. Dr. Marina A. Badillo-Diaz, a professor at Columbia University School of Social Work, has developed a simple yet powerful prompt to help teachers generate targeted SEL ideas.

"Generate a list of SEL skill lesson ideas focusing on [enter skill] for [enter grade] grade students."

Mock University Interviews

Putting AI into the hands of students is powerful. Amin Teymorian, head of Computer Science at Dulwich International High School Suzhou, has crafted a prompt to prepare them for the critical moment of college interviews.

"Your role is to emulate an Oxbridge/Ivy League professor specializing in [Subject]. Your demeanor is friendly and patient, yet traditionally academic, fostering a respectful and serious interview environment. Begin by discussing personal statements and then delve into deeper topics, in line with current studies. Your questioning style should encourage critical thinking and problem-solving, while maintaining a supportive atmosphere. In case of unclear queries, seek clarification first, then make educated guesses or suggest topic changes if necessary. After providing an answer to a technical question, you should naturally progress to a closely related issue within the same topic."

AI-Adapted Reading Materials

A huge challenge for many educators is trying to meet the diverse learning needs within a classroom. Jennifer Verschoor, an EdTech leader at Northlands School in Buenos Aires, has developed a powerful prompt that enables teachers to adapt reading materials to various levels.

"Provides strategies for adapting reading materials to different levels in a [specific subject] class for students of [student age]."

Transforming Traditional Assignments

The AI tools at students' disposal now render many traditional assignments ineffective. Educators must change their approach and be more dynamic. Collaborating with AI to solve problems is a new power skill. Jason Gulya, an English professor at Berkeley College, believes in transforming traditional assignments into dynamic project-based Learning experiences. His compelling prompt empowers teachers to create student-centered projects that foster critical skills and motivation.

"[Role] You are an educator with a decade of in-the-classroom experience as well as a firm grounding in strong pedagogical principles. You believe in student-centered learning experiences that provide students with control. You are a follower of Daniel Pink's idea that people are motivated by autonomy, a quest for mastery, and a sense of purpose. You work those ideas into your assignments. [Instructions] I will provide you with a traditional assessment (such as a paper). You will go through the following steps, marked as [Step 1] to [Step 3]. Do not move on from one step until it is completed. Do NOT write [Step #] in any of your responses. Simply go through the steps, without telling me which one we are on. [Step 1] You will ask me for the traditional assignment. I will provide it. [Step 2] You will provide 3 ideas for a Project-Based Learning assignment, based on the traditional assignment I provided you in [Step 1]. You will write these exact words, "Which one would you like me to work out in more detail? Or would you like me to generate 3 new options?" [Step 3] If I asked you to generate 3 new options, do that and move on to [Step 4]. If I asked you to give more details about one of the 3 options you've already given me, then provide me with a full outline of the assignment. This will include a full write-up of the assignment for students and a grading rubric (use concrete, specific criteria. format it as a table). Then, you are done. Ask me if there is anything else I want. [Step 4] Keep going until I say I am satisfied with one of your options. Then, provide me with a full outline of the assignment. This will include a full write-up of the assignment for students and a grading rubric (use concrete, specific criteria. format it as a table). Then, you are done. Ask me if there is anything else I want. [Details] When generating the alternative assignments, you will stick as close as possible to the principles of Project-Based Learning (PBL). This means creating an assignment that is constructive, collaborative, contextual, self-directed, and flexible. Essentially, it should invite students to own their own learning and apply course principles to a personal project or passion."

AI Is Here To Stay

AI's transformative potential in education extends beyond conventional tasks.

Harness the power of AI, design thinking and personality archetypes to create a virtual 16 person innovation group. Present a problem and watch as the AI embodies diverse perspectives to navigate each stage of the design process. The result? A detailed, practical solution that can help revolutionize the educational landscape.

"We are going to do a group design thinking process. I want you to act as all 16 people in the group and the expert facilitator. Each person represents one of the Myers-Briggs personality types (ESTJ, ENTJ, ESFJ, ENFJ, ISTJ, ISFJ, INTJ, INFJ, ESTP, ESFP, ENTP, ENFP, ISTP, ISFP, INTP & INFP.) I will present a problem and I would like the full group to go through all of the design thinking stages as a group. You do not need to present each stage to me. I want to see the one detailed solution you have decided upon. The problem: [Insert here]"

Never stop with a single prompt when using a tool such as ChatGPT or Google Gemini. Just like talking to a colleague, a conversation will always uncover more detail and understanding.

Share these powerful AI prompts to help educators and homeschoolers embrace the power of AI.

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5 AI Prompts For Educators Using ChatGPT & Google Gemini

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Educators use AI chatbots like ChatGPT & Google Gemini to create engaging lessons with SEL, PBL & college prep. Generative AI transforms curriculum in K-12 & higher ed.

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Wie müssen wir Prüfungsaufgaben in Zeiten generativer KI verändern?

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Schon kurz nach der Veröffentlichung von ChatGPT 3.5 waren Stimmen zu vernehmen, die eine neue Aufgaben- und Prüfungskultur in der Schule forderten - nicht zuletzt, weil Schülerinnen und Schüler klassische (Haus-) Aufgaben nun per Sprachmodell generieren lassen können. Wenig später wurde vermeldet, dass ChatGPT auch komplexe Abschlussprüfungen wie das bayerische Abitur mit Leichtigkeit bestehen könne. Beides macht deutlich, dass schulische Veränderungen angesichts einer mehr und mehr KI-geprägten Welt zwingend sind. Wegsehen und ignorieren sind keine guten Optionen, zumindest nicht für Schulen, die ihren Bildungsauftrag in der digitalen Welt ernst nehmen.

Vor allem in Bezug auf Prüfungen ist aus verschiedenen Gründen wenig passiert. Dazu zählt grundlegend, dass die meisten Schulen (noch) keinen datenschutzkonformen Zugang zu einer generativen Text-KI zur Verfügung stellen können. Aber auch die rechtssichere Weiterentwicklung von Prüfungssituationen ist leichter gefordert als umgesetzt. Hinzu kommt, dass es schlicht (noch) an Ideen und Erfahrungswerten mangelt, wie genau eine solche neue Prüfungskultur aussehen kann. Und dass vor der Veränderung der Prüfung zunächst auch die Aufgabenkultur im Unterricht angepackt werden muss. Und dass dieser Schritt voraussetzt, dass Lehrkräfte KI-Tools bedienen und deren didaktische Potenziale umreißen und fachdidaktisch ausleuchten können.

Nun könnte man den ersten Appell-Reflexen entgegnen, dass sie den zweiten Schritt vor dem ersten forderten. Nachdem aber auch schon einige Zeit und viele Fortbildungen vergangen sind, lässt sich konstatieren, dass die Zeit vielleicht erst jetzt reif ist. Packen wir es also an.

Zusammen mit Hendrik Haverkamp, dem Co-Entwickler des KI-Feedback-Tools Fiete, habe ich anlässlich eines Vortrags überlegt, welche Dimensionen zum Themenfeld „Prüfen und KI" gehören. Herausgekommen sind fünf Felder, die deutlich machen, dass es nicht mit einzelnen Aufgaben getan ist. Vielmehr sollten sich Schulen, die ihre Prüfungskultur vor dem Hintergrund von Künstlicher Intelligenz reflektieren möchten, bewusst machen, dass weitreichende Schritte in verschiedene Richtungen erforderlich sind. Präzise ausgedrückt geht es um das Geprüft werden , , , und KI.

Ausgehend von der Prämisse, dass die schulische Prüfungskultur ein Upgrade benötigt, sollen diese Felder im Folgenden überblicksartig ausformuliert werden.

Geprüft werden trotz und ohne KI

Die unteren beiden Bereiche der Grafik sind schnell zu umreißen. Sie machen deutlich, dass Schule aufgrund ihrer sog. Allokationsfunktion (Zuweisung zu gesellschaftlichen Positionen über die Vergabe von Bewertungen und Zertifikaten, vgl. Fend 2008) Prüfungen zu organisieren hat und sich an dieser Tatsache auch durch die LargeLanguageModell-Revolution erstmal nichts ändert. Dazu zählen standardisierte Prüfungen ebenso wie hilfsmittelfreie Prüfungen bzw. solche, in denen per Vorgabe in Prüfungsordnungen bestimmte Hilfsmittel erlaubt sind. Viele klassische Formate der Leistungsüberprüfung müssten erstmal nicht geändert werden, weil sich z. B. durch Aufsicht sicherstellen lässt, dass Schüler*innen keinen Zugriff auf KI-Tools haben. Und auch wenn KI-Tools in gängige Betriebssysteme und Office-Programme integriert worden sind, könnten Papier-Prüfungen den KI-Hilfsmitteleinsatz verhindern.

Da man allerdings davon ausgehen kann, dass derartige Prüfungen nicht den modernen und kompetenzorientierten Unterricht fördern, der den Ansprüchen des 21. Jahrhunderts gerecht wird, ist dieser Weg letztlich eine Sackgasse. Stattdessen gehören klassische Prüfungsformate in vielerlei Hinsicht auf den Prüfstand. Die Orientierung an Kompetenzen, sich verändernde Inhalte und ein neuer Umgang mit Wissen in der Informationsgesellschaft machen eine stetige Anpassung notwendig. Eine solche Anpassung erleben wir beispielsweise an Universitäten, die anstelle von schriftlichen Arbeiten mündliche Verteidigungsgespräche führen lassen. Das stellt streng genommen keine Weiterentwicklung der Prüfung dar, macht aber deutlich, dass erste - aus der Not geborene - Ausweichreflexe in Richtung einer stärkeren Betonung der mündlichen Präsenzprüfung bereits zu beobachten sind.

Geprüft werden über KI

Weiterentwicklungen, die der Verfügbarkeit von Künstlicher Intelligenz konstruktiv begegnen, werden hingegen sichtbar, wenn sich nicht nur die Form der Prüfung verändert, sondern auch neue Inhalte als Lerngegenstand geprüft werden, z.B. über Künstliche Intelligenz. Das können technische Aspekte zur Programmierung, zu Algorithmen und zum maschinellen Lernen sein. Sie gehören als Fachinhalt zum Fach Informatik, andere Aspekte wie gesellschaftlich-kulturelle Auswirkungen in den Politikunterricht und ethische Fragestellungen zum Fach Ethik. Ergänzend können explizit KI-generierte Inhalte in die jeweilige Prüfung integriert und von Schüler*innen analysiert werden. So werden nicht nur fachliche Kompetenzen geprüft, sondern der Blick auch auf Reflexions-, Bewertungs- und Beurteilungskompetenzen gerichtet. Darüber hinaus gehören auch Nutzungsaspekte und Kompetenzen im Bereich der Promptformulierung in diese Dimension.

Die Integration KI-generierter Inhalte sollte jedoch nicht dazu führen, dass hauptsächlich oder ausschließlich Bedienkompetenzen im Vordergrund stehen. Derartige Aufgabenstellungen haben aufgrund des Fachbezugs eine Berechtigung in Informatik, sollten aber in anderen Fächern entsprechend angepasst und erweitert werden. In Deutsch, Biologie oder Französisch wird es nämlich dann interessant, wenn die Verwendung von KI-Tools in der Prüfung dazu führt, dass Lernende fachliche Kompetenzen auf besonders anspruchsvolle und/oder vielfältige Art anwenden müssen.

Geprüft werden mit und von KI

Im Unterschied zum Geprüft werden über KI geht es in den beiden noch ausstehenden Feldern um die Anwendung. Das Geprüft werden mit KI impliziert die aktive Nutzung generativer KI-Systeme durch Schülerinnen und Schüler, das Geprüft werden von KI Prozessbegleitung und/oder automatisierte Formen der Bewertung. In beiden Fällen ist KI- Technologie Teil der Prüfung, nicht nur ein KI-generierter Inhalt.

Eine Möglichkeit besteht darin, Lernenden während der Prüfung einen KI-Tutor zur Seite zu stellen (z. B. über die fobizz-KI-Tools) und dessen Nutzung in der Aufgabe einzufordern. Die Teilaspekte können dabei sehr kleinschrittig und spezifisch sein und die Schüler*innen anleiten, den Chatbot zu einem bestimmten Inhalt und mit bestimmten Prompts einzusetzen. Künstliche Intelligenz wird so zum Aufgabenbewältigungspartner, abgeprüft werden inhaltliche Aspekte sowie Nutzungs-, Bewertungs- und Reflexionskompetenzen im Umgang mit der KI.
KI zur Verbesserung eigener Texte einsetzen
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, KI-Feedback in die Prüfung zu integrieren, um Lernende zur bewussten Überarbeitung eigener Ergebnisse aufzufordern. In diesem Kontext habe ich erste Versuche mit Fiete in einer Deutsch-Klassenarbeit gestartet. Die Schüler*innen konnten Fiete beim Schreiben einer Inhaltsangabe zu einer Kurzgeschichte verwenden, mussten aber auch nachweisen und begründen, an welchen Stellen ihr Text durch das Feedback besser wurde. Hier zeigte sich für mich eindeutig, dass durch die Verfügbarkeit von KI-Feedback in der Prüfungssituation erweiterte Kompetenzen abgeprüft werden können (Reflexions- und Überarbeitungskompetenz). Der Erfahrungsbericht kann hier nachgelesen werden.

Die Beispiele setzen auf den Einsatz von KI-Technologie in der Prüfung, um eine erweiterte Kompetenzorientierung zu ermöglichen. Es soll jedoch nicht unerwähnt bleiben, dass sich neben den Ansprüchen an die Lernenden auch der Korrekturaufwand für Lehrkräfte erhöht. Derartige Aufgabenstellungen lassen sich nur bedingt in Richtig/Falsch-Kategorien bewerten. Vielmehr braucht es ausgearbeitete Bewertungsraster und einen individuellen Blick auf die Gedanken der Schüler*innen. Diese Frage nach der Korrektur ist neben dem Verständnis und der Entwicklung von Aufgaben ein weiteres Schlüsselthema einer neuen Prüfungskultur. Gleichwohl soll die Diskussion möglicher Ansätze in diesem Überblicksartikel bewusst ausgelassen und an anderer Stelle fortgesetzt werden.
Automatisierte Formen der Bewertung
Als letzte Möglichkeit dieser Dimensionen soll auf automatisierte Formen der Bewertung eingegangen werden. Für dieses Geprüft werden durch KI reicht ein bereitgestellter Chatbot nicht aus. Vielmehr ist es erforderlich, spezielle Software für das Automated Essay Scoring (AES) in die Prüfung zu integrieren. Systeme zur KI-gestützten Aufsatzbewertung sind z. B. Turnitin, e-rater, Intellimetric oder PegWriting, die jedoch im deutschen Sprachraum deutlich weniger verbreitet sind als etwa in den USA. Darüber hinaus werden die sogenannten AES-Tools eher im Hochschulbereich eingesetzt als in allgemeinbildenden Schulen. In den nächsten Jahren ist aber davon auszugehen, dass derartige Systeme auch vermehrt Eingang in die deutsche Schullandschaft finden und/oder bereits etablierte adaptive Lernsysteme Prüfungsmodi für Schüler*innen entwickeln. Inwiefern generative Text-KI-Systeme in der Lage sein werden, Schüler*innentexte zu bewerten, wird noch abzuwarten sein. Erste Ansätze der fobizz-KI-Assistenz für Korrekturen zeigen, dass die Bewertungen bislang nur als Vorschläge und damit zur Lehrkräfte-Unterstützung bzw. als Rückmeldung für Schüler*innen im Unterricht (ohne Bewertung) geeignet sind.

Im Unterschied zu Prüfungsaufgaben mit einer KI-Assistenz oder Aufgabenstellungen zu KI-generierten Inhalten sind AES-Systeme problematischer und deshalb umstritten. Jenseits des Versprechens zur Entlastung von Lehrkräften würden sie nämlich massiv in die schulische Prüfungstradition eingreifen. Zum einen bewerten AES-Tools rein kriterienorientiert - es fehlt ihnen am individuellen Bezug zu Lernenden. Das heißt, dass bspw. ein pädagogischer Ermessensspielraum nicht adäquat abgebildet werden kann. Zum anderen werden personenbezogene und sensible Daten über die Leistung von Schüler*innen gesammelt, was Aspekte des Datenschutzes auf den Plan ruft. Und nicht zuletzt darf in Zweifel gezogen werden, ob KI-Systeme überhaupt (schon) in der Lage sind, Schüler*innen-Arbeiten angemessen, gerecht und im Zweifel auch rechtssicher zu bewerten (vgl. auch Zweig 2023).
Orientierung an (neuen) Kompetenzen
Unabhängig dieser Diskussion beschreiben die fünf skizzierten Dimensionen Bereiche, an denen die schulbezogene Prüfungskultur KI-Technologie berührt oder zukünftig berühren könnte. Ohne einen Anspruch auf Vollständigkeit zu erheben, machen die dargestellten Beispiele deutlich, dass es dabei nicht um Spielerei geht. Vielmehr geht es darum, Formen der erweiterten Kompetenzorientierung in (Prüfungs-) Aufgaben abzubilden und Schlüsselkompetenzen der sich wandelnden Informationsgesellschaft aufzunehmen.

Aus meiner Sicht ist es deshalb unerlässlich, geeignete Aufgaben- und Prüfungsformate zu entwickeln und diese einem Praxistest zu unterziehen. Gerade mit Blick auf die KI-integrierenden Prüfungen muss der Erfahrungsschatz nach und nach aufgebaut werden. Insofern die Erfahrungen öffentlich geteilt werden, können auch andere Kolleg*innen davon profitieren.

Interessant ist, dass die Notwendigkeit zur Veränderung der schulischen Prüfungskultur auch von den Lernenden selbst gesehen wird. So zeigt die repräsentative Studie „Pioniere des Wandels" der Vodafone Stiftung etwa, dass 59% der befragten Jugendlichen mehr Anwendungs- und Problemlösekompetenzen in Prüfungen getestet haben wollen, weil sie sich um die Unterscheidbarkeit zwischen eigener Leistung und der von KI-Systemen sorgen. 52% wünschen sich mehr Binnendifferenzierung in Prüfungen und 46% geben an, dass Prüfungen vermehrt auf kritisches Denken und die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme hin ausgerichtet sein sollen. Es geben allerdings nur 21% an, dass KI-Systeme in Prüfungen erlaubt sein sollen, was möglicherweise auf einen Mangel an Erfahrungen mit geeigneten Aufgaben hindeuten könnte.

Zudem setzt sich auch das Expert*innengremium der ständischen wissenschaftlichen Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz (KMK) für eine veränderte Prüfungskultur ein, in der Schüler*innen koaktiv mit der KI zusammenarbeiten und so ganz neue Kompetenzen nachweisen können (z.B. Promptkompetenzen). Im SWK-Paper „ Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem " heißt es:
„Da eine versierte Koaktivität mit LLM eine wichtige Zukunftskompetenz darstellen wird, müssen in den Fächern Prüfungsformate entwickelt werden, in denen Lernende diese Kompetenz unter Beweis stellen können und Aufgaben bereitgestellt werden, die sie darauf vorbereiten. Solche Aufgabenformate könnten projektartig und prozessorientiert angelegt und besondere Anforderungen an das Prompting oder die kritische Reflexion des LLM-Outputs stellen. Sofern dies technisch und datenschutzrechtlich möglich ist, bietet sich z. B. für die Beurteilung der Bearbeitung solcher Aufgaben eine Auswertung der Chatverläufe an." Prozessorientierte Prüfungen und alternative Prüfungsformate
Die Aussage der SWK macht deutlich, dass auch sogenannte alternative und prozessorientierte Prüfungsformate wie Portfolioarbeiten, Projekte, Erklärfilme oder OpenBook-Klausuren um KI-Technologie angereichert werden können. Auch hier sind Lehrkräfte gefordert, unbekanntes Terrain auszuloten. Ein bereitgestellter Chatbot kann z. B. bei der Planung, Strukturierung und Durchführung einer Projektaufgabe ebenso behilflich sein wie DeepL Write dabei unterstützt, eine PowerPoint-Präsentation am Ende einer Portfolio-Arbeit auf sprachliche und rechtschriftliche Fehler zu korrigieren. Es ist jedoch darauf zu achten, die Fähigkeiten zu koaktiven Nutzung von KI-Systemen bzw. das Methodenwissen, wann welches Tool nützlich sein könnte, nicht vorauszusetzen. Diese sind, ebenso wie fachliche Kompetenzen, im Unterricht anzubahnen und zu trainieren. Geschieht dies nicht, kann der Einsatz von KI in Prüfungssituationen dazu führen, leistungsschwächere Schüler*innen doppelt zu benachteiligen.

Im Kern geht es bei der Entwicklung einer neuen Prüfungskultur darum, an den individuellen Lernständen und Stärken der Kinder und Jugendlichen anzusetzen. Prüfungsaufgaben sollten neben fachlichem Wissen insbesondere das kritische Denken und die Problemlösefähigkeiten adressieren. Das Prüfen des Lernstandes sollte aber auch schon während des Lernprozesses ermöglicht werden (formative assessment), sodass Schüler*innen die entsprechende Rückmeldung nutzen können, um eigene Lernwege anzupassen. Das bloße Auswendiglernen für einen summativen Test oder das musterhafte Ausfüllen von Klausurbögen, um den Erwartungshorizont der Lehrkraft möglichst nahe zu kommen, sollte der Vergangenheit angehören.
Ansätze zur Entwicklung einer neuen Prüfungskultur
Die Entwicklung einer neuen Aufgaben- und Prüfungskultur, die nun auch noch KI-Technologie integriert, erfordert von Lehrkräften einiges ab. Sie müssen um die entsprechenden Tools wissen, deren Einsatz didaktisch reflektieren und neue Formate entwickeln und erproben. Das setzt Interesse und eine hohe Bereitschaft an individueller Fortbildung voraus. Grundlegend dafür sind Neugier und eine potenzialsuchende Haltung der Offenheit gegenüber transformativen Technologien. Lehrkräfte, die sich auf derartige Pfade einlassen, brauchen zudem Vertrauen in ihr pädagogisches Gespür, das sich dem Hype des Neuen manchmal auch entgegenstellen muss. Und sie benötigen den Rückhalt ihrer Kolleg*innen, Fachschaften und Schulleitungen, um die Risiken neuer Wege auf sich zu nehmen.

Ein geeignetes Instrument für die praktische Entwicklung von Aufgaben für Unterricht und Prüfung ist die Reflexionsspinne zur Entwicklung neuer Formate vom Institut für zeitgemäße Prüfungskultur. Deren Schieberegler ermöglichen die Feinabstimmung zwischen Raum, Zeit, Material, Aufgabe, Hilfsmittel, Sozialform, Produkt und Feedback. Durch die Visualisierung weiterer Flächen innerhalb des Netzdiagramms werden die erweiterten Handlungsmöglichkeiten bei Prüfungen deutlich. Zu diskutieren wäre, ob Künstliche Intelligenz entweder als eigene Dimension aufgenommen werden muss oder ob KI als optionaler Bestandteil von Material (KI-generierte Inhalte), Hilfsmittel (KI-Assistenz-Systeme), und Feedback (aktiv angefordert per Prompt oder mithilfe eines KI-Feedback-Tools) aktiviert werden kann. Ich würde, ähnlich wie es Christian Haake in einem Text über die Aufgabengestaltung mit KI thematisiert (ders. 2024), die letztere Variante favorisieren. Allerdings schwebt mir vor, dass KI-Optionen hier nicht mit aufgelistet sind, sondern „zugeschaltet" werden können (vgl. Abbildung).

Den Wandel einläuten
Die Aufgaben, die hier skizziert wurden, sind als Prototypen einer kompetenzorientierten Aufgaben- und Prüfungskultur mit KI zu begreifen. Sie können und sollen auf weitere Fächer und Fachbereiche, andere Kompetenzen und verschiedene Schwierigkeitsstufen übertragen werden. Und sie können in ihren Ansätzen auf mündliche Prüfungen, Referate oder Facharbeiten angewandt werden. Dazu braucht es neben der Experimentierfreude pädagogisch-didaktische Erfahrung und ein gutes Gespür dafür, wo und in welcher Form derartigen Aufgabenstellungen überhaupt sinnvoll sind. Und es muss im Sinne der beschriebenen Schritt-für-Schritt-Entwicklung auch nicht gleich alles auf einmal sein. Zusätzliche und ergänzende KI-bezogene Aufgaben in Prüfungen können den Wandel einläuten und wirken gleichzeitig auf die Unterrichtskultur zurück, in der Anwendung und neue Schlüsselkompetenzen im Umgang mit KI-Systemen eine größere Rolle einnehmen.
Der Aufbruch als Chance
Ohne Frage stehen Schule und Lehrkräfte in Bezug auf Künstliche Intelligenz vor großen Herausforderungen. Ich denke aber, dass wir die Not, uns in Bezug auf Aufgaben und Prüfungen verhalten zu müssen, in einen Gestaltungsauftrag umdeuten sollten. Dazu ist mir unlängst ein schönes Bild begegnet, das ich ans Ende dieses Textes stellen möchte: Anfang 2024 war ich als Referent zu einem pädagogischen Tag eingeladen, der mit einer Andacht begann. Der Kollege, der die Einstimmung gestaltete, sprach im Kontext von Künstlicher Intelligenz über Brücken, über die man gehen muss, um festzustellen, ob sie tragen oder einstürzen. Dieser Vergleich scheint mir auch auf das Thema Prüfungskultur mit KI übertragbar. Manchmal werden wir eine Brücke betreten, deren Tragfähigkeit angezweifelt werden muss. An anderer Stelle werden wir jedoch sicher an die andere Seite gelangen und einen neuen Weg entdeckt haben. In diesem Sinne plädiere ich dafür, den Aufbruch als Chance zu begreifen und mit dessen kritisch-konstruktiver Gestaltung zu beginnen.

Literatur und Links zum Weiterlesen:

Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus: Bewertung von Lernprozessen. URL: https://www.km.bayern.de/schule-digital/orientierungsrahmen-ki-und-schule/kuenstliche-intelligenz-und-pruefungskultur.html

Brill, S. (2024): Aufgaben- und Prüfungskultur im Zeitalter von KI. URL: https://www.linkedin.com/pulse/aufgaben-und-prüfungskultur-im-zeitalter-von-ki-steffen-brill-7rxre/?originalSubdomain=de

Fend, H. (2008): Neue Theorie der Schule. Einführung in das Verstehen von Bildungssystemen. VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Haake, C. (2024): Gestaltung von Aufgaben (in Zeiten von KI). URL: https://haak3.de/2024/03/artikel/gestaltung-von-aufgaben-in-zeiten-von-ki-2/

Institut für zeitgemäße Prüfungskultur e.V. (2023). URL: https://pruefungskultur.de

Kuhn, A. (2023): Neue Prüfungsformate. „Das musterhafte Auswendiglernen und Abfragen ist nicht sinnstiftend". URL: https://deutsches-schulportal.de/unterricht/neue-pruefungsformate-institut-fuer-zeitgemaesse-pruefungskultur/

Langela-Bickenbach, A./Dreier, R./Wampfler, P./Albrecht, C. (2024): Wege zu einer zeitgemäßen Prüfungskultur. Grundlagen und Praxisbeispiele. Weinheim und Basel: Beltz Verlag.

Nölte, B. (2023): Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI? Videoaufzeichnung für das Deutsche Schulportal. URL: https://deutsches-schulportal.de/unterricht/video-zeitgemaesse-pruefungskultur-welche-unterstuetzung-bietet-ki/

Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) (2023): Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem. Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz. URL: https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/KMK/SWK/2024/SWK-2024-Impulspapier_LargeLanguageModels.pdf

Vodafone Stiftung Deutschland gGmbH (2024): Pioniere des Wandels. Wie Schüler:innen KI im Unterricht nutzen möchten. URL: https://www.vodafone-stiftung.de/wp-content/uploads/2024/03/Pioniere-des-Wandels-wie-Schueler-innen-KI-im-Unterricht-nutzen-wollen-Jugendstudie-der-VS-2024.pdf

Zweig, K. (2023): Die KI war´s! Von absurd bis tödlich: Die Tücken der künstlichen Intelligenz. Heyne Verlag.

https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-ki-besteht-bayerisches-abitur-mit-bravour,TfB3QBw

Mit dem Schaubild „Lernen und KI" habe ich den schulischen Bildungsauftrag in Bezug auf Künstliche Intelligenz bereits an anderer Stelle diskutiert. Der Beitrag findet sich hier.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Tools datenschutzkonform zur Verfügung zu stellen. Empfehlenswert sind zum Beispiel SchulKI oder die fobizz-KI-Tools. Hauke Pölert hat beide Plattformen auf seinem Blog geschrieben. Darüber hinaus findet sich ein grundlegender Beitrag zum Thema Datenschutz und KI, ebenfalls von Hauke Pölert.

Veröffentlicht am 9. April 2024

Zuletzt aktualisiert am 09-04-2024

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Ansätze und Ideen für den Aufbruch in eine neue Prüfungskultur

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AI Voice Generator & Text to Speech | ElevenLabs

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Dafür ist ElevenLabs derzeit DIE maßgebende Plattform.

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Jugendstudie zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz an Schulen

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Jugendstudie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz an Schulen

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Jugendstudie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz an Schulen

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Jugendliche wünschen sich Umgang mit KI als festen Bestandteil des Unterrichts.

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Repräsentative Befragung der Vodafone Stiftung: Knapp 80 Prozent der jungen Menschen erwarten, dass der Einsatz von KI den Unterricht in den kommenden Jahren stark verändern wird.

Dabei geben 76 Prozent der befragten 14- bis 20-Jährigen an, dass der Einsatz von KI an ihrer Schule entweder gar kein Thema ist oder es keine einheitliche Regelung dazu gibt.

73 Prozent der Befragten sehen im Einsatz von KI eher eine Chance als eine Gefahr.

Berlin/Düsseldorf, 13.03.2024. Der Einzug von Künstlicher Intelligenz in sämtliche Lebensbereiche wird auch im Unterricht nicht Halt machen und dort bereits in den kommenden Jahren für Veränderungen sorgen. Davon ist ein Großteil der jungen Generation in Deutschland überzeugt. Bisher spielt der Einsatz von KI im schulischen Bereich für die meisten Schüler:innen jedoch kaum eine Rolle, Regelungen sind meist nicht vorhanden. Dementsprechend besteht bei einer Mehrheit der jungen Menschen der Wunsch, dass der Umgang mit KI im Unterricht behandelt wird. Denn dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz mehr Chancen als Risiken bietet, davon sind die Schüler:innen überzeugt. Das sind Ergebnisse der repräsentativen Studie „Pioniere des Wandels: Wie Schülerinnen und Schüler KI im Unterricht nutzen möchten" von infratest dimap im Auftrag der Vodafone Stiftung, für die mehr als 1.500 Jugendliche zwischen 14 und 20 Jahren befragt wurden.

„Schülerinnen und Schüler in Deutschland sehen in der Integration von KI eine Chance, den Unterricht entscheidend zu verändern und damit Lern- und Lehrmethoden zu verbessern", so Matthias Graf von Kielmansegg, Geschäftsführer der Vodafone Stiftung. „Mich macht es zuversichtlich, dass die Jugendlichen bereits Vorstellungen davon haben, welche Aspekte von KI in das Curriculum aufgenommen werden sollten und welche Kompetenzen im Umgang mit KI gefördert werden müssen. Deutlich wird aber auch, dass die Festlegung der grundlegenden Lerninhalte und die didaktische Einbettung in das schulische Lernen noch eine große Baustelle sind."

Jugendliche nutzen KI bisher aus Eigeninitiative

Die geringe Nutzung von KI in der Schule bedeutet nicht, dass KI nicht längst im privaten Alltag der Jugendlichen angekommen ist: 74 Prozent der Befragten nutzen bereits KI-Anwendungen, wobei 71 Prozent angeben, dass die Nutzung häufiger aus Eigeninitiative für private oder schulische Zwecke erfolgt und seltener durch die Schule angeregt wird. Ein deutlich geringerer Anteil von 31 Prozent nutzt KI mehrmals pro Woche für schulische Zwecke, nur acht Prozent mindestens einmal täglich. Vorne mit dabei ist ChatGPT, gefolgt von Google Lens und DeepL.

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Jugendstudie zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz an Schulen

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Eine Jugendbefragung im Auftrag der Vodafone Stiftung zur Nutzung von KI, vor allem im schulischen Bereich

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Methoden zum Üben grundlegender Prompt-Regeln von der Medienberaterin Susanne Alles

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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Dieses Praxis-Dokument nutze ich in Workshops für den Einstieg in die Arbeit mit Large Language Modellen wie ChatGPT - schau doch mal!

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Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung

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Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung

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ChatGPT, Midjourney & Co - woher kommen die Trainingsdaten?

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ChatGPT, Midjourney & Co - woher kommen die Trainingsdaten?

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KI verklagt! | Anwalt Christian Solmecke

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ChatGPT, Midjourney & Co - woher kommen die Trainingsdaten? KI verklagt! | Anwalt Christian Solmecke

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Warum KI nicht „nur ein Werkzeug" ist! Grafik & Folien zu „Wenn KI ein Hammer wäre"

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Deutsche Übersetzung zu „If a hammer was like AI" von Per Axbom

„Künstliche Intelligenz ist für mich nur ein Werkzeug!" So lautet ein verbreitetes Argument in der Diskussion rund um ChatGPT und andere KI-Tools. Selbstverständlich kann KI im Sinne eines Werkzeugs genutzt werden. Es ist aber falsch, Diskussionen mit der Verkürzung auf „ ein Werkzeug". Denn die Eigenschaften von KI sind zu mächtig und zu politisch. Per Axbom hat das mit seinem „Hammer"-Vergleich eindrücklich beschrieben.

Hier kommen Infografik / Poster und Vortragsfolien zur freien Nachnutzung. Sie wurden für Vorträge von Jöran Muuß-Merholz entwickelt und sind eine direkte Übersetzung der Überlegungen von Per Axbom: „If a hammer was like AI"

„Wenn KI ein Hammer wäre" (Grafik und Folien)

Die Vortragsversion animiert die einzelnen Punkte Schritt für Schritt. Sie kann als Videodatei oder im .key-Format heruntergeladen: Wenn ein Hammer so wie KI funktionieren würde ... (Folien).

Lizenzangaben

Für Folien und Infografik gelten jeweils die folgenden Lizenzen:

„Wenn ein Hammer so wie KI funktionieren würde ... (Deutsche Fassung)":

Deutsche Version von Jöran Muuß-Merholz und Jula Henke, Agentur J&K - Jöran und Konsorten. Lizenz CC BY-SA 4.0

auf Basis des Originals „If a hammer was like AI" (version 2 - June 2023)
von Per Axbom unter der gleichen Lizenz viahttps://axbom.com/hammer-ai/.

Bearbeitung: Übersetzung und grafische Neugestaltung

Das Original von Per Axbom

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Warum KI nicht „nur ein Werkzeug" ist! Grafik & Folien zu „Wenn KI ein Hammer wäre"

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Deutsche Übersetzung zu „If a hammer was like AI" von Per Axbom„Künstliche Intelligenz ist für mich nur ein Werkzeug!" So lautet ein verbreitetes Argument in der Diskussion rund um ChatGPT und andere KI-Tools. Selbstverständlich kann KI auch im Sinne eines Werkzeugs genutzt werden. Es

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Dieses Modell von Lehrer & Bildungsblogger Joscha Falk halte ich für den besten Ansatz, um über den Einsatz von KI im Unterricht nachzudenken.

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kannst du über die Seite von OpenAI nutzen, allerdings musst du einen Account erstellen. Auch ohne Bezahlabo kannst du aktuelle Modelle nutzen, allerdings keine eigenen Chatbots bauen.

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Get instant answers, find creative inspiration, learn something new.

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Copilot nutzt die aktuelle Version von ChatGPT und die Suchmaschine Bing. Um Copilot vollumfänglich zu nutzen, benötigst du einen Microsoft Account.

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ist ein Hub für Open Source Tools, auf dem eine Vielzahl von KI-Tools von einer Community online gestellt wird.

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Users and organizations already use the Hub as a collaboration platform,
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Test von Torben Platzer

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Ich habe die Gefährliche KI (My AI) von Snapchat getestet

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Beispiel für ein mit Hey Gen erstelltes Video

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Beispiel für ein mit Hey Gen erstelltes Video

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Hey Gen bietet auf dieser Seite einen Videoübersetzer zum Testen an: Nimm ein Video auf, in dem du zu sehen bist und etwas erklärst. Ziehe das Video in das Tool und wähle die Sprache, in die das Video übersetzt werden soll. Hey Gen schickt dir das übersetzte Video an deine Mailadresse.

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One-click to translate your spokesperson video with natural voice clone, lip-sync and talking style, powered by HeyGen Labs generative AI.

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DeepL Translate: The world’s most accurate translator

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Stärker als Google Translate: DeepL gilt als das beste Übersetzungs-Tool der Welt, weil es nicht nur übersetzt, sondern auch formvollendet formuliert. Auch Dokumente, Bilder und Präsentationen kannst du hier einfügen und übersetzen.

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Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field.
Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we've tried.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL every day.

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Google Übersetzer herunterladen und verwenden

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Mit Google Übersetzer kannst du Textdateien in über 130 Sprachen übersetzen. Mit der mobilen App für Tablet & Smartphone kannst du Texte über die Videokamera übersetzen und ein Live-Gespräch in zwei Sprachen führen.

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SlidesGPT erstellt dir nicht nur Präsentationsfolien, sondern direkt auch noch den Sprechtext dazu. Du kannst das Tool ohne Anmeldung testen.

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Perplexity genießt als Hybrid aus Sprachmodell und Suchmaschine einen guten Ruf und eignet sich hervorragend für Recherchen.

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Copilot nutzt die aktuelle Version von ChatGPT in Kombination mit der Suchmaschine Bing. Um Copilot vollumfänglich zu nutzen, benötigst du einen Microsoft Account.

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Bilder generieren - das geht mit OpenAIs Modell DALL.E einfach bei Copilot. Beschreibe dem Chatbot einfach, was er für dich zeichnen soll. Dafür ist ein Microsoft Account erforderlich, aber kein Bezahl-Abo.

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Während LLMs für die Textproduktion trainiert wurden, können Diffusionsmodelle aus einem großen Datensatz von Bildern auf Befehl neue Bilder erstellen. Es gibt viele kostenpflichtige Tools wie Midjourney - hier sollen kostenfreie Möglichkeiten vorgestellt werden:

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Raw and Uncut - Folge 26 mit Prof.'in Beatrix Busse: ChatGPT in der Hochschullehre

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Listen to this episode from Raw and Uncut - 11 Minuten Medienpädagogik on Spotify. Welchen Einfluss haben künstliche Intelligenzen auf die Lehre? Welche Herausforderungen und Potenziale bringen KI's für unsere Gesellschaft und wie können Lehrkräfte mit ChatGPT umgehen? In Folge 26 von „Raw and Uncut - 11 Minuten Medienpädagogik" sprechen wir mit Prof.

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Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr - KI prägt unsere Gegenwart. Künstlich generierte Texte, Bilder und Stimmen sind überall ... und werden wöchentlich besser. Welche Auswirkungen bringt die KI in Arbeitswelt, Bildung und Gesellschaft mit sich? Wie kann man künstliche Intelligenz selbst im Alltag nutzen? Und was passiert, wenn jeder Inhalt im Internet auch ein KI-Fake sein könnte? Gregor Schmalzried, Marie Kilg und Fritz Espenlaub stellen sich jeden Dienstag den großen und kleinen Fragen der KI-Revolution - und trennen die Fakten vom Hype. Ein ARD-Podcast von BR24 und SWR.

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Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr - KI prägt unsere Gegenwart. Künstlich generierte Texte, Bilder und Stimmen sind überall ... und werden wöchentlich besser. Welche Auswirkungen bringt die KI in Arbeitswelt, Bildung und Gesellschaft mit sich? Wie kann man künstliche Intelligenz selbst im Alltag nutzen?

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Künstliche Intelligenz revolutioniert unseren Alltag. Sie übersetzt Texte, filtert Nachrichten, analysiert Röntgenbilder und entscheidet, wer einen Job bekommt. Im Podcast „KI verstehen" geben wir jede Woche Antworten auf Fragen zum Umgang mit KI.

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ist ein Feedback-Tool für Lehrkräfte & Schüler:innen, das derzeit getestet wird

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bietet ChatGPT über DSGVO-konforme Server an.

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bietet als Fortbildungsplattform auch einen Zugang zu ChatGPT und anderen Modellen - derzeit für Lehrkräfte wohl die beste Lösung.

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Datensicher & extra für den Unterricht entwickelt

Mit den Klassenräumen kannst du die KI-Assistenz DSGVO-konform mit deinen Schüler*innen teilen. Die fobizz Tools wurden speziell für Lehrkräfte und den Einsatz in Schule und Unterricht entwickelt, erfordern keine Registrierung deiner Schüler*innen und sind werbefrei!

Die Klassenräume kannst du kostenfrei testen und damit 5 Klassenräume anlegen. Für eine unbegrenzte Nutzung der Tools benötigst du die Tools Pro Lizenz.

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KI mit deinen Schüler*innen nutzen | fobizz Klassenräume

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Nutze die fobizz KI-Assistenz datenschutzkonform mit deinen Schüler*innen. Entdecke die Klassenräume von fobizz.

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Beispiel für eine Unterrichtseinheit: Fake News erkennen und entlarven 🧐🌅

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Beispiel für eine Unterrichtseinheit: Fake News erkennen und entlarven 🧐🌅

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In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven 🧐🌅 - Manuel Flick

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Bild-KI im Unterricht: Entdecke im meiner Unterrichtseinheit die Möglichkeiten von KI-Bildgeneratoren im Unterricht und schau dir an, wie Schülerinnen und Schüler KI-Bilder und Fake News erkennen und entlarven können.