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Gamma.com.ai: AI Presentation Maker for Pro Slides

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Die meisten Inhalte habe ich tatsächlich schon vorgegeben, wobei Schlagwörter folgend ausformuliert wurden. Eigenständig hat das Tool keine Zahlen, Daten oder Fakten bzw. Studien ergänzt, was ChatGPT bestimmt gemacht hätte. Nach erstem Eindruck also kein automatische Kombination von verschieden KI-Tools, was natürlich optimaler wäre.

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Custom integrations

Would you like to complement your services with our AI-based discovery tools? Using our Custom Services, organisations are able to embed Open Knowledge Maps components in their own discovery systems.

Explore live case studies

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Open Knowledge Maps - Your guide to scientific knowledge

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AI Video Generator | #1 on G2’s 2025 Top 100 List | HeyGen

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HeyGen, rated 4.8/5 on G2, is the #1 AI video generator of 2025. Create professional AI-powered avatar videos, translate content, and bring ideas to life.

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Free AI Podcast Generator by Wondercraft

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Beste Wordtune Deutsch Alternative zum (Neu-)Schreiben von Inhalten

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Bester KI Video Generator im Jahr 2024 - Synthesia

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Mistral Le Chat - Die ChatGPT Alternative aus der EU

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Dieser KI-Chatbot ist die europäische Antwort auf ChatGPT. Le Chat von Mistral.ai bietet mit einen kostenlosen Account Zugriff auf drei Top KI-Modelle an.

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In diesem Artikel geben wir Ihnen eine Zusammenfassung des Gesetzes über künstliche Intelligenz, wobei wir die Teile ausgewählt haben, die für Sie am ehesten von Bedeutung sind, unabhängig davon, wer Sie sind. Dort, wo es relevant ist, geben wir Links zum Originaldokument an, damit Sie jederzeit auf den Gesetzestext zugreifen können.
Um den vollständigen Text des AI Act selbst zu erkunden, verwenden Sie unseren AI Act Explorer. Wenn Sie wissen möchten, welche Teile des Textes für Sie besonders relevant sind, können Sie auch unseren Compliance Checker verwenden. Als PDF anzeigen
Vier-Punkte-Zusammenfassung
Das KI-Gesetz stuft KI nach ihrem Risiko ein:

Unannehmbare Risiken sind verboten (z. B. soziale Bewertungssysteme und manipulative KI).

Der größte Teil des Textes befasst sich mit KI-Systemen mit hohem Risiko, die reguliert sind.

Ein kleinerer Teil befasst sich mit KI-Systemen mit begrenztem Risiko, für die geringere Transparenzpflichten gelten: Entwickler und Betreiber müssen sicherstellen, dass die Endnutzer wissen, dass sie mit KI interagieren (Chatbots und Deepfakes).

Das geringste Risiko ist unreguliert (einschließlich der meisten KI-Anwendungen, die derzeit auf dem EU-Binnenmarkt erhältlich sind, wie z. B. KI-gestützte Videospiele und Spam-Filter - zumindest im Jahr 2021; dies ändert sich mit der generativen KI).

Die meisten Verpflichtungen treffen die Anbieter (Entwickler) von risikoreichen KI-Systemen.

Diejenigen, die beabsichtigen, hochriskante KI-Systeme in der EU in Verkehr zu bringen oder in Betrieb zu nehmen, unabhängig davon, ob sie in der EU oder in einem Drittland ansässig sind.

Und auch Anbieter aus Drittländern, bei denen der Output des Hochrisiko-KI-Systems in der EU verwendet wird.

Nutzer sind natürliche oder juristische Personen, die ein KI-System beruflich einsetzen, nicht aber betroffene Endnutzer.

Die Nutzer (Anwender) von KI-Systemen mit hohem Risiko haben einige Verpflichtungen, wenn auch weniger als die Anbieter (Entwickler).

Dies gilt für Nutzer in der EU und für Nutzer in Drittländern, wenn der Output des KI-Systems in der EU verwendet wird.

Allzweck-KI (GPAI):

Alle Anbieter von GPAI-Modellen müssen technische Unterlagen und Gebrauchsanweisungen bereitstellen, die Urheberrechtsrichtlinie einhalten und eine Zusammenfassung der für die Ausbildung verwendeten Inhalte veröffentlichen.

Anbieter von GPAI-Modellen mit freien und offenen Lizenzen müssen lediglich das Urheberrecht einhalten und die Zusammenfassung der Ausbildungsdaten veröffentlichen, es sei denn, sie stellen ein systemisches Risiko dar.

Alle Anbieter von GPAI-Modellen, die ein systemisches Risiko darstellen - ob offen oder geschlossen -, müssen auch Modellbewertungen und Gegentests durchführen, schwerwiegende Vorfälle verfolgen und melden und Cybersicherheitsschutzmaßnahmen gewährleisten.

Die folgenden Arten von KI-Systemen sind nach dem KI-Gesetz "verboten".

KI-Systeme:

Einsatz von unterschwelligen, manipulativen oder täuschenden Techniken, um das Verhalten zu verzerren und die bewusste Entscheidungsfindung zu beeinträchtigen, wodurch erheblicher Schaden entsteht.

Ausnutzung von Schwachstellen im Zusammenhang mit Alter, Behinderung oder sozioökonomischen Verhältnissen, um das Verhalten zu verzerren und erheblichen Schaden anzurichten.

biometrische Kategorisierungssysteme, die Rückschlüsse auf sensible Merkmale (Rasse, politische Meinungen, Gewerkschaftszugehörigkeit, religiöse oder philosophische Überzeugungen, Sexualleben oder sexuelle Ausrichtung) zulassen, außer bei der Kennzeichnung oder Filterung rechtmäßig erworbener biometrischer Datensätze oder bei der Kategorisierung biometrischer Daten durch die Strafverfolgungsbehörden.

Soziales Scoring, d. h. die Bewertung oder Klassifizierung von Personen oder Gruppen aufgrund ihres Sozialverhaltens oder ihrer persönlichen Eigenschaften, was zu einer nachteiligen oder ungünstigen Behandlung dieser Personen führt.

die Bewertung des Risikos, dass eine Person Straftaten begeht, ausschließlich auf der Grundlage von Profilen oder Persönlichkeitsmerkmalen, es sei denn, sie wird zur Ergänzung menschlicher Bewertungen auf der Grundlage objektiver, überprüfbarer Fakten, die in direktem Zusammenhang mit kriminellen Aktivitäten stehen, verwendet.

Aufbau von Gesichtserkennungsdatenbanken durch ungezieltes Auslesen von Gesichtsbildern aus dem Internet oder aus Videoüberwachungsaufnahmen.

das Ableiten von Emotionen am Arbeitsplatz oder in Bildungseinrichtungen, außer aus medizinischen oder Sicherheitsgründen.

Biometrische Fernidentifizierung (RBI) in Echtzeit in öffentlich zugänglichen Räumen für die Strafverfolgungaußer wenn:

Suche nach vermissten Personen, Entführungsopfern und Menschen, die Opfer von Menschenhandel oder sexueller Ausbeutung geworden sind;

Verhinderung einer erheblichen und unmittelbaren Bedrohung des Lebens oder eines vorhersehbaren terroristischen Angriffs; oder

Identifizierung von Verdächtigen bei schweren Straftaten (z. B. Mord, Vergewaltigung, bewaffneter Raubüberfall, Drogen- und illegaler Waffenhandel, organisierte Kriminalität, Umweltkriminalität usw.).

Anmerkungen zur biometrischen Fernidentifizierung:
Der Einsatz einer KI-gestützten Echtzeit-RBI ist nur dann zulässig , wenn der Verzicht auf das Instrument einen erheblichen Schaden verursachen würde, und muss die Rechte und Freiheiten der betroffenen Personen berücksichtigen.

Vor dem Einsatz muss die Polizei eine Folgenabschätzung für die Grundrechte durchführen und das System in der EU-Datenbank registrieren. In hinreichend begründeten dringenden Fällen kann der Einsatz jedoch auch ohne Registrierung erfolgen, sofern er später ohne unangemessene Verzögerung registriert wird.

Das AI-Büro stellt ein

Die Europäische Kommission stellt Vertragsbedienstete ein, die auf KI-Technologie spezialisiert sind, um die modernsten KI-Modelle zu verwalten. Hier finden Sie einen Überblick über die Aufgaben und Aktivitäten des KI-Büros.

Wir teilen diese Gelegenheit, weil wir glauben, dass das Amt für Künstliche Intelligenz in naher Zukunft ein wichtiger Akteur bei der Regulierung von KI-Technologien sein wird. Die Besetzung dieser Funktion mit hochqualifizierten Fachkräften ist eine wesentliche Voraussetzung für eine wirksame Regulierung der KI-Technologie in der EU und für die Anregung einer ähnlichen Regulierung auf der ganzen Welt.
Anmeldeschluss ist der 27. März, 12:00 Uhr MEZ Ansicht der Rolle
AI-Systeme mit hohem Risiko(Titel III)

Einige KI-Systeme werden im Rahmen des KI-Gesetzes als "hohes Risiko" eingestuft. Für die Anbieter dieser Systeme gelten zusätzliche Anforderungen.

Klassifizierungsregeln für KI-Systeme mit hohem Risiko(Art. 6)

KI-Systeme mit hohem Risiko sind solche:

als Sicherheitsbauteil oder ein Produkt verwendet wird, das unter die EU-Rechtsvorschriften in Anhang II fällt UND einer Konformitätsbewertung durch einen Dritten gemäß diesen Anhang II-Rechtsvorschriften unterzogen werden muss; ODER

die unter Anhang III Anwendungsfälle (unten), außer wenn:

das KI-System führt eine enge prozedurale Aufgabe aus;

verbessert das Ergebnis einer zuvor durchgeführten menschlichen Tätigkeit;

Entscheidungsmuster oder Abweichungen von früheren Entscheidungsmustern aufdeckt und nicht dazu gedacht ist, die zuvor durchgeführte menschliche Bewertung ohne angemessene menschliche Überprüfung zu ersetzen oder zu beeinflussen; oder

führt eine vorbereitende Aufgabe für eine Bewertung durch, die für die in Anhang III aufgeführten Anwendungsfälle relevant ist.

KI-Systeme gelten immer dann als risikoreich, wenn sie ein Profil von Personen erstellen, d. h. wenn sie personenbezogene
Daten automatisiert verarbeiten, um verschiedene Aspekte des Lebens einer Person zu bewerten, z. B. Arbeitsleistung, wirtschaftliche Lage, Gesundheit,
Vorlieben, Interessen, Zuverlässigkeit, Verhalten, Standort oder Bewegung.

Anbieter, die der Meinung sind, dass ihr KI-System, das nicht unter Anhang III fällt, kein hohes Risiko darstellt, müssen eine solche Bewertung
dokumentieren, bevor sie es in Verkehr bringen oder in Betrieb nehmen.

Anforderungen an Anbieter von AI-Systemen mit hohem Risiko (Art. 8-25)

Anbieter von AI mit hohem Risiko müssen:

Einrichtung eines Risikomanagementsystems für den gesamten Lebenszyklus des KI-Systems mit hohem Risiko;

Durchführung von Data Governance, um sicherzustellen, dass die Schulungs-, Validierungs- und Testdatensätze relevant, ausreichend repräsentativ und so weit wie möglich fehlerfrei und vollständig sind.

Erstellung von technischen Unterlagen zum Nachweis der Konformität und Bereitstellung von Informationen für die Behörden, um die Konformität zu bewerten.

ihr KI-System für hohe Risiken so zu gestalten, dass es Ereignisse, die für die Identifizierung von Risiken auf nationaler Ebene relevant sind, und wesentliche Änderungen während des gesamten Lebenszyklus des Systems automatisch aufzeichnen kann.

Bereitstellung von Gebrauchsanweisungen für nachgeschaltete Verteiler, damit diese die Vorschriften einhalten können.

ihr KI-Hochrisikosystem so zu gestalten, dass die Einsatzkräfte die Möglichkeit haben, eine menschliche Aufsicht zu implementieren.

ihr risikoreiches KI-System so zu gestalten, dass es ein angemessenes Maß an Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit erreicht.

Einrichtung eines Qualitätsmanagementsystems zur Gewährleistung der Einhaltung der Vorschriften.

Nicht verbotene biometrische Verfahren: Biometrische Fernidentifikationssysteme, mit Ausnahme der biometrischen Überprüfung, die bestätigt, dass eine Person diejenige ist, die sie vorgibt zu sein. Biometrische Kategorisierungssysteme, die auf sensible oder geschützte Attribute oder Merkmale schließen. Systeme zur Erkennung von Emotionen.

Kritische Infrastrukturen: Sicherheitskomponenten bei der Verwaltung und dem Betrieb kritischer digitaler Infrastrukturen, im Straßenverkehr und bei der Versorgung mit Wasser, Gas, Wärme und Strom.

Allgemeine und berufliche Bildung: KI-Systeme, die den Zugang, die Zulassung oder die Zuweisung zu Bildungs- und Berufsbildungseinrichtungen auf allen Ebenen bestimmen. Bewertung von Lernergebnissen, einschließlich derer, die zur Steuerung des Lernprozesses des Schülers verwendet werden. Bewertung des angemessenen Bildungsniveaus für eine Person. Überwachung und Erkennung von unzulässigem Schülerverhalten bei Prüfungen.

Beschäftigung, Arbeitnehmermanagement und Zugang zur Selbständigkeit: KI-Systeme für die Einstellung oder Auswahl, insbesondere für gezielte Stellenanzeigen, die Analyse und Filterung von Bewerbungen und die Bewertung von Kandidaten. Beförderung und Beendigung von Verträgen, Zuweisung von Aufgaben auf der Grundlage von Persönlichkeitsmerkmalen oder Eigenschaften und Verhalten sowie Überwachung und Bewertung der Leistung.

Zugang zu und Inanspruchnahme von wesentlichen öffentlichen und privaten Dienstleistungen: KI-Systeme, die von Behörden zur Beurteilung der Anspruchsberechtigung auf Leistungen und Dienste, einschließlich deren Zuweisung, Kürzung, Entzug oder Rückforderung, verwendet werden. Bewertung der Kreditwürdigkeit, außer bei der Aufdeckung von Finanzbetrug. Bewertung und Klassifizierung von Notrufen, einschließlich der Festlegung von Prioritäten für den Einsatz von Polizei, Feuerwehr, medizinischer Hilfe und Dringlichkeitsdiensten für Patienten. Risikobewertung und Tarifierung in der Kranken- und Lebensversicherung.

Strafverfolgung: KI-Systeme zur Bewertung des Risikos einer Person, Opfer eines Verbrechens zu werden. Polygraphen. Bewertung der Zuverlässigkeit von Beweisen bei strafrechtlichen Ermittlungen oder Strafverfolgungen. Bewertung des Risikos einer Person, straffällig zu werden oder erneut straffällig zu werden, nicht nur auf der Grundlage eines Profils oder der Bewertung von Persönlichkeitsmerkmalen oder früherem kriminellen Verhalten. Profiling bei der Ermittlung, Untersuchung oder Verfolgung von Straftaten.

Migrations-, Asyl- und Grenzkontrollmanagement: Lügendetektoren. Bewertung von irregulärer Migration oder Gesundheitsrisiken. Prüfung von Anträgen auf Asyl, Visa und Aufenthaltsgenehmigungen und damit zusammenhängende Beschwerden in Bezug auf die Anspruchsberechtigung. Aufspüren, Erkennen oder Identifizieren von Personen, mit Ausnahme der Überprüfung von Reisedokumenten.

Rechtspflege und demokratische Prozesse: KI-Systeme, die bei der Erforschung und Auslegung von Fakten und der Anwendung des Rechts auf konkrete Sachverhalte oder bei der alternativen Streitbeilegung eingesetzt werden. Beeinflussung der Ergebnisse von Wahlen und Volksabstimmungen oder des Abstimmungsverhaltens, mit Ausnahme von Ergebnissen, die nicht direkt mit Menschen interagieren, wie z. B. Werkzeuge, die zur Organisation, Optimierung und Strukturierung politischer Kampagnen verwendet werden.

Allzweck-KI (GPAI)

Ein GPAI-Modell ist ein KI-Modell, auch wenn es mit einer großen Datenmenge unter Verwendung von Selbstüberwachung in großem Maßstab trainiert wurde, das eine signifikante Allgemeinheit aufweist und in der Lage ist, ein breites Spektrum unterschiedlicher Aufgaben kompetent auszuführen, unabhängig davon, wie das Modell auf den Markt gebracht wird, und das in eine Vielzahl von nachgelagerten Systemen oder Anwendungen integriert werden kann. Dies gilt nicht für KI-Modelle, die vor ihrer Veröffentlichung auf dem Markt für Forschungs-, Entwicklungs- und Prototyping-Aktivitäten verwendet werden.

Ein GPAI-System ist ein KI-System, das auf einem allgemeinen KI-Modell basiert, das für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden kann, sowohl zur direkten Verwendung als auch zur Integration in andere KI-Systeme.

GPAI-Systeme können als KI-Systeme mit hohem Risiko genutzt oder in diese integriert werden. Die Anbieter von GPAI-Systemen sollten mit den Anbietern von KI-Systemen mit hohem Risiko zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Vorschriften durch letztere zu ermöglichen.
Alle Anbieter von GPAI-Modellen müssen:

Erstellung der technischen Dokumentation, einschließlich des Ausbildungs- und Testverfahrens und der Bewertungsergebnisse.

Ausarbeitung von Informationen und Unterlagen für nachgelagerte Anbieter, die das GPAI-Modell in ihr eigenes KI-System integrieren wollen, damit diese die Möglichkeiten und Grenzen verstehen und in die Lage versetzt werden, die Anforderungen zu erfüllen.

Festlegung einer Politik zur Einhaltung der Urheberrechtsrichtlinie.

Veröffentlichung einer hinreichend detaillierten Zusammenfassung der für das Training des GPAI-Modells verwendeten Inhalte.

GPAI-Modelle mit freier und offener Lizenz - deren Parameter, einschließlich der Gewichte, der Modellarchitektur und der Modellverwendung, öffentlich zugänglich sind und den Zugang, die Verwendung, die Änderung und die Verbreitung des Modells ermöglichen - müssen nur die beiden letztgenannten Verpflichtungen erfüllen, es sei denn, das GPAI-Modell mit freier und offener Lizenz ist systemisch.

GPAI-Modelle stellen ein systemisches Risiko dar, wenn der kumulierte Rechenaufwand für die Ausbildung mehr als 1025 Gleitkommaoperationen (FLOPs) beträgt. Die Anbieter müssen der Kommission innerhalb von 2 Wochen mitteilen, ob ihr Modell dieses Kriterium erfüllt. Der Anbieter kann Argumente dafür vorbringen, dass sein Modell trotz Erfüllung der Kriterien keine systemischen Risiken birgt. Die Kommission kann von sich aus oder durch eine qualifizierte Warnung des wissenschaftlichen Gremiums unabhängiger Experten entscheiden, dass ein Modell hohe Auswirkungen hat und damit systemrelevant ist.

Zusätzlich zu den vier oben genannten Verpflichtungen müssen die Anbieter von GPAI-Modellen mit systemischem Risiko auch:

Durchführung von Modellevaluierungen, einschließlich der Durchführung und Dokumentation gegnerischer Tests zur Ermittlung und Minderung von Systemrisiken.

Bewertung und Abschwächung möglicher systemischer Risiken, einschließlich ihrer Quellen.

Verfolgung, Dokumentation und Meldung schwerwiegender Vorfälle und möglicher Abhilfemaßnahmen an das AI-Büro und die jeweils zuständigen nationalen Behörden ohne unangemessene Verzögerung.

Gewährleistung eines angemessenen Niveaus an Cybersicherheitsschutz.

Alle Anbieter von GPAI-Modellen können die Einhaltung ihrer Verpflichtungen nachweisen, indem sie sich freiwillig an einen Verhaltenskodex halten, bis harmonisierte europäische Normen veröffentlicht werden, deren Einhaltung zu einer Konformitätsvermutung führt. Anbieter, die sich nicht an einen Verhaltenskodex halten, müssen für die Genehmigung durch die Kommission alternative angemessene Mittel zur Einhaltung der Vorschriften nachweisen.
Verhaltenskodizes

Wird internationalen Ansätzen Rechnung tragen.

Sie wird sich auf die oben genannten Verpflichtungen erstrecken, aber nicht notwendigerweise darauf beschränkt sein, insbesondere auf die relevanten Informationen, die in die technischen Unterlagen für Behörden und nachgeschaltete Anbieter aufzunehmen sind, auf die Ermittlung von Art und Charakter der Systemrisiken und ihrer Quellen sowie auf die Modalitäten des Risikomanagements, die den besonderen Herausforderungen bei der Bewältigung von Risiken aufgrund der Art und Weise, wie sie in der gesamten Wertschöpfungskette entstehen und sich verwirklichen können, Rechnung tragen.

Das AI-Büro kann Anbieter von GPAI-Modellen und die zuständigen nationalen Behörden auffordern, sich an der Ausarbeitung der Kodizes zu beteiligen, während die Zivilgesellschaft, die Industrie, die Wissenschaft, nachgelagerte Anbieter und unabhängige Experten den Prozess unterstützen können.

Governance

Wie wird das KI-Gesetz umgesetzt?

Das AI-Büro wird innerhalb der Kommission eingerichtet, um die effektive Umsetzung und Einhaltung der GPAI-Modellanbieter zu überwachen.

Nachgelagerte Anbieter können beim AI-Büro eine Beschwerde über die Verletzung durch vorgelagerte Anbieter einreichen.

Das AI-Büro kann Bewertungen des GPAI-Modells durchführen, um:

die Einhaltung der Vorschriften zu bewerten, wenn die im Rahmen ihrer Befugnisse zur Anforderung von Informationen gesammelten Informationen unzureichend sind.

Untersuchung der systemischen Risiken, insbesondere im Anschluss an einen qualifizierten Bericht des wissenschaftlichen Gremiums unabhängiger Sachverständiger.

Zeitleisten

In diesem Beitrag finden Sie einen Überblick über den gesamten Zeitplan der Umsetzung.

Nach dem Inkrafttreten wird das AI-Gesetz gelten:

6 Monate für verbotene KI-Systeme.

12 Monate für GPAI.

24 Monate für AI-Systeme mit hohem Risiko gemäß Anhang III.

36 Monate für AI-Systeme mit hohem Risiko gemäß Anhang II.

Die Verhaltenskodizes müssen 9 Monate nach Inkrafttreten fertig sein.

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Übersicht über das KI-Gesetz | EU-Gesetz über künstliche Intelligenz

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In diesem Artikel geben wir Ihnen eine Zusammenfassung des Gesetzes über künstliche Intelligenz, wobei wir die Teile ausgewählt haben, die für Sie am ehesten von Bedeutung sind, unabhängig davon, wer Sie sind. Dort, wo es relevant ist, geben wir Links zum Originaldokument an, damit Sie jederzeit auf den Gesetzestext zugreifen können.

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ElevenLabs: Free Text to Speech & AI Voice Generator | ElevenLabs

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Create the most realistic speech with our AI audio in 1000s of voices and 32 languages. Pioneering research in Text to Speech and AI Voice Generation

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Napkin AI - The AI assistant for visual communication

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Just type, copy-paste or generate your text and Napkin will instantly transform it into insightful visuals. Make your communication more effective with Napkin.

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Scribbr verpflichtet sich, die akademische Integrität zu schützen. Unsere Plagiatsprüfung und der kostenlose Inhalt der Wissensdatenbank sollen Studierenden dabei helfen, unbeabsichtigte Plagiate zu vermeiden.

Wir tun alles dafür, um zu verhindern, dass unsere Software für betrügerische oder manipulative Zwecke verwendet wird.

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Neben einer regulären Plagiatsprüfung bietet Scribbr auch eine Selbstplagiatsprüfung an, bei der du deine eigenen Quellen hochladen kannst. So kannst du beispielsweise eine alte Hausarbeit von dir, Abschlussarbeiten anderer Studierender oder Quellen aus internen Datenbanken hochladen und dein eigenes Dokument damit auf Plagiat überprüfen.

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Taskcards C. Stenschke - KI in Unterricht

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Taskcards C. Stenschke - KI in Unterricht

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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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fobizz | Tools, KI, Fortbildungen & Unterrichtsmaterial für Lehrkräfte

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DeepL Übersetzer: Der präziseste Übersetzer der Welt

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"The best thing is that you don't have to go through all the struggle to figure out what words are required for your research and you can just sit back put a link of paper that you already have and start reading."

- A Happy Rabbit

"Having papers suggested that are both earlier and later than those already on my list, as well as the similar papers function, have helped me to find work I would have needed to pore over reference lists for ages to find otherwise. It's a huge time-saver!"

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Create an image from text prompt

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This is an AI Image Generator. It creates an image from scratch from a text description.

Yes, this is the one you've been waiting for. This text to image generator uses AI to understand your words and convert them to a unique image each time. Like magic.

This can be used to generate AI art, or for general silliness.

Don't expect the quality to be photorealistic, however. You would need a really really big AI to do that, and have you priced those lately?

If you can't think of something, try "Balloon in the shape of X" where X is something you wouldn't find in balloon form.

API Docs

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AI Image Generator API Documentation

Pricing: $5 per 100 API calls, or $5 per 500 for DeepAI Pro subscribers

grid_size
Pass a string, either "1" or "2"
"2" is the default, which returns a 2x2 grid with 4 images.
Pass "1" to only receive 1 image.

width, height
Pass a string, eg "256" or "768" (default 512)
Use values between 128 and 1536.
Note: values above approximately 700 or below 256 may produce strange outputs.

image_generator_version
Pass a string, either "standard" or "hd" (default standard)

negative_prompt
Pass a string to indicate what you want to be removed from the image
Can be used to enhance image quality and details.
Example negative prompts: bad anatomy,bad proportions, blurry, cloned face, cropped, deformed, dehydrated, disfigured, duplicate, error, extra arms, extra fingers, extra legs, extra limbs, fused fingers, gross proportions, jpeg artifacts, long neck, low quality, lowres, malformed limbs, missing arms, missing legs, morbid, mutated hands, mutation, mutilated, out of frame, poorly drawn face, poorly drawn hands, signature, text, too many fingers, ugly, username, watermark, worst quality.

Frequently Asked Questions

Is commercial use allowed?
Yes, all commercial use is allowed for the generated images.

You can use these images in general for any legal purpose you wish.

Please see our full terms of service here:Terms of Service

Can I use the generated images for NFT?
Yes.

Who owns the output?
The images are considered public domain, that is, they have no owner.

Copyright on output?
The images generated by the AI have no copyright.

Can I get higher resolution or higher quality images?
At this time we don't offer higher quality or higher resolution. What you see is what we have available, which will improve over time.

Is the quality of the images good enough for printing?
In general the quality is good enough for printing smaller images. Larger prints might become very blurry.

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Erstellen Sie mit unserem kostenlosen Stable Diffusion AI-Bildgenerator AI-Kunst.

Wenn Sie nicht finden, wonach Sie suchen, wenden Sie sich an unser Support-Team und wenn Sie glücklich sind, wird jemand Ihnen antworten.

Stable Diffusion ist ein Deep-Learning-Modell, das zur Umwandlung von Text in Bilder verwendet wird. Es kann hochqualitative, photorealistische Bilder erzeugen, die wie echte Fotos aussehen, indem es einfach Text eingeben lässt. Die neueste Version dieses Modells ist Stable Diffusion XL, welches ein größeres UNet-Rückgrat-Netzwerk hat und noch höhere Qualitätsbilder generieren kann. Sie können den kostenlosen AI-Bildgenerator auf Stable Diffusion Online verwenden oder über 9 Millionen Stable Diffusion-Prompts auf Prompt Database suchen.

Stable Diffusion ist einzigartig darin, dass es mit einer hohen Kontrolle über die Ausgabe hochqualitative Bilder generieren kann. Es kann Ausgaben mit verschiedenen beschreibenden Texteingaben wie Stil, Rahmen oder Voreinstellungen erzeugen. Neben dem Erstellen von Bildern kann SD Teile von Bildern hinzufügen oder ersetzen, dank der Inpainting und der Erweiterung der Bildgröße, bezeichnet als Outpainting.

Das zugrunde liegende Datenset für Stable Diffusion war der 2b Englischsprachige Labelsubsetz von LAION 5b https://laion.ai/blog/laion-5b/, eine allgemeine Internet-Crawl, die von der deutschen Wohltätigkeitsorganisation LAION erstellt wurde.

Das Gebiet der AI-generierten Bilder und Urheberrecht ist komplex und variiert je nach Gerichtsbarkeit.

Es gab keine Ein- oder Auswahl für die LAION 5b-Modelldaten. Es soll eine allgemeine Darstellung der Verbindung von Sprache und Bild im Internet sein.

Die meisten NVidia- und AMD-GPUs mit 8 GB oder mehr.

Anstatt im hochdimensionalen Bildraum zu operieren, komprimiert Stable Diffusion das Bild zunächst in den latenten Raum. Das Modell zerstört dann das Bild schrittweise durch das Hinzufügen von Rauschen und ist trainiert, diesen Prozess umzukehren und das Bild von Grund auf wieder zu regenerieren.

Um effektive Prompts für Stable Diffusion zu erstellen, ist es wichtig, eine klare und präzise Beschreibung des Bildes zu geben, das Sie generieren möchten. Sie sollten auch beschreibende Sprache verwenden, die spezifisch für den Typ des Bildes ist, das Sie generieren möchten. Zum Beispiel, wenn Sie ein Bild einer Sonnen Unterhaltung generieren möchten, könnten Sie Wörter wie "orange", "rot" und "lila" verwenden, um die Farben im Bild zu beschreiben.

Wir verwenden das Stable Diffusion XL-Modell, welches ein latentes Text-zu-Bild-Diffusionsmodell ist, das in der Lage ist, photorealistische Bilder aus Texteingaben zu generieren. Im Vergleich zu früheren Versionen von Stable Diffusion nutzt SDXL eine dreifach größere UNet-Rückgrat: Die Erhöhung der Modellparameter ist hauptsächlich auf mehr Attention-Blöcke und einen größeren Cross-Attention-Kontext zurückzuführen, da SDXL einen zweiten Text-Encoder verwendet.

Bilder, die über Stable Diffusion Online erstellt wurden, sind vollständig Open Source, explizit unter der CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

SDXL Turbo (Stable Diffusion XL Turbo) ist eine verbesserte Version von SDXL 1.0 (Stable Diffusion XL 1.0), welches das erste Text-zu-Bild-Modell auf Basis von Diffusionsmodellen war. SDXL Turbo implementiert eine neue Destillationstechnik namens Adversarial Diffusion Distillation (ADD), welche dem Modell ermöglicht, Bilder in einem Schritt und in Echtzeit zu synthetisieren und Text-zu-Bild-Ausgaben mit hoher Sampling-Treue zu generieren.

Ja, Sie können Stable Diffusion für kommerzielle Zwecke verwenden. Das Stable Diffusion-Modell wurde unter einer liberalen Lizenz veröffentlicht, die es Benutzern erlaubt, Bilder für sowohl kommerzielle als auch nicht-kommerzielle Zwecke zu generieren.

Es gibt hauptsächlich zwei Wege, wie Sie Stable Diffusion verwenden können, um AI-Bilder zu erstellen, entweder durch eine API auf Ihrem lokalen Computer oder durch ein Online-Softwareprogramm wie https://stablediffusionweb.com. Wenn Sie Stable Diffusion lokal installieren planen, benötigen Sie einen Computer mit leistungsstarken Spezifikationen, um Bilder schnell zu generieren.

Generative Modelle sind eine Klasse von AI-Maschinelles Lernensmodellen, die neue Daten basierend auf Trainingsdaten generieren können.

Absolut. Wir arbeiten daran.

Bitte probieren Sie unsere Prompt-Datenbank.

SDXL Turbo ist ein neues Text-zu-Bild-Modell, das in einem Schritt und in Echtzeit realistische Bilder aus Textprompts generieren kann, indem es eine neue Destillationstechnik namens Adversarial Diffusion Distillation (ADD) verwendet.

Copyright © 2024 Black Technology LTD. Alle Rechte vorbehalten.

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Stable Diffusion ist ein Deep-Learning-Modell, das Bilder aus Textbeschreibungen generiert. Nutzen Sie Stable Diffusion online kostenlos.

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AI Image Generator - Create Art, Images & Video | Leonardo AI

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Envision The Extraordinary

Take creativity a step further with the transformative power of our Image Generation tool. It's not just about bringing your concepts to life - redefine the impossible. From beginners to professionals, we offer a spectrum of settings that can be intuitively tailored to your needs.

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AI Image Generator: Online-App „Text zu Bild“ | Canva

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dghd – Deutsche Gesellschaft für Hochschuldidaktik

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Was ist ChatGPT und wie funktioniert es? – Und welche ähnlichen Tools gibt es?

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YouTube-Kanal Dr. U. Hanke - Hochschuldidaktik Online

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YouTube-Kanal Dr. U. Hanke - Hochschuldidaktik Online

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hochschuldidaktik-online | Dr. Ulrike Hanke

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Weil Ihre Lehre wichtig ist! Sie wollen ... Studierende motivieren? ... fair prüfen? ... virtuelle Präsenz anregend gestalten? ... digitale Lehre machen, die Ihnen und den Studierenden Spaß macht? ... bewusstes Lernen fördern und gute Beziehungen zu den Studierenden aufbauen? Dann sind Sie hier richtig. Ihre Ulrike Hanke und Nina Bach 1.

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Hochschulforum Digitalisierung - Hochschulbildung im digitalen Zeitalter

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot? ChatGPT ist ein Chatbot, der durch künstliche Intelligenz passende Antworten auf Fragen und Aufgaben generiert und so einen menschlichen Dialog simuliert. Die Fähigkeit des Bots, lange, flüssige Texte zu so gut wie allen Themen zu generieren, ist immer wieder verblüffend, jedoch nicht immer fehlerfrei und wahr. Trotzdem scheinen die Implikationen, die diese Technologie (und vergleichbare Assistenzsysteme) sowie deren Anwendung für die gesamte Gesellschaft, insbesondere aber auch für das Bildungssystem hat, fundamental. Wir sehen diesen Blogartikel daher als Beitrag zur Orientierung und als Versuch, diesen dynamischen Diskurs in einem kuratierten Zwischenstand abzubilden. Sie finden nachfolgend die aus unserem Blickwinkel interessantesten Fakten und Fragen zum ChatGPT speziell im Hochschulkontext. Wir haben relevante Stimmen und Stimmungen, Chancen und Risiken sowie Diskussionsbedarfe aufgenommen, die zentrale Aspekte dieser Entwicklung portraitieren. Die Spannung, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und wie die Hochschulen damit umgehen (können), bleibt uns sicher noch länger erhalten, daher wird dieser Blog immer wieder erweitert bzw. aktualisiert werden [zuletzt: 7. Juni 2023]. Gibt es Artikel, die Sie in diesem Beitrag vermissen? Wir freuen uns, wenn Sie diese in einem Kommentar teilen oder uns eine E-Mail schicken. Vielen Dank!
Inhalt
Must-Reads: Die wichtigsten Publikationen zu ChatGPT im Hochschulkontext Was ist ChatGPT und wie funktioniert der Bot? ChatGPT im Hochschulbetrieb Wie gut wird ChatGPT, wie geht es weiter? Auch hier wird über ChatGPT gesprochen
Die Fähigkeiten des neuen Chatbots überraschen viele, doch für Expert:innen war diese technische Entwicklung abzusehen:

Wie gut ist ChatGPT?

Ist der Hype gerechtfertigt, handelt es sich um eine "Zeitenwende" - auch für Hochschulen?

🎦 ChatGPT: Europa darf den Anschluss nicht verpassen (26.04.2023): Video-Aufzeichnung des Ausschuss für Bildung, Forschung und Technikfolgenabschätzung im Bundestag.

📰 Zur Bedeutung von ChatGPT & der Notwendigkeit eines progressiven Umgangs mit KI-Technologien im Hochschulbereich - Ein Zwischenstand in 6 Thesen (08.02.2022): Julius-David Friedrich und Jens Tobor laden mit einer Diskussionsvorlage dazu ein, Standpunkte für dich Hochschullehre zu entwickeln.

📰 ChatGPT ist erst der Anfang (19.12.2022): Weßels et al. erläutern in diesem HFD-Blogbeitrag, wie KI-Sprachmodelle in Bildungsprozessen eingesetzt werden können und weshalb die Frage nach dem 'Ob' der Verwendung von KI-Tools längst fehl am Platz ist. Sie sagen: "Wir benötigen 'grundsanierte' neue Lehr- und Lernsettings und müssen insbesondere unsere Lehr-, Lern- und Prüfungskultur an deutschen Schulen wie auch Hochschulen überdenken."

📰 Ein Bot als Herausforderung: Chat GPT (03.01.2023): In diesem Artikel, der auch eine Linksammlung enthält, beschreibt Elke Höfler in ihrem Blog "Digitalanalog." wie ChatGPT aktuell die Gemüter erhitzt, und rät zur kritischen Reflexion. Sie sagt: "Was mich an der Diskussion um ChatGPT so verwundert (ärgern tut's mich schon lange nicht mehr), ist der Umstand, dass wir schon wieder mit einer Diskussion beginnen, die irgendwie seltsam ist."

📰 "Zeit nehmen, mit ChatGPT zu arbeiten - nicht zu spielen" (09.03.2023): Gastbeitrag von Nadine Lordick, die am Projekt KI:edu.nrw der Ruhr-Universität-Bochum (siehe Rechtsgutachten) mitarbeitet und Expertin für KI-Schreibtools ist. Sie rät Lehrenden, ernsthaft mit ChatGPT zu arbeiten und sich genau zu überlegen, wo der Einsatz in der Lehre sinnvoll ist. Beratung und Unterstützung können sie in didaktischen Einrichtungen wie Schreibzentren finden.

Viele Diskussionen und Schlagzeilen in Bezug auf ChatGPT drehen sich aktuell um Prüfungen und die Möglichkeiten von Manipulationsversuchen. Kann man erfolgsversprechende Qualifikationsarbeiten maschinell erstellen lassen? Und wenn ja - (wie) kann das verhindert werden? Verschiedene Ansätze werden diskutiert:

Darüber hinaus werden bereits technische Prüfmaßnahmen diskutiert:

Wie vielversprechend ist die Idee, KI mit KI zu bekämpfen? Erste Einschätzungen sind eher zurückhaltend:

Ein 📰 umfangreiches Rechtsgutachten des Projekts KI:edu.nrw der Ruhr-Universität Bochum und der WWU Münster kommt zum Schluss, dass KI keine Urheberschaft zugeschrieben werden kann und dass Verbote nicht zielführend sind.

Generell sind kreative, kompetenzorientierte und kommunikative Prüfungsformen von den neuen Möglichkeiten, die sich durch ChatGPT eröffnen, eher nicht betroffen. Könnte ChatGPT also den Anlass bieten, die schon länger diskutierte Umorientierung im Prüfungswesen zu realisieren?

Prof. Dr. Christian Spannnagel schlägt in einer Veröffentlichung der Pädagogischen Hochschule Heidelberg 📄 Rules for Tools vor, die verfügbare Anwendungen bis auf begründete Ausnahmen einschließen.

📰 AI transforming higher education? How a chatbot might bring the change we've all been waiting for (19.12.2022): Dolderer hofft in seinem HFD-Blogbeitrag, dass Hochschulen jetzt ihre Verantwortung gegenüber Studierenden erkennen und fragt sich, wie Studierende in der Lehre auf das vorbereiten werden können, was KI und Technologien wie ChatGPT in zehn Jahren leisten werden.

🎦 ChatGPT in der modernen Lehre (21.12.2022): In diesem einstündigen Video sprechen Doris Weßels und Katharina Zweig über Chancen und Risiken von ChatGPT in der modernen Lehre. Der Vortrag enthält Beispiele und Vorschläge, wie ChatGPT in Prüfungssituationen eingesetzt werden kann.

Viele aktuelle Berichterstattungen rund um ChatGPT konzentrieren sich auf die Überlegung, wie sich verhindern lässt, dass Studierende bei Prüfungen betrügen könnten. Dies scheint in zweierlei Hinsicht verkürzt: Zum einen sind Prüfungen nicht das einzige akademische Anwendungsfeld, und zweitens sind Studierende nicht die einzigen Anwender:innen.

Was kann ChatGPT also darüber hinaus für den akademischen Betrieb bedeuten?

📰 Das Tool deckt auf, was im Wissenschaftsbetrieb falsch läuft: In diesem Artikel in der Wirtschaftswoche (15.12.2022) erklärt Robert Lepenies, Präsident der Karlshochschule International University in Karlsruhe, dass er neben den Risiken vor allem die Chancen der neuen Sprach-KI ChatGPT im universitären Umfeld sieht. Er sagt: "Wichtig ist, dass die alten Kulturtechniken des Lesens, Schreibens und das Nachdenken im Kern erhalten bleiben - nur eben unter anderen Voraussetzungen."

📰 Studierende werden nicht dümmer durch KI, aber sie können klüger wirken, als sie sind: Robert Lepenies gab auch der Plattform watson ein Interview (10.12.2022). Er sieht herkömmliche Prüfungsformen und Hochschulen unter Druck, die sehr textbasiert arbeiten - es brauche kreative Alternativen. Er sagt: "[ChatGPT] ist ein weiteres Hilfsmittel und ein Tool, das intelligent oder weniger intelligent genutzt werden kann."

In seinem Gastbeitrag 📰 Wer hat Angst vor ChatGPT? (10.01.2023) bei Jan-Martin Wiarda fordert Jörn Schlingensiepen aus Perspektive der Ingenieurwissenschaften, sich auf Disziplinen-spezifische, relevante Kompetenzen bei der Textproduktion zu besinnen und geeignete Hilfsmitteln einzubinden: Er schreibt: "Wie bei jedem technischen Fortschritt werden sich das Vorgehen bei der Erstellung einer Arbeit und die Erwartung an das Ergebnis weiterentwickeln. Vielleicht erwarte ich von meinen Studierenden in Zukunft im Rechercheteil sogar, dass sie bewusst Zusammenfassungen von Systemen wie ChatGPT nutzen."

📰 Warum ChatGPT nicht das Ende des akademischen Schreibens bedeutet (03.01.2023): Martin Rademacher verdeutlicht, dass Bildung über KI, also ein richtiges Verständnis von Funktionsweise von KI (und Sprachgeneratoren), in Bezug auf eventuelle Befürchtungen hilft. Er sagt: "Die Gefahr liegt nicht darin, dass Textgeneratoren das akademische Schreiben obsolet machen. Die Gefahr liegt darin, dass der KI Fähigkeiten zugeschrieben werden, die diese nicht besitzt, und sie somit schlimmstenfalls zur Quelle von Desinformation wird."

📰 Wettervorhersage für die Zivilisation: In ihrem LinkedIn-Artikel (23.12.2022) schreibt Dr. Miriam Meckel, Professorin für Corporate Communication an der Universität St. Gallen, der Chat-Bot läute die nächste Generation der Internetsuche ein - Bildung müsse neu erfunden werden. Sie sagt: "Das Verständnis darüber, wie solche generativen KI-Systeme funktionieren [...] gehört ab sofort in jedes Schul- und Universitätscurriculum."

📰 Universität Tübingen beschränkt Nutzung von ChatGPT (01.02.2023): Die Universität Tübingen hat den Einsatz des Bots für Studierende und Forschende stark eingeschränkt.

📰 Ein KI-Schreibpartner als Ausweg aus der Ideenlosigkeit? (10.02.2022): In Ihrem Blogbeitrag für den KI-Campus ermutigt Prof. Dr. Doris Weßels dazu, sich auf kollaborative Schreibprozesse einzulassen. Sie sagt: "Woher jetzt spontan eine Idee nehmen, einen Aufhänger, einen passenden Einstieg für meinen Blogbeitrag für den KI-Campus? Gäbe es da nicht meine allzeit bereiten KI-Schreibpartner, wäre ich wohl zum Scheitern verurteilt."

📰 Mit ChatGPT Hausarbeit schreiben? (21.02.2023): Stimmen wissenschaftlicher Autor:innen, die ihre Einschätzungen zu ChatGPT teilen und wertvolle Argumente liefern, weshalb ChatGPT in Zukunft nicht das Generieren von Hausarbeiten übernehmen wird.

📰 KI-gestützes Schreiben im Studium der Logopädie. Ein Beitrag über Künstliche Intelligenz, Plagiat und Clinical Reasoning (Mai 2023): Der Beitrag von Prof. Dr. Wiebke Scharff Rethfeld und ChatGPT gibt einen exemplarischen Einblick in die Möglicheiten des KI-gestützten Schreibens und wirft dabei Fragen auf, die sich auch für Lehrende in Ausbildung und Studium der Logopädie sowie schließlich in der Praxis stellen.

📚 Übrigens: Auch Verlage müssen für den Umgang mit textgenerierender KI neue Regeln finden. Der renommierte britische Wissenschaftsverlag Cambridge University Press hat ein Regelwerk aufgestellt (14.03.2023), das inhaltlich stark dem Rechtsgutachten der Ruhr-Universität Bochum ähnelt.

Zeit- und Ressourcenmanagement ist ein wichtiges Thema an Universitäten. Könnte die KI Lehrende entlasten - etwa bei Vorbereitung, Erstellung von Folien, gar Korrekturen - und dadurch mehr Ressourcen für die persönliche Betreuung schaffen?

📰 "ChatGPT als Lernwerkzeug: Wer trainiert hier wen?" (10.05.2023): Dr. Wolfgang König erläutert in diesem kurzen Beitrag, wie ChatGPT als ein effektives Lernwerkzeug eingesetzt werden kann.

📰 "Lernziele in der Ausbildung mit ChatGPT erreichen?!" (09.05.2023): Wie ChatGPT in der Ausbildungspraxis konkret dabei helfen kann, Lernziele zu erreichen erläutert Dr. Wolfgang König in diesem Beitrag.

In diesem Interview mit heise online 📰 "Wie ChatGPT die Lehre verändert" (16.01.2023) schlägt Robert Lepenies vor, dass ChatGPT die akademische Selbstverwaltung unterstützten könnte, etwa durch Entwürfe für Modulbeschreibungen.

In ihrem Podcast 🎙️ # How to ChatGPT (12.01.2022) skizzieren Prof. Dr. Rafaela Kraus und Prof. Dr. Carola Jungwirth, wie künstliche Intelligenz eine Verabschiedung des Frontalunterrichts bedeuten und den Dialog zwischen Lehrenden und Studierenden bis hin zum "Reverse Mentoring" stärken könnte.

"Questioning is the new answering", lautet ein Fazit aus einer Diskussionsrunde der niederländischen Organisation SURF, die im Blogbeitrag 📰 Education experts discuss ChatGPT: 'An extra classmate has joined the class' (19.01.2022) zusammengefasst wurde.

Im Talk 🎙️ Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule des Deutschlandfunks spielen Individualisierung und Bedarfsorientierung ebenfalls eine wichtige Rolle - könnte ChatGPT dazu beitragen, "Flipped Classrooms" mit individualisiertem Input und anschließenden Diskussionen in Klassen oder Seminaren noch besser zu realisieren? Auch Potenziale für Inklusion und Barrierefreiheit werden diskutiert.

🎦 "chatGPT in der Hochschul-Lehre mit Sandra Niedermeier, Andreas Wittke und Christian Spannagel" (17.01.2023): Einstündiger Talk mit Expert:innen aus dem Hochschulkontext. Sie ordnen die aktuellen Entwicklungen konstruktiv ein, auch mit Blick auf Potenziale für die Entlastung der akademischen Verwaltung, und überlegen u.a., inwieweit Chatbots wie ChatGPT zur Inklusion beitragen können - oder diese verhindern.

📰 Übersicht zu ChatGPT im Kontext der Hochschullehre (Januar 2023) In diesem Grundlagentext von Gunda Mohr et al. (Universität Hamburg) werden Chancen und Risiken von ChatGPT abgewogen. Zudem werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie ChatGPT in der Lehre eingesetzt werden kann.

In seinem Blogbeitrag 📰 ChatGPT und die Zukunft des Lernens - Evolution statt Revolution (24.01.2023) diskutiert Prof. Dr. Christian Spannagel (PH Heidelberg) verschiedene Ansätze im Umgang mit kognitiven Werkzeugen mit Blick auf den Kompetenzerwerb.

Selten hat ein Thema aus dem Bereich digitale Bildung innerhalb kurzer Zeit so viel Aufmerksamkeit erfahren. Die Schlagzeilen reichweitenstarker Medien aus den vergangenen Wochen zeigen, wie hoch die Wogen zum Teil schlagen:

Das Argument, dass ChatGPT nicht gut genug oder nur für begrenzte Zeit frei zugänglich sei, trägt womöglich nur kurz:

📰 ChatGPT nur ein Vorgeschmack - "GPT-4 wird ein Monster" (26.12.2022) Gary Marcus prognostiziert, dass der Nachfolger, GPT-4, ChatGPT "völlig in den Schatten stellen", aber dennoch die gleichen Schwachstellen wie sein Vorgänger haben wird: Dem KI-Modell fehlt ein grundlegendes Verständnis für die Welt, sodass es weiter hanebüchene, gefährliche und subtile Falschaussagen geben wird.

📰 Microsoft will ChatGPT in seine Cloud-Dienste übernehmen (17.01.2023) - im selben Zuge kündigte Investor Microsoft einen verwantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz an.

Ob Hype oder nicht - ChatGPT wird nicht wieder verschwinden, auch nicht von der Landkarte des Bildungsdiskurses. Nicht zuletzt, weil zahlreiche Aspekte berührt werden, die uns in Diskussionen und Agenden rund um digitale Hochschulbildung schon länger beschäftigen:

Wie können zeitgemäße, kompetenzorientierte Prüfungsformate aussehen, die Feedback vermitteln und digitale Kompetenzen einschließen?

Wie können digitale Kompetenzen flexibel und entwicklungsoffen in Curricula verankert werden?

Welche Kompetenzen und Aufgabenfelder sollten für Lehrende im Mittelpunkt stehen?

Weitere Diskussionspunkte könnten lauten:

Wissensmanagement ist ein großes und schwieriges Thema, sowohl in der Forschung (was durch die Vielzahl an Publikationen zum Thema verdeutlicht wird) als auch in der Lehre (u.a. im Open-Educational-Resources-Diskurs). Kann ChatGPT diesbezüglich entlasten, oder trägt der Bot zu einer weiteren Informationsüberflutung (mit gesteigertem Überprüfungsbedarf) bei?

Auch im Diskursfeld der wertebasierten KI sind viele Fragen noch unbeantwortet.

Social Media

Relevante Hashtags lauten: #ChatGPT, #ChatGPT3, #ChatGPT4, #openAI, #lernenmitKI; #KI

@learnGPT: Unter diesem Handle werden Tipps für einen poduktiven Umgang mit ChatGPT gesammelt

Weitere Linksammlungen

Events

Communities, Vernetzung

💬 Diskussionskanal auf Mattermost
💜 Virtuelles Kompetenzzentrum - Schreiben, lehren und lernen mit KI - Tools und Techniken für Bildung und Wissenschaft (VK:KIWA) 💬 ChatGPT-Community auf Discord
Auch der 🚀 European Digital Education Hub (EDEH) bietet Aktivitäten zum Thema AI an
(Bitte beachten Sie, dass Sie ein registriertes Mitglied von EDEH sein müssen, um an diesen Aktivitäten teilnehmen zu können. Hier finden Sie den Link zur Anmeldung.)

Die Präsentationen zu einem Webinar finden Sie hier.

Eine Online-Arbeitsgruppe wird im Februar die Arbeit aufnehmen und ca. sechs Monate laufen ( Call for participants, Deadline 31.01.2023).

„Ask Me Anything"-Session mit Manuel Dolderer am 02.02.2023, 12:00 Uhr.

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ChatGPT im Hochschulkontext - eine kommentierte Linksammlung

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot?

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Rechtspodcast mit Marcus Richter und Thomas Schwenke

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Rechtspodcast mit Marcus Richter und Thomas Schwenke

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Die Rechtsbelehrung erscheint unter der D.h. Sie können die Rechtsbelehrung selbst unbearbeitet zum Download anbieten, solange Sie diesen Hinweis neben dem Downloadlink platzieren: „ Creative Commons BY-ND-Lizenz (ab Folge 40 Version 4.0, davor 3.0; beide gelten gleichrangig, keine Umstellungen notwendig).Rechtsbelehrung.com Marcus Richter & Thomas Schwenke, CC-BY-ND„.

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Rechtspodcast mit Marcus Richter und Thomas Schwenke

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KI-Campus 2022_KI mit offenen Lernangeboten

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KI-Campus 2022_KI mit offenen Lernangeboten

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KI-Campus 2020_KI in der Hochschulbildung

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KI-Campus 2020_KI in der Hochschulbildung

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Didaktische und rechtliche Perspektiven KI-Schreiben in der Hochschulbildung

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Didaktische und rechtliche Perspektiven KI-Schreiben in der Hochschulbildung

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HLB 2023_Generative KI Lehre Forschung Transfer

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HLB 2023_Generative KI Lehre Forschung Transfer

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Henke 2023_HS Kommunikation Zeitalter KI

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Henke 2023_HS Kommunikation Zeitalter KI

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Didaktische Modelle – Design-Framework für Entwicklung von KI-Kursen in verschiedenen Fachdisziplinen

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Didaktische Modelle – Design-Framework für Entwicklung von KI-Kursen in verschiedenen Fachdisziplinen

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Hanke (2023): ChatGPT Herausforderungen und Chancen für die Hochschullehre. Universität Greifwald.

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KI in der Lerntaxonomie (Klassifikationsschema) - Lernziele /Kompetenzebene

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KI in der Lerntaxonomie (Klassifikationsschema) - Lernziele /Kompetenzebene

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UNESCO (2023): ChatGPT and ArtificialIntelligencein Higher Education.

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Montag (17.11.2025) 09.00-12.30 Uhr

Pausen: optional nach Bedarf