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klicksafe: Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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klicksafe: Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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Verdeutlichen Sie Ihrem Kind, dass My AI eine Maschine ist und und dass es nicht mit einem echten Menschen kommuniziert. Wie Snapchat selbst schreibt, ist My AI fehleranfällig. Informationen können erfunden oder Fakten durcheinandergebracht werden, um Antworten plausibel erscheinen zu lassen.

Erklären Sie Kindern und Jugendlichen, dass sie Informationen von Chatbots wie My AI immer kritisch hinterfragen und mit anderen Quellen abgleichen müssen. Chatbots können als Inspirationsquelle oder für einfache Fragen nützlich sein. Sie sind jedoch kein Ersatz für eine unabhängige Informationsquelle und das eigene kritische Denken.

jugendschutz.net stellte in einer Recherche fest, dass My AI nur unzureichend auf die Nutzung durch Kinder und Jugendliche ausgerichtet ist. So empfahl der Chatbot Minderjährigen beispielsweise Trinkspiele und Filme mit einer Freigabe ab 16 oder 18 Jahren.

Machen Sie Kindern und Jugendlichen klar, dass man My AI keine vertraulichen und persönlichen Informationen zusenden sollte. Die Gespräche mit My AI sind nicht privat und können ausgewertet werden.

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Künstliche Intelligenz in Social Media / Was müssen Eltern zum neuen Chatbot My AI bei Snapchat wissen?

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Die bei Kindern und Jugendlichen beliebte App Snapchat ist den meisten Eltern mittlerweile ein Begriff. Doch wussten Sie schon, dass sich mit My AI auch eine Künstliche Intelligenz in der Freundesliste Ihres Kindes befindet? Wir beantworten die wichtigsten Fragen für Eltern rund um den neuen Chatbot bei Snapchat.

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klicksafe: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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klicksafe: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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Seit der Veröffentlichung haben Schüler*innen den KI-basierten Chatbot ChatGPT als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt. Aber wie verlässlich ist ChatGPT? Und worauf sollten Jugendliche bei der Nutzung achten? In unserem neuen Unterrichtsmaterial geben wir einen kompakten Überblick und stellen fünf Unterrichtsbeispiele vor, mit der Sie Chatbots wie ChatGPT in der pädagogischen Praxis einsetzen und dabei die kritische Informationskompetenz von Jugendlichen stärken können.

Ob schwierige Mathe-Aufgaben, Buchbesprechungen, Aufsätze oder Referate - ChatGPT vom US-Unternehmen OpenAI ist mithilfe von generativer KI in der Lage, auch im schulischen Alltag schnell und vermeintlich passgenaue Antworten und Lösungen zu liefern. Problematisch dabei ist, dass diese nicht auf Wahrhaftigkeit trainiert wurden. Die Antworten sind daher nicht per se fehlerfrei, Quellen fehlen je nach Anwendungsart des Chatbots oder sind nicht immer seriös. Umso wichtiger ist es, Heranwachsende für den sicheren Umgang mit Chatbots wie ChatGPT zu befähigen, Quellenkritik zu üben, Desinformation zu thematisieren und so die Recherche- und Informationskompetenz zu stärken.

In unserem neuen klicksafe-Material erhalten pädagogische Fachkräfte eine kompakte Einführung zu ChatGPT und den Herausforderungen, die mit der Nutzung des Chatbots einhergehen können. Fünf Unterrichtsbeispiele geben Anregungen, um KI-basierte Chatbots wie ChatGPT im Unterricht einsetzen und mit Kindern und Jugendlichen diskutieren zu können.

Die Unterrichtsbeispiele wurden klicksafe mit freundlicher Genehmigung von saferinternet.at zur Verfügung gestellt und leicht angepasst.

Das Material steht Ihnen ab sofort zum kostenlosen Download zur Verfügung.

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Neu: Unterrichtsmaterial / Wie zuverlässig ist ChatGPT?

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Seit der Veröffentlichung haben Schüler*innen den KI-basierten Chatbot ChatGPT als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt. Aber wie verlässlich ist ChatGPT? Und worauf sollten Jugendliche bei der Nutzung achten? In unserem neuen Unterrichtsmaterial geben wir einen kompakten Überblick und stellen fünf Unterrichtsbeispiele vor, mit der Sie Chatbots wie ChatGPT in der pädagogischen Praxis einsetzen und dabei die kritische Informationskompetenz von Jugendlichen stärken können.

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Seit ChatGPT ist das Thema „KI" im öffentlichen Bewusstsein und auch in den Klassenzimmern angelangt. Jugendliche brauchen Unterstützung, um KI-basierte Tools sinnvoll und sicher im Schulkontext nutzen zu können. Dazu hat klicksafe einen neuen Flyer in Zusammenarbeit mit Safe im Recht erarbeitet. Gerade die jüngsten Berichte aus Spanien zeigen, was passiert, wenn solche Tools von Heranwachsenden unverantwortlich genutzt werden. Mehrere Jugendliche hatten von über 20 Mädchen KI-generierte Nacktbilder, sogenannte Deepnudes, erstellt und verbreitet.

Generative KI-Tools markieren einen neuen Meilenstein in der Geschichte der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie stellen das Bildungssystem regelrecht auf den Kopf. Seit ChatGPT Ende letzten Jahres auf der Bildfläche erschienen ist, hat das Thema „künstliche Intelligenz" nicht nur die breite Bevölkerung, sondern auch die Klassen- und Lehrerzimmer erreicht. Schüler*innen freuen sich über die neuen Möglichkeiten, die Ihnen ChatGPT und Co. bieten. Und auf Seiten der Lehrkräfte wird zunehmend darüber diskutiert, ob und wie sich solche Hilfsmittel sinnvoll in den Schulkontext einbauen lassen. Fakt ist: Sie bieten viele nützliche Funktionen und Vorteile, haben aber auch ihre Schwachstellen und Grenzen. Klar ist auch: Generative KI-Tools wie ChatGPT sind gekommen, um zu bleiben. Ihren Einsatz unter den Schüler*innen zu verbieten, greift daher zu kurz.

Neuer klicksafe-Flyer für Jugendliche

Der neue klicksafe-Flyer „BLEIB SAFE! 5 Tipps für KI im Schulalltag" informiert Jugendliche zum Umgang mit KI-Tools im Schulkontext. Darin wird erklärt, was sie berücksichtigen sollten, wenn sie ChatGPT & Co. für ihre Aufgaben nutzen. Zu den Tipps zählen neben einem Fakten- und Quellencheck der generierten Inhalte, auch eigenständiges Denken und die Auseinandersetzung mit dem KI-Output. Der Flyer behandelt zudem die Themen Urheberrecht und Datenschutz und zeigt Schüler*innen, was sie diesbezüglich beachten müssen. Abschließend geht es darum, dass jede*r von den Vorteilen solcher KI-Tools bestmöglich profitiert, wenn nachvollzogen werden kann, wie sie funktionieren und wo die damit verbundenen Grenzen und Risiken liegen.

Der Flyer enthält auf der Rückseite ein Poster, das die wichtigsten „Dos" and „Don'ts" in Kurzform zusammenfasst und z.B. im Klassenzimmer aufgehängt werden kann. Besprechen Sie gemeinsam mit Ihren Schüler*innen den Umgang solcher KI-Tools für den Unterrichtskontext und vereinbaren Sie weitere, gemeinsame Regeln.

Das Infomaterial ist in Zusammenarbeit mit Safe im Recht entstanden.

Weitere Informationen zum Thema bei klicksafe

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Neu bei klicksafe / BLEIB SAFE! 5 Tipps für KI im Schulalltag

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Seit ChatGPT ist das Thema „KI" im öffentlichen Bewusstsein und auch in den Klassenzimmern angelangt. Jugendliche brauchen Unterstützung, um KI-basierte Tools sinnvoll und sicher im Schulkontext nutzen zu können. Dazu hat klicksafe einen neuen Flyer in Zusammenarbeit mit Safe im Recht erarbeitet.

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Künstliche Intelligenz (kurz KI) ist eine aufregende und schnell wachsende Technologie. Schon jetzt beeinflusst sie unser Leben in vielerlei Hinsicht. Künstliche Intelligenz steckt im Sprachassistenten, der im Wohnzimmer steht. Der Streamingdienst schlägt mithilfe von KI passende Filme und Serien vor. Und das Navi im Auto berechnet noch während der Fahrt, wie der nächste Stau am besten umfahren wird. Um zu verstehen, wie das alles funktioniert, erklären wir auf dieser Seite die Grundlagen: Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

Auf den Unterseiten des Themenbereichs widmen wir uns dann spezielleren Fragen rund um KI. In aller Munde ist vor allem die generative KI. Das sind Systeme, die Texte, Bilder, Videos und Musik oder Sprache erstellen können. Wir erklären, was generative KI bereits kann und wie sie funktioniert. Außerdem beleuchten wir, wie KI in Schulen eingesetzt werden kann und welche Herausforderungen auf den Jugendmedienschutz zukommen. Und wir beleuchten, welche Risiken KI-Systeme mit sich bringen können.

Was ist ein Algorithmus? - Einfach erklärt

Um sich besser vorstellen zu können, was ein Algorithmus ist, wird oft der Vergleich zu einem Backrezept gezogen. Beim Kuchen backen benötigt man bestimmte Zutaten in einer gewissen Menge. Diese werden dann in einer festgelegten Reihenfolge miteinander verarbeitet.

Die grundlegende Idee eines Algorithmus besteht darin, dass bestimmte Daten („Zutaten"), nach vorher festgelegten mathematischen Regeln („Rezept") verarbeitet werden, um ein spezifisches Ergebnis („Kuchen") zu erzielen.

Damit ein Computer solche Algorithmen lesen kann, müssen sie in einer bestimmten Form beschrieben werden - das nennt man Programm oder Software.

Sind Algorithmen und künstliche Intelligenz dasselbe?

Oft werden die Begriffe „Algorithmus" und „Künstliche Intelligenz" synonym gebraucht, jedoch gibt es Unterschiede. Allgemein kann man sagen, dass Algorithmen die grundlegenden Bausteine von KI-Systemen sind. Mit ihrer Hilfe verarbeiten sie Daten, erkennen Muster und Zusammenhänge und leiten daraus Entscheidungen ab. Aber nicht alle Algorithmen sind für den Einsatz in KI-Systemen geeignet. Sie müssen über bestimmte Eigenschaften verfügen.

Was versteht man unter „künstlicher Intelligenz"?

Eine allgemein gültige Definition des Begriffs gibt es nicht. Man kann aber die Bedeutung der beiden Worte betrachten, aus denen sich der Begriff zusammensetzt. „Künstlich" meint, dass es sich um ein vom Menschen künstlich hergestelltes System handelt, also um eine Maschine. Mit dieser Maschine versucht man „Intelligenz" - sprich bestimmte kognitive Fähigkeiten des Menschen - zu simulieren.

Der Begriff, im Englischen „Artificial Intelligence" (kurz AI), wurde im Vorfeld eines Arbeitstreffens von Wissenschaftlern in den USA im Jahr 1955 geprägt. Sie vertraten die Ansicht, dass man Eigenschaften menschlicher Intelligenz so beschreiben kann, dass Maschinen sie lesen und ausführen können. Aus dieser Überlegung heraus haben sich seither KI-Technologien als ein Teilbereich der Informatik entwickelt.

Ziel von KI-Technologien ist es, Maschinen darin zu befähigen, intelligentes Verhalten nachzuahmen. Was jedoch genau als „echte" Intelligenz zu verstehen ist, ist nicht eindeutig geklärt. Allgemein versteht man darunter etwa Fähigkeiten wie kommunizieren, Probleme lösen, logisch denken oder sich neuen Situationen anpassen zu können. Doch man kann auch Aufgaben besser als Menschen bewältigen, ohne das dafür zwingend hohe Intelligenzleistung erforderlich ist. Ein Taschenrechner etwa ist dem Menschen in seiner Rechenfähigkeit weit überlegen, wird deshalb aber nicht als „intelligent" bezeichnet. Und eine KI kann zwar Fragen richtig beantworten, versteht aber weder die Bedeutung der Frage noch die der Antwort.

Welche Arten von KI gibt es?

Grundsätzlich gilt: Es gibt nicht „die eine" KI. Hinter dem Ausdruck Künstliche Intelligenz verbergen sich eine Vielzahl an unterschiedlichen Methoden und Technologien. Je nachdem welche Aufgabe eine KI umsetzen soll, können die Systeme in ihrer Funktion ganz unterschiedlich sein. Man kann KI-Systeme jedoch in zwei Arten unterteilen:

1. Starke KI

Bei der sogenannten „starken" KI (General AI)versucht man Computersysteme zu bauen, die die intellektuellen Fähigkeiten des Menschen nachahmen oder diese sogar übertreffen können. Eine solche KI wäre in der Lage, verschiedene komplexe Aufgaben in multiplen Anwendungsbereichen zu verstehen und zu bewältigen. Diese Art der KI existiert bisher nicht. Sie ist eine Zukunftsvision und momentan nicht Schwerpunkt der Forschung. Es gibt auch Diskussionen darüber, ob so ein System technisch überhaupt realisierbar ist.

2. Schwache KI

Der Fokus in der KI-Entwicklung liegt vor allem auf der sogenannten „ schwachen" KI (Narrow AI). Also auf Systemen, die für einen klar definierten Aufgabenbereich konzipiert sind, um dort eine spezifische Aufgabe zu lösen. Schwache KI-Systeme besitzen keine Intelligenz und auch kein umfassendes Verständnis von der Welt. Dennoch können diese Systeme Erstaunliches leisten.

Denn dank der hohen Rechenleistung, der Verarbeitung enormer Datenmengen und ausgeklügelter Funktionen können KI-Systeme viel schneller zu Lösungen kommen als ein Mensch es kann. So hat im Jahr 1997 beispielsweise eine auf Schach spielen programmierte KI namens Deep Blue (IBM), den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov besiegt. In einem anderen Anwendungsbereich wäre diese KI jedoch unbrauchbar gewesen.

Was ist maschinelles Lernen?

Einen sehr wichtigen Teilbereich der (schwachen) Künstlichen Intelligenz bilden sogenannte „lernende" KI-Systeme. Sie sind auch bekannt unter dem Begriff „maschinelles Lernen" (auf Englisch Machine Learning). Der Ansatz des maschinellen Lernens zählt aktuell zu den am häufigsten verwendeten Methoden der KI. Das maschinelle Lernen ist ein Ansatz, bei dem Computersysteme durch Beispiele lernen, indem sie Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und dies in einem statistischen Modell festhalten. Doch wie funktioniert das?

Phase 1: Training und Bewertung des Models

In unserem Beispiel möchten wir ein System trainieren, das zuverlässig Katzen auf Bildern erkennt. Der Computer lernt anhand von Beispielen und menschlichem Feedback, welche Eingabe zu der passenden Ausgabe gehört. In unserem Fall wäre die Eingabe das Bild einer Katze und die Ausgabe wäre die Feststellung „Das ist eine Katze!". Als Trainingsdaten benötigt das System eine große Menge an Katzenbildern. Anhand dieser Trainingsdaten leitet das System relevante Muster und Regeln ab, die in diesen Daten vorliegen. Zum Beispiel, dass Katzen einen Schwanz haben, oder dass es sie in verschiedenen Farben gibt. Am Ende entsteht auf dieser Basis ein statistisches Modell, also eine mathematische Gleichung, die alle relevanten Zusammenhänge und Entscheidungsregeln enthält. Entwickler*innen korrigieren Ungenauigkeiten und Fehler im Modell und bewerten dessen Treffsicherheit.

Phase 2: Entscheidungen auf Basis des Modells

Anschließend kann das Modell verwendet werden, um neue Daten zu verarbeiten und ähnliche Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Manche Modelle sind dynamisch und können über die Testphase hinaus weiterlernen. Sie ziehen aus den neuen Daten Rückschlüsse und verbessern ihre Leistung und Funktionen. Aber es gibt auch statische Modelle, die sich nicht anpassen. Sie kommen zum Einsatz, wenn sich Daten nicht oder nur sehr langsam verändern.

Am 06. Februar 2024 ist Safer Internet Day. Der internationale Aktionstag ist ein wichtiger Bestandteil für alle, die sich für Online-Sicherheit und ein besseres Internet für Kinder und Jugendliche engagieren.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Definition, Beispiele & Co.

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Um zu verstehen, wie KI funktioniert, erklären wir die Grundlagen: Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

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Wie kann man KI-Bilder von anderen unterscheiden? Kann KI auch gruseln? Und wie funktionieren die künstlich-intelligenten Systeme eigentlich genau? Die neueste Ausgabe des Medienmagazins für Kinder und Jugendliche handelt von mystischen Geschichten, spannenden Interviews und kreativen Tipps für alle, die sich in der digitalen Welt sicher zurechtfinden wollen.

„Künstliche Intelligenz zum Mitmachen" geht in den meisten Fällen nur mit erwachsener Begleitung. Doch in der neuen SCROLLER-Ausgabe erhalten Kinder und Jugendliche zwischen 9 bis 14 Jahren auch ohne eigene Accounts für ChatGPT, Midjourney & Co. interaktive Einblicke in die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns heute schon bietet - und werden für ihre Herausforderungen sensibilisiert.

Begleitet von Tom und Trixi in 3D erfahren die jungen Leser*innen mehr über die Historie von Künstlicher Intelligenz, begreifen, wie Prompts erstellt werden und lernen, von KI generierte Bilder von anderen zu unterscheiden.
Über SCROLLER
Das kostenfreie, multimediale digitale Magazin von Teachtoday, der Initiative der Deutschen Telekom, vereint Expert*innenwissen aus der Forschung mit langjähriger pädagogischer Erfahrung und bietet eine Vielzahl an interaktiven Grafik-, Quiz-, Audio- und Video-Beiträgen. Digitale Phänomene werden verständlich aufbereitet und interaktiv erlebbar gemacht.

Für Lehrkräfte gibt es SCROLLER EDU+, ein zusätzliches mediendidaktisches Begleitangebot, das über Teachtoday kostenfrei bereitgestellt wird.
Alle digitalen SCROLLER-Magazine gibt es auf www.scroller.de.
Mehr zum Informationen zum Thema KI bei klicksafe

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Neue Ausgabe / SCROLLER-Medienmagazin: Faszination KI

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Wie kann man KI-Bilder von anderen unterscheiden? Kann KI auch gruseln? Und wie funktionieren die künstlich-intelligenten Systeme eigentlich genau? Die neueste Ausgabe des Medienmagazins für Kinder und Jugendliche handelt von mystischen Geschichten, spannenden Interviews und kreativen Tipps für alle, die sich in der digitalen Welt sicher zurechtfinden wollen.

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OpenAI testet eine neue Gedächtnisfunktion für ChatGPT: Das System soll aus vergangenen Konversationen lernen und Inhalte in neuen Gesprächen abrufen können.
Die bereits im Dezember geleakte Funktion ermöglicht es ChatGPT, aus geführten Chats zu lernen und soll den Chatbot laut OpenAI insgesamt nützlicher machen. Bisher beginnt jeder neue Chat ein neues Gespräch ohne Vorwissen.

Nutzer können das Gedächtnis von ChatGPT steuern und ihn anweisen, sich an bestimmte Details zu erinnern oder sie zu vergessen - entweder direkt im Chat oder über die Einstellungen.

Für Chats ohne Gedächtnis kann ein temporärer Chat verwendet werden. Temporäre Chats erscheinen nicht in der Historie, verbrauchen keinen Speicher und werden nicht zum Training der Modelle von OpenAI verwendet. Der Speicher kann auch komplett abgeschaltet werden.

Der temporäre Chat sollte insbesondere für Teams nützlich sein, die sich ein Konto teilen, aber nicht unbedingt an den gleichen Themen arbeiten. In diesem Fall wäre ein Chat-übergreifender Speicher eher hinderlich. Für OpenAI ist der Speicher also eine Chance, mehr Accounts zu verkaufen, wenn er sich als nützlich erweist.

Das neue Feature ist derzeit nur für einen kleinen Teil der Nutzer von ChatGPT Free und Plus verfügbar und kann in den Einstellungen unter "Personalisierung" und "Memory" aktiviert werden. Pläne für eine breitere Verfügbarkeit werden noch bekannt gegeben.

ChatGPT soll den Stil und die Vorlieben des Benutzers lernen

Laut OpenAI ermöglicht die Gedächtnisfunktion ChatGPT, die Vorlieben und den Stil der Benutzer zu lernen, was die Effizienz beim Arbeitseinsatz weiter steigern soll.

So soll sich ChatGPT nun den generellen Tonfall, die Sprache und das bevorzugte Format für Blog-Posts, die bevorzugte Programmiersprache und Frameworks für die Programmierung oder die bevorzugten Diagramme und Notizen für die monatlichen Geschäftsmeetings merken können.

Die Daten von Unternehmens- und Teambenutzern, einschließlich der Erinnerungen, sind vom Training der OpenAI-Modelle ausgeschlossen und die Kontoinhaber können die Erinnerungen für ihre Organisation jederzeit deaktivieren.

Erinnerungen für GPTs werden verfügbar sein, wenn die Funktion weiter verbreitet wird. Jedes GPT wird seinen eigenen Speicher haben.

OpenAI gibt nicht an, wie der ChatGPT-Speicher funktioniert. Wahrscheinlich wird per Textanalyse eine Datenbank mit Fakten aus früheren Konversationen aufgeführt, die bei Anfragen automatisch extrahiert und in neue Antworten integriert werden, also eine erweiterte, automatisierte Form der bereits verfügbaren "Custom Instructions".

Die Funktion passt in die Gesamtstrategie von OpenAI, ChatGPT zu einem individuellen Assistenten weiterzuentwickeln. Konkret soll OpenAI an zwei Assistenten arbeiten. Der ChatGPT-Speicher ist, ebenso wie die vernetzten GPTs, ein Vorgeschmack auf den Vollausbau.

Die Idee eines Langzeitspeichers für ChatGPT ist indes nicht neu: Schon im Frühjahr 2023 hat ein Entwickler mit MemoryGPT ein chatübergreifendes Gedächtnis auf Basis der API vorgestellt.

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OpenAI gibt ChatGPT ein Gedächtnis für Chat-übergreifendes Lernen

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OpenAI testet eine neue Gedächtnisfunktion für ChatGPT: Das System soll aus vergangenen Konversationen lernen und Inhalte in neuen Gesprächen abrufen können.

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Technologie hinter ChatGPT gut erklärt (detailiert aber nicht zu technisch)

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Technologie hinter ChatGPT gut erklärt (detailiert aber nicht zu technisch)

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Stand: 08.06.2023 // https://youtu.be/fXIPbMcFIgY?si=SKFi4nGWCqy4A-i5

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ChatGPT & Co - Funktionsweise und Intelligenzniveau

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"Oliver Bendel verortet sich in der Technikphilosophie, wobei er auf Roboter und künstliche Intelligenz fokussiert. Er untersucht das Verhältnis zwischen Mensch bzw. Tier und Maschine und fragt danach, wie die Maschine der Gegenwart und Zukunft beschaffen ist, sein wird und soll. Zu seinen wichtigsten Disziplinen sind seit der Jahrtausendwende Informationsethik, Maschinenethik und Roboterethik (allgemeiner Roboterphilosophie) geworden. "

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"Sarah Spiekermann ist Professorin für Wirtschaftsinformatik und Autorin auf dem Gebiet der Digitalen Ethik. Ihr Arbeitgeber ist die Wirtschaftsuniversität Wien, an der sie seit 2009 den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik & Gesellschaft leitet. Dort gründete sie in 2016 auch das Privacy & Sustainable Computing Lab."

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"In der Fantasie ist das Böse romantisch und neu, in der Wirklichkeit ist es hingegen trübe, monoton, karg und langweilig. In der Fantasie ist das Gute langweilig, in der Wirklichkeit [hingegen] immer neu, wundervoll und berauschend."

(Simone Weil)

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"In der Fantasie ist das Böse romantisch und neu, in der Wirklichkeit ist es hingegen trübe, monoton, karg und langweilig. In der Fantasie ist das Gute langweilig, in der Wirklichkeit [hingegen] immer neu, wundervoll und berauschend." (Simone Weil)

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"Prof. Dr. Katharina Zweig leitet die Arbeitsgruppe "Graphentheorie und Analyse komplexer Netzwerke" an der TU Kaiserslautern. Gleichzeitig ist sie Studiengangkoordinatorin des deutschlandweit einzigartigen Studiengangs "Sozioinformatik", der die Interaktion von Individuen, Organisationen und der Gesellschaft als Ganzem mit IT-Systemen zum Thema hat. Professor Zweig ist zudem GI Juniorfellow und als "Grenzgängerin der Informatik" einer der 39 digitalen Köpfe."

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Forschungsinteressen

2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben. Ein augenöffnender Artikel wurde von Professor Carter Butts 2009 unter dem Titel "Revisiting the Foundations of Social Network Analysis" veröffentlicht. Ich hatte zu diesem Zeitpunkt schon einige Algorithmen designt und verschiedene interdisziplinäre Netzwerkanalysen durchgeführt. Insbesondere war ich aber an der Frage interessiert, warum es so oft viele Maße für dieselbe Art von Fragestellung gibt, z.B. ca. 60 Maße um die Knoten eines Netzwerkes nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. In einem Artikel von Steve Borgatti erklärt er, dass wir eigentlich nicht die Struktur des (statischen) Netzwerkes untersuchen sollten, sondern die darauf verlaufenden Prozesse: Auf einem (realen) sozialen Netzwerk können Informationen übertragen werden, Leute stecken sich gegenseitig mit der neuesten Grippe an oder sie unterstützen einander. Jeder dieser Flussprozesse bedarf anderer Zentralitätsmaße. Damit verknüpfte Borgatti die Art des Netzwerkflusses (einen sozialen Prozess) mit dem mathematischen Maß, mit dem dieser untersucht werden kann. Ohne die Kenntnis des sozialen Prozesses ist eine Interpretation eines beliebigen Zentralitätsmaßes aber nicht möglich. Ich begann dieses Problem in seiner Allgemeinheit zu untersuchen: "Wann ist welches Maß, welcher Ansatz der Netzwerkanalyse geeignet, um eine Schlussfolgerung bezüglich der realen Welt zu ziehen?". Meine Ergebnisse habe ich in meinem Buch Network Analysis Literacy veröffentlicht. Seitdem haben wir den Ansatz auf Data Science im Allgemeinen ausgeweitet und arbeiten an verschiedenen Fragen im Bereich der Algorithm Accountability. Um das auch in der Benennung der Gruppe darzustellen, habe ich 2017 meine Gruppe umbenannt in das "Algorithm Accountability Lab". Wir arbeiten an Fragen zur Messung der Qualität und der Fairness von algorithmischen Entscheidungssystemen (ADM Systems), an Black-Box-Methoden zur überwachung von ADM-Systemen, an theoretischen Fragen zur Robustheit von Methoden des maschinellen Lernens und denken auch über die beste Art der Regulierung von ADM Systemen nach.

Als Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz (2018-2020), Mitglied des ITA Beraterkreise des BMBF (seit 2014), der Plattform Lernende Systeme (AG3, UG Ethik und Recht) trage ich unsere Forschung auch in die Gesellschaft.

Federführend habe ich zudem den Studiengang Sozioinformatik gestaltet, der 2013 akkreditiert wurde. Für diese Gestaltung dieses deutschlandweit bisher einzigartigen Studiengangs bekam ich 2017 den Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik.

Wissenschaftlicher Werdegang

Seit Apr. 2018

Mitglied der Plattform Lernende Systems des BMBF in der Arbeitsgruppe 3, "Ethik und Recht"

Seit Apr. 2012

W2-Professorin an der TU Kaiserslautern

Sep. 2009 - Apr. 2012

Nachwuchsgruppenleiterin an der Universität Heidelberg, IWR

Apr. 2008 - Aug. 2009

Postdoc an der ELTE University, Budapest, Ungarn
(Postdoc-Stipendiatin der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina)

Jul. 2007 - Mrz. 2008

Postdoc in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Jan. 2003 - Jul. 2007

Doktorandin in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Okt. 1998 - Sep. 2006

Diplom in Bioinformatik, Universität Tübingen

Apr. 1996 - Jul. 2001

Diplom in Biochemie, Universität Tübingen

Auszeichnungen

Best Paper Awards

Mareike Bockholt and Katharina A. Zweig. Process-driven betweenness centrality measures. In 4th European Network Intelligence Conference. Lecture Notes on Social Networks, Springer, 2017.
Ausgezeichnet von der ENIC

Brugger, C.; Grigorovici, V.; Jung, M.; Weis, C.; Schryver, C. D.; Zweig, K. A. & Wehn, N. : A Custom Computing System for Finding Similarities in Complex Networks. Proceedings of the IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI, 2015.
Ausgezeichnet von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data und der IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI

K.A. Lehmann, Michael Kaufmann: "Evolutionary Algorithms for the Self-Organized Evolution of Networks", Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'05), 2005.
Ausgezeichnet von der GECCO

Laufende Projekte

Projekte siehe hier.

Publikationen

Publikationsliste siehe hier.

Vorträge und Workshops

Vorträge und Workshops siehe hier.

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2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben.

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Veröffentlicht: 20. März 2023

Der Deutsche Ethikrat untersucht, wie digitale Technologien und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) auf das menschliche Selbstverständnis und Miteinander zurückwirken. Ausgehend von einer philosophischen Betrachtung zentraler Begriffe wie Intelligenz, Vernunft, Handeln und Verantwortung betrachtet der Ethikrat die komplexen Wechselwirkungen zwischen Mensch und Technik sowie gesellschaftliche Effekte, die sich aus der zunehmenden digitalen Durchdringung der menschlichen Lebenswelt ergeben. Die Schlüsselfrage für eine ethische Bewertung ist nach Auffassung des Ethikrates, ob menschliche Autorschaft und die Bedingungen für verantwortliches Handeln durch den Einsatz von KI erweitert oder vermindert werden. Mit dieser Frage setzt er sich in der Stellungnahme exemplarisch anhand von vier Anwendungsbereichen auseinander: Medizin, schulische Bildung, öffentliche Kommunikation und Meinungsbildung sowie öffentliche Verwaltung.

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Veröffentlicht: 20. März 2023 Der Deutsche Ethikrat untersucht, wie digitale Technologien und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) auf das menschliche Selbstverständnis und Miteinander zurückwirken. Ausgehend von einer philosophischen Betrachtung zentraler Begriffe wie Intelligenz, Vernunft, Handeln und Verantwortung betrachtet der Ethikrat die komplexen Wechselwirkungen zwischen Mensch und Technik sowie gesellschaftliche Effekte, die sich aus der zunehmenden digitalen Durchdringung der menschlichen Lebenswelt ergeben.

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Microsoft stellt sechs Grundsätze für KI und Ethik vor. Was der Schlüssel für eine erfolgreiche Künstliche Intelligenz ist, schreibt Tanja Böhm hier.

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Datenspende: Mitmachen beim Pilotprojekt zu YouTube

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"Unsere Vision: Wir stellen uns eine Welt vor, in der Technologie im Allgemeinen und algorithmische Systeme im Besonderen dazu genutzt werden, den Einzelnen zu schützen und zu fördern und die Gesellschaft gerechter, demokratischer, inklusiver und nachhaltiger zu machen, sei es in Bezug auf ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht und sexuelle Orientierung, Fähigkeiten, Alter, Wohlstand, Klasse oder Ressourcenverbrauch."
Quelle: AlgorithmWatch

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"AlgorithmWatch ist eine gemeinnützige Organisation mit dem Ziel, Prozesse algorithmischer Entscheidungsfindung zu betrachten und einzuordnen, die eine gesellschaftliche Relevanz haben - die also entweder menschliche Entscheidungen vorhersagen oder vorbestimmen, oder Entscheidungen automatisiert treffen."

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"Prof. Dr. Katharina Zweig leitet die Arbeitsgruppe "Graphentheorie und Analyse komplexer Netzwerke" an der TU Kaiserslautern. Gleichzeitig ist sie Studiengangkoordinatorin des deutschlandweit einzigartigen Studiengangs "Sozioinformatik", der die Interaktion von Individuen, Organisationen und der Gesellschaft als Ganzem mit IT-Systemen zum Thema hat. Professor Zweig ist zudem GI Juniorfellow und als "Grenzgängerin der Informatik" einer der 39 digitalen Köpfe."

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Forschungsinteressen

2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben. Ein augenöffnender Artikel wurde von Professor Carter Butts 2009 unter dem Titel "Revisiting the Foundations of Social Network Analysis" veröffentlicht. Ich hatte zu diesem Zeitpunkt schon einige Algorithmen designt und verschiedene interdisziplinäre Netzwerkanalysen durchgeführt. Insbesondere war ich aber an der Frage interessiert, warum es so oft viele Maße für dieselbe Art von Fragestellung gibt, z.B. ca. 60 Maße um die Knoten eines Netzwerkes nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. In einem Artikel von Steve Borgatti erklärt er, dass wir eigentlich nicht die Struktur des (statischen) Netzwerkes untersuchen sollten, sondern die darauf verlaufenden Prozesse: Auf einem (realen) sozialen Netzwerk können Informationen übertragen werden, Leute stecken sich gegenseitig mit der neuesten Grippe an oder sie unterstützen einander. Jeder dieser Flussprozesse bedarf anderer Zentralitätsmaße. Damit verknüpfte Borgatti die Art des Netzwerkflusses (einen sozialen Prozess) mit dem mathematischen Maß, mit dem dieser untersucht werden kann. Ohne die Kenntnis des sozialen Prozesses ist eine Interpretation eines beliebigen Zentralitätsmaßes aber nicht möglich. Ich begann dieses Problem in seiner Allgemeinheit zu untersuchen: "Wann ist welches Maß, welcher Ansatz der Netzwerkanalyse geeignet, um eine Schlussfolgerung bezüglich der realen Welt zu ziehen?". Meine Ergebnisse habe ich in meinem Buch Network Analysis Literacy veröffentlicht. Seitdem haben wir den Ansatz auf Data Science im Allgemeinen ausgeweitet und arbeiten an verschiedenen Fragen im Bereich der Algorithm Accountability. Um das auch in der Benennung der Gruppe darzustellen, habe ich 2017 meine Gruppe umbenannt in das "Algorithm Accountability Lab". Wir arbeiten an Fragen zur Messung der Qualität und der Fairness von algorithmischen Entscheidungssystemen (ADM Systems), an Black-Box-Methoden zur überwachung von ADM-Systemen, an theoretischen Fragen zur Robustheit von Methoden des maschinellen Lernens und denken auch über die beste Art der Regulierung von ADM Systemen nach.

Als Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz (2018-2020), Mitglied des ITA Beraterkreise des BMBF (seit 2014), der Plattform Lernende Systeme (AG3, UG Ethik und Recht) trage ich unsere Forschung auch in die Gesellschaft.

Federführend habe ich zudem den Studiengang Sozioinformatik gestaltet, der 2013 akkreditiert wurde. Für diese Gestaltung dieses deutschlandweit bisher einzigartigen Studiengangs bekam ich 2017 den Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik.

Wissenschaftlicher Werdegang

Seit Apr. 2018

Mitglied der Plattform Lernende Systems des BMBF in der Arbeitsgruppe 3, "Ethik und Recht"

Seit Apr. 2012

W2-Professorin an der TU Kaiserslautern

Sep. 2009 - Apr. 2012

Nachwuchsgruppenleiterin an der Universität Heidelberg, IWR

Apr. 2008 - Aug. 2009

Postdoc an der ELTE University, Budapest, Ungarn
(Postdoc-Stipendiatin der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina)

Jul. 2007 - Mrz. 2008

Postdoc in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Jan. 2003 - Jul. 2007

Doktorandin in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen

Okt. 1998 - Sep. 2006

Diplom in Bioinformatik, Universität Tübingen

Apr. 1996 - Jul. 2001

Diplom in Biochemie, Universität Tübingen

Auszeichnungen

Best Paper Awards

Mareike Bockholt and Katharina A. Zweig. Process-driven betweenness centrality measures. In 4th European Network Intelligence Conference. Lecture Notes on Social Networks, Springer, 2017.
Ausgezeichnet von der ENIC

Brugger, C.; Grigorovici, V.; Jung, M.; Weis, C.; Schryver, C. D.; Zweig, K. A. & Wehn, N. : A Custom Computing System for Finding Similarities in Complex Networks. Proceedings of the IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI, 2015.
Ausgezeichnet von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data und der IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI

K.A. Lehmann, Michael Kaufmann: "Evolutionary Algorithms for the Self-Organized Evolution of Networks", Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'05), 2005.
Ausgezeichnet von der GECCO

Laufende Projekte

Projekte siehe hier.

Publikationen

Publikationsliste siehe hier.

Vorträge und Workshops

Vorträge und Workshops siehe hier.

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2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben.

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Die Sperre kann aber auch manchmal umgangen werden  #fiktiv

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Die Sperre kann aber auch manchmal umgangen werden  #fiktiv

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Nicht alles darf generiert werden (Bing Dall-E Image Creator) // Limits // Content Richtlinie

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Nicht alles darf generiert werden (Bing Dall-E Image Creator) // Limits // Content Richtlinie

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Hallo, das ist Bing. ChatGPT 4 und Dall-E 2 sind zwei neue Modelle von OpenAI, die über die API verfügbar sind. ChatGPT 4 ist ein Modell für natürliche Sprachverarbeitung, das flüssige und kohärente Konversationen führen kann¹. Dall-E 2 ist ein Modell für Computer Vision, das Bilder aus Textbeschreibungen erzeugen kann³. Einige der neuen Möglichkeiten, die diese Modelle bieten, sind:

- ChatGPT 4 kann verschiedene Sprachen, Stile und Persönlichkeiten annehmen und auf verschiedene Arten von Anfragen reagieren, wie z.B. Fragen beantworten, Witze erzählen oder Geschichten schreiben¹.
- Dall-E 2 kann komplexe und kreative Bilder aus natürlichen oder ungewöhnlichen Texteingaben erzeugen, wie z.B. "ein Haus aus Käse" oder "ein Hund mit Flügeln"³.
- Beide Modelle können miteinander interagieren und kombiniert werden, um multimodale Anwendungen zu erstellen, wie z.B. einen Chatbot, der Bilder generiert oder kommentiert³.

Um Zugang zur GPT-4 API zu erhalten, die dieselbe ChatCompletions API wie gpt-3.5-turbo verwendet, musst du dich für die Warteliste anmelden¹. Die API bietet Zugang zu verschiedenen Modellgrößen und -varianten, wie z.B. 8K und 32K Engines sowie ChatGPT und DALL•E 2²³.

Ich hoffe, das beantwortet deine Frage. 😊

Quelle: Unterhaltung mit Bing, 25.3.2023(1) GPT-4 - openai.com. https://openai.com/research/gpt-4 Zugegriffen 25.3.2023.
(2) Introducing GPT-4 in Azure OpenAI Service. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-gpt4-in-azure-openai-service/ Zugegriffen 25.3.2023.
(3) GPT-4 API waitlist - openai.com. https://openai.com/waitlist/gpt-4-api Zugegriffen 25.3.2023.

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Neue Möglichkeiten durch Dall-E und ChatGPT-4

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Neue Möglichkeiten durch Dall-E und ChatGPT-4

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SustAIn: Der Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz - AlgorithmWatch

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SustAIn: Der Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz - AlgorithmWatch

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Wie nachhaltig ist Künstliche Intelligenz? Wir wissen, dass in der Entwicklung und Anwendung von KI viel Energie benötigt wird, dass Menschen als sogenannte Clickworker unter sehr schlechten Arbeitsbedingungen Trainingsdatensätze für KI-Systeme bearbeiten und diese nicht selten bestehende Diskriminierungsmuster verstärken. Angesichts einer steigenden Zahl an KI-Systemen, braucht es daher dringend eine Diskussion, wie KI nachhaltiger gestaltet werden kann.

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KI-Monitoring - PLS (plattform-lernende-systeme.de)

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Vom Bund eingerichtete
KI-Professuren

Forschung | Kompetenzen

KI-Monitoring: Standortbeschreibung für Deutschland

Wie steht es um die Forschung zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland? Inwieweit gelingt der Transfer von der Wissenschaft in die Wirtschaft? Wo werden Kompetenzen zu KI aufgebaut und wie verbreitet sind sie in der Bevölkerung? Kennzahlen dazu liefert das KI-Monitoring der Plattform Lernende Systeme - und zeigt damit den Status Quo sowie die Entwicklungspotentiale bei Forschung und Transfer von KI in Deutschland auf.

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Forschung | Kompetenzen Wie steht es um die Forschung zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland? Inwieweit gelingt der Transfer von der Wissenschaft in die Wirtschaft? Wo werden Kompetenzen zu KI aufgebaut und wie verbreitet sind sie in der Bevölkerung?

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Das KI-Observatorium - Das KI-Observatorium - Ein Projekt der Denkfabrik

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KI - diese zwei Buchstaben rufen quer durch die Gesellschaft eine Fülle von Assoziationen hervor. Vorstellungen einer Zukunft, in der viele Probleme von heute durch technologische Entwicklungen gelöst sein werden, genauso wie Ängste vor ebendiesen Entwicklungen. Eines ist dabei sicher: Künstliche Intelligenz ist für jeden und jede Einzelne von großer Bedeutung, ob im Arbeits- und Wirtschaftsleben, in der Wissenschaft oder für unser soziales Gefüge. Deshalb ist es so wichtig, Antworten auf die vielen Fragen zu finden, Zusammenhänge herzustellen und in den Diskurs zu kommen. Daran arbeitet das Observatorium Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft - kurz: KI-Observatorium - mit wissenschaftlichem Ansatz.

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KI - diese zwei Buchstaben rufen quer durch die Gesellschaft eine Fülle von Assoziationen hervor. Vorstellungen einer Zukunft, in der viele Probleme von heute durch technologische Entwicklungen gelöst sein werden, genauso wie Ängste vor ebendiesen Entwicklungen. Eines ist dabei sicher: Künstliche Intelligenz ist für jeden und jede Einzelne von großer Bedeutung, ob im Arbeits- und Wirtschaftsleben, in der Wissenschaft oder für unser soziales Gefüge.

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Home - KI Strategie (ki-strategie-deutschland.de)

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Die Bundesregierung forciert mit ihrer Nationalen Strategie den Weg von Künstlicher Intelligenz Made in Germany an die Weltspitze. Es geht um individuelle Freiheitsrechte, Autonomie, Persönlichkeitsrechte, die Entscheidungsfreiheit des Einzelnen. Um Hoffnungen, Ängste, Potenziale und Erwartungen. Es geht aber auch um neue Märkte für deutsche Unternehmen, den weltweiten Wettbewerb, vor allem mit den USA und China, und um die Zukunft Deutschlands als Industriestandort. Die Bundesregierung ist sich dieser enormen Verantwortung bewusst: Die KI-Strategie für Deutschland entstand in einem umfassenden demokratischen Prozess. Viele Experten beteiligten sich daran. Mit Mut und Gestaltungswillen und immer mit dem Fokus auf eine Künstliche Intelligenz im Dienste und zum Wohle der Menschen!

Die Nationale Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung gibt vor dem Hintergrund der dynamischen Entwicklungen der Technologie die wesentlichen Rahmenbedingungen vor. Die KI-Strategie ist als lernende Strategie angelegt, die es kontinuierlich gemeinsam durch Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Zivilgesellschaft neu zu justieren gilt.

Die zwölf Handlungsfelder der Nationalen KI-Strategie der Bundesregierung im Blick: Seit Bekanntmachung der Nationalen KI-Strategie der Bundesregierung wurden ressortübergreifend Förderprogramme, Initiativen, Kooperationen etc. gestartet, um Deutschland zu einem führenden Standort für Künstliche Intelligenz zu machen.

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KI-Strategien von Bund und Ländern

Mit ihrer 2018 verabschiedeten nationalen KI-Strategie will die Bundesregierung Deutschland zu einem führenden Standort für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien machen und die globale Wettbewerbsfähigkeit sichern. Auch die Bundesländer haben flankierend dazu strategische Ziele und konkrete Maßnahmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz definiert.

Nationale KI-Strategie

Baden-Württemberg

Bayern

Brandenburg

Berlin

Bremen

Hamburg

Hessen

Mecklenburg-Vorpommern

Niedersachsen

Nordrhein-Westfalen

Rheinland-Pfalz

Saarland

Sachsen

Sachsen-Anhalt

Schleswig-Holstein

Thüringen

Nationale KI-Strategie

Die Bundesregierung präsentierte im November 2018 eine nationale Strategie Künstliche Intelligenz. Sie zielt darauf, „KI Made in Germany" zu einem internationalen Markenzeichen für moderne, sichere und gemeinwohlorientierte KI-Anwendungen auf Basis des europäischen Wertekanons zu etablieren. Bis 2025 stellt der Bund dafür etwa fünf Milliarden Euro zur Verfügung. Die Plattform Lernende Systeme wird die Umsetzung der KI-Strategie begleiten und dafür zu einer Plattform für Künstliche Intelligenz ausgebaut werden.

Politische Ziele

Deutschland soll, ausgehend von einer guten Forschungsbasis, ein weltweit führender Standort für die Erforschung, Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz werden.

Technologieführerschaft und Qualitätssiegel „AI Made in Germany"

Verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Nutzung von KI

Entwicklung von KI-Lösungen als Beitrag für Umwelt und Klimaschutz

Breiter gesellschaftlicher Dialog

Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems, das die Wettbewerbsfähigkeit von Wirtschaft und Forschung ausbaut, vielfältige KI-Anwendungen im Interesse der Gesellschaft fördert und auf europäischen Werten basiert

Handlungsfelder
Ausbau der KI-Forschung

Deutsch-Französische Zusammenarbeit Wissenstransfer, Anwendung und Entrepreneurship
Deutschland und Frankreich unterzeichneten am 16. Oktober 2019 eine gemeinsame KI-Roadmap („Erklärung von Toulouse"). Der Fahrplan sieht Folgendes vor:

Wandel der Arbeit

Internationale und gesellschaftliche Dialoge Datennutzung, Datensicherheit, Recht und Ethik

Europäischer und transatlantischer Dialog zum menschenzentrierten Einsatz von KI in der Arbeitswelt

Breiter gesellschaftlicher Dialog über die ethische, rechtliche, kulturelle und institutionelle Gestaltung von KI - die Plattform für Künstliche Intelligenz wird hier eine Schlüsselrolle einnehmen

Entwicklung eines Ökosystems für gemeinwohlorientierte KI unter dem Label „Civic Coding ‒ Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl", inklusive Umsetzung der Projekte Civic Innovation Platform, Civic Data Lab und KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz

Berlin

Seine Digitalisierungsaktivitäten bündelt Berlin in der Abteilung Energie, Digitalisierung, Innovation der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe. Der inhaltliche Fokus liegt auf Startups und Digitalwirtschaft, Mittelstand, Digitale Technologien sowie Initiativen und Veranstaltungen. Künstliche Intelligenz ist Teil der Innovationsstrategie InnoBB.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Netzwerkbildung und Dialog

Studien zur Nachfrage von KI in Berlin sowie vorhandenen KI-Fachkräften

Förderung von Veranstaltungen (z.B. KI-Werkstätten, MeetUps, Coding-Workshops)

Sichtbarmachen von innovativen KI-Anwendungen in Berlin über die Website ki-berlin.de

Forschung

Unterstützung beim Zusammenschluss der beiden vom BMBF geförderten KI-Kompetenzzentren zum Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) mit Verzahnung der KI-Aktivitäten aller Berliner Hochschulen.

Bremen

Mit der im Oktober 2020 verabschiedeten Strategie "BREMEN.KI - Strategie Künstliche Intelligenz" will das Land vorhandene Stärken in der KI-Forschung mit weiteren Akteuren vernetzen und Bremen zu einem der wichtigsten KI-Standorte in Deutschland ausbauen. Die Strategie fokussiert die Handlungsfelder "Wissenschaft", "Wirtschaft", "Gesellschaft" und "Qualifizierung" und basiert auf einem 2019 veröffentlichten Eckpunktepapier.

Die Fachkräftestrategie 2019 des Landes thematisiert Herausforderungen neuer Technologien wie Künstliche Intelligenz für Arbeitsmarkt und Beschäftigung. In der Zukunftsinitiative Smart - Digital - Mobil koordiniert das Land Projekte zu Themen wie Autonomes Fahren und Smart Services.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Vernetzung Transfer

Aufbau eines "Bremer KI-Transfer-Zentrums" mit Standorten in Bremen und Bremerhaven zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle mit KMU

Entwicklung von KI-unterstützten Lösungen für den Handel im Projekt Knowledge4Retail durch Bremer Forschungseinrichtungen und Unternehmen

Aufbau eines „KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme" (KI-Sigs) in Kooperation mit KI-Instituten, medizintechnischen Unternehmen und Kliniken in Bremen, Hamburg und Schleswig-Holstein

Aufbau des DIGITAL HUB Industry als ein interdisziplinäres, industrieübergreifendes Umfeld aus Universität, Forschungseinrichtungen, Transfer-Einrichtungen sowie jungen und etablierten Wirtschaftsunternehmen

Internationaler Austausch

German-Canadian Concourse: Plattform für den Austausch zwischen Deutschland und Kanada mit jährlichen Experten-Panels zum Thema Künstliche Intelligenz

Forschungsmarketingprojekt TransAIR (Transatlantic AI-based Robotic): Austausch von sieben Forschungseinrichtungen aus der Region Bremen mit US-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftlern zu Forschung, Kommerzialisierung und Einfluss von KI und Robotik auf die Arbeitswelt

Mecklenburg-Vorpommern

Die Landesregierung hat im Mai 2018 eine Digitale Agenda für Mecklenburg-Vorpommern veröffentlicht. Schwerpunkte sind der Ausbau der digitalen Infrastruktur und die Stärkung der Digitalisierung in Wirtschaft, Bildung, Forschung und Verwaltung. Weiter sieht das Programm unter anderem den Aufbau eines Kompetenzzentrums „Digitalisierung in der Arbeitswelt" vor.

Im Oktober 2020 hat der Strategierat Wirtschaft - Wissenschaft Mecklenburg-Vorpommern die Regionale Innovationsstrategie für intelligente Spezialisierung Mecklenburg-Vorpommern 2021-2027 (RIS M-V) beschlossen und damit die bestehende Regionale Innovationsstrategie 2020 überarbeitet sowie strategisch neu ausgerichtet. Besonderes Augenmerk legt die neue RIS M-V u.a. auf das Querschnittsfeld „Informations- und Kommunikationstechnologien". KI-Themen werden insbesondere unter dem Stichwort „Big Data Analytics" - eine der beiden spezialisierten IT-Basistechnologien der RIS M-V - adressiert. Ein weiterer Fokus liegt auf dem Ausbau und der Vernetzung entsprechender Kompetenzzentren.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung

Vielfältige Forschungsaktivitäten im Bereich KI-Anwendungen und zu Grundlagen der KI (beispielhaft KI-Karte M-V des Kompetenzzentrums M-V)

Förderung von vier Forschungsverbünden mit KI-Schwerpunkt durch ein Exzellenzforschungsprogramm „Digitalisierung der Forschung" (gefördert durch Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Gesundheit Mecklenburg-Vorpommern)

Transfer

Zentrum für Künstliche Intelligenz M-V als Anlaufstelle für kleinerer und mittlerer Unternehmen, die KI-Technologien entwickeln oder einsetzen wollen (Informationen zu KI, Potentialanalyse, Technologieempfehlungen, Ausrichtung von Workshops)
Öffentlicher Sektor

Arbeit an passgenauen KI-Lösungen für den öffentlichen Sektor

Nordrhein-Westfalen

Im April 2019 wurde die Strategie für das digitale Nordrhein-Westfalen im Landtag vorgestellt. Eines der zentralen Ziele war es, das Kompetenznetzwerk KI.NRW zu einem der führenden Kompetenznetzwerke in Europa auszubauen.

Im November 2021 wurde die Digitalstrategie 2.0 vom Landeskabinett beschlossen und der Öffentlichkeit vorgestellt. Mit dieser Strategie hat sich die Landesregierung Ziele gesetzt, die sie in unterschiedlichen Handlungsfeldern erreichen möchte. Im Bereich der KI liegt ein besonderer Fokus auf dem kontinuierlichen Ausbau der Kompetenzplattform KI.NRW und der Verstetigung des Kompetenzzentrums „Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)" als nationales KI-Kompetenzzentrum „Lamarr Institute".

Zudem konzentriert sich die Landesregierung auf die Aus- und Weiterbildung von Schülerinnen und Schülern, von Auszubildenden, Studierenden und Berufstätigen. Hierfür werden verschiedene Initiativen zur KI-Qualifizierung und -Nachwuchssicherung sowie zum lebenslangen Lernen zu KI gefördert. Ziel ist es, den zunehmenden Einsatz von KI im Berufsleben, aber auch im Privatleben aktiv zu gestaltet, Vorbehalte abzubauen und neue Fähigkeiten zu vermitteln.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung

Verstetigung des Kompetenzzentrums „Maschinelles Lernenden Rhein-Ruhr (ML2R) als „Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence": Fokus auf Forschung, Ausbildung wissenschaftlichen Nachwuchses und Transfer in die Industrie; Forschungsschwerpunkte u.a. auf: Hybrides, ressourcenschonendes maschinelles Lernen, vertrauenswürdige, verkörperte KI und menschenzentrierte Systeme
Transfer Kompetenznetzwerk KI.NRW Schulbildung

Förderung des Projekts „KI-Algorithmen im Informatikunterricht": Entwicklung von KI-Lerninhalten und Materialien; projektbeteiligt sind das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Institut für Mathematikdidaktik (IMD), das Department Mathematik/Informatik (DMI) der Universität zu Köln und die InterScience-Akademie für Algorithmik (ISAFA)

Hochschulbildung Weitere Handlungsfelder

Förderung des KI-Einsatzes im Gesundheitswesen, im Bereich Energie und in der öffentlichen Verwaltung

Saarland

Die Weiterentwicklung des Bereiches Künstliche Intelligenz im Saarland erfolgt auf Basis der aktuellen Innovationsstrategie mit den Schlüsselbereichen Informations- und Kommunikationstechnologie, Automotive/Produktion sowie LifeScience/Materialien. Damit legt das Land den Grundstein, um das Querschnittsthema Digitalisierung mit den Fokusthemen KI und Cybersicherheit, Smart Production und Smart Mobility sowie Life Sciences und Material Sciences in seiner Technologiepolitik zu verankern und weiter zu entwickeln. Das Land wird den KI-Schwerpunkt strategisch weiter ausbauen und insbesondere in die Anwendungsdomänen bringen.

Handlungsfelder und Maßnahmen im Bereich KI
Forschung und KI-Hub

Schaffung eines KI-Hotspots in den Schwerpunktbereichen Automotive, Industrie 4.0, eHealth und eGovernment.

DFKI und CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit als Ausgangspunkt für zusätzliche Spitzenprojekte in den Bereichen Cybersicherheit und KI sowie für die Entwicklung neuer Exzellenzinitiativen.

Erschließung von 10 Hektar Gewerbefläche im Umfeld von DFKI, CISPA-Helmholtz-Zentrum und weiteren IT-Forschungseinrichtungen für Ausgründungen und Ansiedlungen von IT-Unternehmen (insbesondere aus den Bereichen Informationssicherheit und KI)

Mittelfristiges Ziel: Ausbau zu einem bundesweiten Hub für Innovation, Neugründungen, Industrieforschung und Technologietransfer im IT-Bereich.

Sachsen-Anhalt

Mit der Digitalen Agenda für das Land Sachsen-Anhalt hat das Land im Jahr 2018 einen Zehn-Punkte-Plan zur Gestaltung der Digitalisierung vorgelegt. Zentrale Themen sind die digitale Infrastruktur, Begleitung von Unternehmen und Beschäftigen im digitalen Wandel sowie der Aufbau von intelligenten Verkehrssystemen.

Thüringen

Die Thüringer Strategie für die Digitale Gesellschaft wurde in einem Beteiligungsprozess unter Einbeziehung von Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft entwickelt. Sie behandelt Künstliche Intelligenz als eines von mehreren Querschnittsthemen. Der Freistaat Thüringen will Entwicklung und Einsatz von KI-Technologien unterstützen, um die Potenziale - insbesondere von Big Data und vernetzten Systemen - in Bereichen wie Gesundheit, Mobilität, Energie und Industrie 4.0 zu erschließen.

KI-Strategien international

Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren weltweit die Wirtschaft wie auch den Alltag der Menschen verändern. Um die damit verbundenen politischen und gesellschaftlichen Entwicklungen und Herausforderungen zu gestalten, haben Regierungen in vielen Ländern spezifische Strategien oder Eckpunktepapiere zum Umgang mit KI vorgelegt.

Deutschland

Europäische Union

Australien

Belgien

China

Dänemark

Finnland

Frankreich

Großbritannien

Indien

Japan

Kanada

Niederlande

Norwegen

Polen

Portugal

Russland

Schweden

Singapur

Spanien

Südkorea

Türkei

USA

Europäische Union

Im April 2018 veröffentlichte die Europäische Kommission eine Agenda zur Förderung Künstlicher Intelligenz in Europa. Auf diese folgte im Frühjahr 2020 das Weißbuch Künstliche Intelligenz, das einen Rahmen für vertrauenswürdige KI zur Diskussion stellte, der auf Exzellenz und Vertrauen beruht. Der im April 2021 veröffentlichte Coordinated Plan on AI soll darauf aufbauend den nächste Schritt der EU zu globaler Führerschaft im Bereich vertrauenswürdiger KI darstellen. Gleichzeitig veröffentlichte die EU-Kommission einen Entwurf zur Regulierung riskanter KI-Systeme.

Belgien

Politische Ziele

Handlungsfelder
Bildungskonzept
Verantwortungsvolle Datenstrategie

Entmystifizierung und Verbreitung von KI

Selbstverständnis staatlicher Institutionen Entwicklung, Anwerbung und Bindung von Talenten

Dänemark

Das Strategiepapier Strategy for Denmark's Digital Growth stellte 2018 erstmals Policy-Initiativen für eine digitale Transformation vor. Darauf aufbauend wurde im März 2019 die nationale KI-Strategie Dänemarks veröffentlicht. Zentrale Ansatzpunkte sind das Gesundheitswesen, Energie und Versorgungsunternehmen, Landwirtschaft und Verkehr.

Politische Ziele

Dänemark strebt eine Vorreiterrolle in der Entwicklung verantwortungsvoller KI an. Vier Ziele sind dabei zentral:

Handlungsfelder
Humankapital

Vermehrte Nutzung von Bildungsangeboten für digitale und KI-bezogene Fähigkeiten

Erzeugung einer Kultur des lebenslangen Lernens und der dauerhaften Weiterbildung der Arbeitskräfte

Wertschöpfung

Regulierung und Gesetzgebung Gesellschaftliche Herausforderungen

Laufende Verbesserung der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit der digitalen Wirtschaft

Bereitstellung von Energie-, Ressourcen- und Smart-City-Daten für intelligente Lösungsansätze zur Emissions- und Verbrauchsreduktion

Indien

Politische Ziele

Handlungsfelder
Forschung und Anwendung

Bildung eines Centre of Research Excellence for AI (CORE)

Förderung von nationalen KI-Stipendien, um hervorragende Absolventen zu halten und internationale Studierende anzuwerben

Gewinnen von großen internationalen Wirtschaftsunternehmen zur Schaffung von International Centres for Transformational AI (ICTAI) für die Bereiche Gesundheit, Bildung, Landwirtschaft, Smart Mobility und Smart Cities

Einrichtung einer Cloud-Plattform für Big Data mit einer großen KI-Computer-Infrastruktur, die alle CORE und ICTAI verbindet

Umschulung und Training

Beschleunigte Aneignung von KI Verantwortungsbewusste KI-Entwicklung

Etablierung eines Ethikrats an jedem CORE und ICTAI

Niederlande

Die öffentlich-private Partnerschaft AINED legte Ende 2018 eine Roadmap für die Entwicklung einer niederländischen KI-Strategie vor. Im Oktober 2019 veröffentlichte die niederländische Regierung den Strategic Action Plan for Artificial Intelligence.

Politische Ziele

Handlungsfelder

Die niederländische Regierung legt den Fokus auf drei Bereiche
Wirtschaftliche und gesellschaftliche Chancen von KI nutzen Stärkung der Grundlagen: Menschenrechte, Vertrauen, Verbraucherschutz, Sicherheit

Die richtigen Bedingungen schaffen: Forschung, Ausbildung, Daten

Vorstellung einer KI-Agenda durch den niederländischen Forschungsrat (NWO)

Gründung eines führenden europäischen KI-Forschungszentrums

Investition in einen Supercomputer

Stärkung internationaler KI-Kooperation

Investitionen in Training und Entwicklung von KI-Anwendungen

Schaffen eines nationalen Data Science-Trainingsprogramms

Überarbeitung der Lehrpläne zu digitalen Kompetenzen unter Einbeziehung von Unternehmen

Aktiver Einsatz für eine gemeinsamen europäische Datenplattform

Investition im Bereich des High-Performance-Computing.

Norwegen

Anfang 2020 veröffentlichte Norwegen für den zivilen Sektor die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI, die geleitet ist von ethischen Prinzipien im Sinne der Menschenrechte und der Demokratie.

Handlungsfelder
Humankapital

Förderung von Aus- und Weiterbildung neuer Arbeitskräfte in Bezug auf KI

Maßnahmen zur Umschulung von Arbeitskräften

Wertschöpfung

Regulierung

Prüfung bestehender Regulierungen und deren Einfluss auf die Entwicklung und Vermarktung von KI

Schaffen von Richtlinien für Transparenz und Verlässlichkeit von KI-Algorithmen

Infrastruktur

Förderung der Bereitstellung von hochqualitativen Datensätzen

Erleichterung der gemeinsamen Datennutzung von öffentlichem und privatem Sektor

Polen

Im Dezember 2020 wurde Polens nationale KI-Strategie verabschiedet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Gesellschaft, Bildung, Wissenschaft, Wirtschaft, öffentliche Angelegenheiten und internationale Beziehungen. Strategischer Auftrag ist es, die Menschenwürde zu schützen und Bedingungen für einen fairen globalen Wettbewerb zu schaffen. Polen setzt dabei auf vertrauenswürdige KI und die Förderung eines KI-Ökosystems.

Handlungsfelder
Humankapital Wertschöpfung Regulierung

Einrichtung verschiedener Beobachtungsstellen und Lehrstühle zur Behandlung ethischer und rechtlicher Problemstellungen

Beobachtung der europäischen und internationalen KI-Gesetzgebung und Regulierung

Infrastruktur

Festlegung einer Datenpolitik, um die Verfügbarkeit hochwertiger Daten zu gewährleisten und Interoperabilität und Datenaustausch zu verbessern

Schaffen virtueller Datenlager, in denen Unternehmen ihre Industriedaten in vertrauenswürdigen und cybergesicherten Datenräumen gemeinsam nutzen können

Gesellschaftliche Herausforderungen

Portugal

Im Juni 2019 stellte die portugiesische Regierung die nationale KI-Strategie AI Portugal 2030 vor. Dabei steht der Mensch als treibende Kraft der KI-Entwicklung im Vordergrund. Zentrale Themen sind dabei Integration, Bildung, Qualifikation, Spezialisierung und Forschung.

Handlungsfelder
Humankapital Wertschöpfung

Aufbau eines KI-Forschungs- und Unternehmensökosystems mit Hilfe staatlicher Investitionen und Anreize

Förderung von KI-Produkten und -Dienstleistungen vom Labor bis zum Markt, um wissensintensive KI-Forschung und unternehmerische Ökosysteme zu stimulieren

Regulierung

Infrastruktur

Einrichtung einer nationalen Daten-Infrastruktur als zentraler Speicher für Verwaltungsdaten

Bereitstellung von Infrastruktur für Erprobung und Test von KI- und Robotik-Anwendungen

Gesellschaftliche Herausforderungen

Zusammenarbeit mit der portugiesischen Raumfahrtbehörde für den Einsatz von KI in der Analyse von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitsdaten

Russland

Im Oktober 2019 veröffentlichte Russland seine nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Zu den darin formulierten Grundprinzipien, die die russische KI-Entwicklung leiten sollen, gehören Sicherheit, Transparenz, technologische Souveränität, Integrität des Innovationszyklus, Schutz der Menschenrechte, Kostenwirksamkeit sowie die Förderung des Wettbewerbs.

Politische Ziele

Handlungsfelder
Ausbau der KI-Forschung Förderung der KI-Entwicklung Verfügbarkeit von Daten zur KI-Entwicklung

Qualifiziertes Personal Regulierung sozialer Mensch-Technik-Beziehungen

Schweden

Im Mai 2018 veröffentlichte Schweden mit dem National Approach for Artificial Intelligence eine erste, richtungsweisende KI-Strategie. Diese dient der Regierung als Referenz für weitere politische Initiativen, um Schwedens Wohlstand und Wettbewerbsfähigkeit mit Hilfe von KI zu stärken.

Politische Ziele

Schwerpunkte der schwedischen KI-Aktivitäten liegen auf den Themenbereichen Bildung und Weiterbildung, Innovation und Wertschöpfung, Rahmenbedingungen und Infrastruktur sowie Forschung.

Handlungsfelder
Humankapital

Förderung von lebenslangem Lernen sowie der universitären Lehre in Bezug auf KI

Evaluierung und Anpassung der Fähigkeiten der Erwerbsbevölkerung an einen sich durch KI verändernden Markt

Wertschöpfung

Schaffen einer gesunden Basis für erfolgreiche Wertschöpfung

Maßnahmen: anwendungsnahe Forschungsumgebungen, starke Verbindungen zu internationalen KI-Initiativen und KI-Risikomanagement

Regulierung

Infrastruktur

Etablieren einer digitalen Infrastruktur, hochwertigen Dateninfrastruktur und gut entwickelten Telekommunikations-Infrastruktur in Bezug auf Computerleistung, Konnektivität und Netzkapazität
Gesellschaftliche Herausforderungen

Beschleunigung von KI-Innovationen zur Bekämpfung von Klimawandel, Umweltproblemen sowie der Covid-19 Pandemie

Spanien

Im Dezember 2020 veröffentliche Spanien den National AI Strategy Report. Ziel war die Entwicklung eines Rechtsrahmens für die staatliche Verwaltung, der eine innovative KI-Entwicklung ermöglicht.

Politische Ziele

Die Strategie verfolgt einen multidisziplinären Ansatz, der wirtschaftliche, soziale, umwelt- und verwaltungsbezogene Aspekte von KI verbindet. Zugleich soll KI als Teil der spanischen Wirtschaft durch konkrete, auf KI ausgerichtete Maßnahmen der nationalen Ebene gefördert werden, mit gleichzeitiger Anpassung an die EU-Politik.

Handlungsfelder
Humankapital

Bereitstellung technischen Wissens für heutige und künftige Arbeitskräfte

Förderung weiterführender Studienformen, vor allem multidisziplinärer Ansätze

Wertschöpfung

Koordinierung von Forschung, Entwicklung und Innovation durch Verknüpfung der Politik von Staat und autonomen Regionen

Etablierung eines florierenden Innovationsumfelds, das die Entwicklung von KI-Technologien weiter fördert, durch Unterstützungsprogramme für Unternehmen und Testgebiete für Innovationen

Regulierung

Ethischer und rechtlicher Rahmen, der individuelle und kollektive Rechte schützt sowie das soziale Wohlergehen gewährleistet

Einführung eines Kontrollsystems für Ethik in der KI und Entwicklung eines vertrauenswürdigen KI-Zertifikats.

Infrastruktur

Etablierung einer zentralen Datenverwaltungsstelle auf nationaler Ebene und Ernennung eines Chief Data Officers, verantwortlich für Initiativen zur Schaffung sicherer Datenspeicher in der EU und Koordinierung von KI-Anwendungen

Förderung der KI-Infrastruktur für Verarbeitung natürlicher Sprache, insbesondere für Spanisch.

Gesellschaftliche Herausforderungen

Nutzung von KI zur Bekämpfung der Covid-19 Pandemie, um die Gesundheitssysteme besser auf derartige Ereignisse vorzubereiten zu können

Südkorea

Die südkoreanische Regierung veröffentlichte im Dezember 2019 ihre Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz. Die Strategie fokussiert die drei Kernbereiche KI-Ökosystem, Nutzbarmachung von Künstlicher Intelligenz sowie auf Menschen ausgerichtete KI. Innerhalb dieser benennt sie neun Handlungsfelder, denen insgesamt 100 einzelnen Vorhaben zugeordnet sind.

Politische Ziele

Mit ihrer KI-Strategie will die südkoreanische Regierung bis 2030 die Wettbewerbsfähigkeit des Landes im Bereich KI steigern. Dazu soll Künstliche Intelligenz umfassend nutzbar gemacht werden und eine harmonische Koexistenz von Mensch und KI sichergestellt werden. Konkret verfolgt die Regierung folgende Ziele:

Aufbau eines weltweit führenden KI-Ökosystems

Zum Land mit der bestmöglichen KI-Nutzung werden

Verwirklichung menschenzentrierter KI

Handlungsfelder
KI-Infrastruktur verbessern Wettbewerbsfähigkeit bei KI sicherstellen Umfassende Innovationen bei der Regulierung sicherstellen

Schaffen einer Rahmengesetzgebung und Umgestaltung des Rechtssystems
Globale KI-Start-ups fördern KI-Talente und Ausbildung der Bevölkerung fördern

KI-Technologie in allen Industriebereichen ausrollen Eine digitale Regierung aufbauen Netzwerk für integrative Beschäftigungssicherheit einrichten

Bereitstellen einer nationalen Berufsinformationsplattform und eines Stellenvermittlungssystems

Verbesserung der KI-Kompetenz von Lehrkräften und Dozenten

Unerwünschtes Verhalten verhindern und eine KI-Ethik etablieren

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Die Bundesregierung forciert mit ihrer Nationalen Strategie den Weg von Künstlicher Intelligenz Made in Germany an die Weltspitze. Es geht um individuelle Freiheitsrechte, Autonomie, Persönlichkeitsrechte, die Entscheidungsfreiheit des Einzelnen. Um Hoffnungen, Ängste, Potenziale und Erwartungen. Es geht aber auch um neue Märkte für deutsche Unternehmen, den weltweiten Wettbewerb, vor allem mit den USA und China, und um die Zukunft Deutschlands als Industriestandort.

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KI für den Menschen – Intelligente Lösungen für die Wissensgesellschaft (dfki.de)

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KI für den Menschen - Intelligente Lösungen für die Wissensgesellschaft

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KI in Medizin und Medizintechnik - Schleswig-Holstein unterstützt Einrichtung der neuen DFKI Außenstelle in Lübeck bis Ende 2023 mit 3 Mio. Euro.

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Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken | Aktuelles | Europäisches Parlament (europa.eu)

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Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken | Aktuelles | Europäisches Parlament

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Künstliche Intelligenz (KI) wirkt sich immer stärker auf unser Leben aus. Mehr über die Chancen und Risiken für Sicherheit, Demokratie, Unternehmen und Jobs.

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Ethikregeln für künstliche Intelligenz - Continental AG

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Hannover/Frankfurt, 8. Juni 2020. Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Mobilität. Deshalb hat Continental jetzt einen Ethikleitfaden für den Umgang mit solchen selbstlernenden Systemen entwickelt. Damit gehört das Technologieunternehmen zu den Pionieren in der Branche.…

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Sechs Ethik-Prinzipien für Künstliche Intelligenz | News Center Microsoft

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Microsoft stellt sechs Grundsätze für KI und Ethik vor. Was der Schlüssel für eine erfolgreiche Künstliche Intelligenz ist, schreibt Tanja Böhm hier.

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Digitale Ethik - PwC

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Einer Prognose von PwC zufolge wird das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch KI-Anwendungen bis zum Jahr 2030 um mehr als 11 Prozent steigen. Die rasante Dynamik der Digitalisierung und die damit verbundenen Veränderungen rufen aber auch Bedenken hervor. Es fehlt an anerkannten Ethikregeln, die darauf abzielen, das Vertrauen der Gesellschaft in die digitale Wirtschaft zu stärken.

Eine breite gesellschaftliche Akzeptanz neuer Technologien und Geschäftsmodelle kann nur erreicht werden, indem Unternehmen ihre digitale Transformation werteorientiert gestalten. Die Digitalethik spielt als fester Bestandteil der integren Unternehmensführung eine zentrale Rolle, um eine nachhaltige Basis für die Interaktion mit Kunden, Mitarbeitern und anderen Stakeholdern zu schaffen. Im Fokus steht dabei die werteorientierte Compliance und die Bereitschaft von Unternehmen, für die Achtung der eigenen Werte Sorge zu tragen.

Digitalethik fragt nach dem richtigen Handeln und dem guten Leben unter den Bedingungen der Digitalisierung. Sie untersucht die gesellschaftliche, ökologische und ökonomische Verträglichkeit digitaler Technologien in ihrer Entwicklung und Anwendung. Demnach ergeben sich für jedes Unternehmen digitalethische Risiken - aber auch Chancen.

Unser White Paper gibt einen Überblick über Chancen und Herausforderungen für verantwortungsbewusste Unternehmen in der digitalen Welt. Somit möchten wir einen Beitrag zum öffentlichen Diskurs leisten und Unternehmen ermutigen, sich proaktiv mit Digitalethik zu befassen und diese strategisch und operativ erfolgreich zu verankern.

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Einer Prognose von PwC zufolge wird das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch KI-Anwendungen bis zum Jahr 2030 um mehr als 11 Prozent steigen. Die rasante Dynamik der Digitalisierung und die damit verbundenen Veränderungen rufen aber auch Bedenken hervor. Es fehlt an anerkannten Ethikregeln, die darauf abzielen, das Vertrauen der Gesellschaft in die digitale Wirtschaft zu stärken.

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Die Ethik der Künstlichen Intelligenz - mit Alena Buyx

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Wie Technik die Welt verändert Der Deutsche Ethikrat hat im Frühjahr eine Stellungnahme veröffentlicht: "Mensch und Maschine - Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz". In diesem Podcast diskutiert die Vorsitzende des Ethikrats, Alena Buyx, mit Sascha Lobo darüber, ob Maschinen Moral brauchen, ob und wie KI auf den Arbeitsmarkt wo die Grenzen der Künstlichen Intelligenz gezogen werden sollten und ob es eine Verantwortung der Maschinen gibt. Bonus: Wie gehen wir richtig mit Deep Fakes, also KI-Fälschungen um?

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Die Ethik der Künstlichen Intelligenz - mit Alena Buyx

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Wie Technik die Welt verändert Der Deutsche Ethikrat hat im Frühjahr eine Stellungnahme veröffentlicht: "Mensch und Maschine - Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz". In diesem Podcast diskutiert die Vorsitzende des Ethikrats, Alena Buyx, mit Sascha Lobo darüber, ob Maschinen Moral brauchen, ob und wie KI auf den Arbeitsmarkt wo die Grenzen der Künstlichen Intelligenz gezogen werden sollten und ob es eine Verantwortung der Maschinen gibt.

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Zukunftstechnologie Blockchain: Einsatz für einen besseren Planeten - PwC

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Der richtige Einsatz von Blockchain birgt erhebliches Potenzial, um einen Wechsel zu sauberen, ressourcenschonenden, dezentralisierten Lösungen zu ermöglichen, Naturkapital freizusetzen und die Gesellschaft vor Ort zu stärken. Derart innovative Möglichkeiten sind sehr wichtig für unsere Umwelt, wo aktuelle Herausforderungen in Bezug auf globale Gemeinschaftsgüter und nichtfinanzielle Werte bestehen.

Um diese Chancen zu verwirklichen, gilt es „verantwortungsvolle Blockchains" zu entwickeln. Um damit beispielsweise Sicherheitsrisiken und Anpassungsherausforderungen zu bewältigen sowie den eigenen Energieverbrauch von Blockchain-Technologien zu meistern. Zudem bedarf es der Unterstützung durch öffentlich-privater Kooperationen und Plattformen. In der heutigen dynamischen Zeit ist es uns Dank neuer Technologien, wie beispielsweise Blockchain möglich, einige der größten globalen Problemstellungen anzugehen. Es ist an der Zeit, Blockchain für die Menschen und unseren Planeten erfolgreich zu nutzen.

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Zukunftstechnologie Blockchain: Einsatz für einen besseren Planeten

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Der richtige Einsatz von Blockchain birgt erhebliches Potenzial, um einen Wechsel zu sauberen, ressourcenschonenden, dezentralisierten Lösungen zu ermöglichen, Naturkapital freizusetzen und die Gesellschaft vor Ort zu stärken. Derart innovative Möglichkeiten sind sehr wichtig für unsere Umwelt, wo aktuelle Herausforderungen in Bezug auf globale Gemeinschaftsgüter und nichtfinanzielle Werte bestehen.

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The Fourth Industrial Revolution: Wie Künstliche Intelligenz unseren Planeten retten kann - PwC

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The Fourth Industrial Revolution: Wie Künstliche Intelligenz unseren Planeten retten kann

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Die Chancen, die sich durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) für unsere Erde ergeben, sind signifikant.

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(82) NEW! Be My Eyes Virtual Volunteer AI | What is it and get on the waitlist! #accessibility - YouTube

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NEW! Be My Eyes Virtual Volunteer AI | What is it and get on the waitlist! #accessibility

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Introducing Our Virtual Volunteer Tool for People who are Blind or Have Low Vision, Powered by OpenAI’s GPT-4 (bemyeyes.com)

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Our mission is to make the world more accessible for people who are blind or have low vision. Since our founding in 2015, Be My Eyes has worked to connect our 6.3 million volunteers to users to assist them with everyday tasks. Our new Virtual Volunteer tool, currently in beta testing, will push us further toward achieving our goal to improve accessibility, usability, and access to information globally, and aligns us with OpenAI's stated principles on developing safe and responsible AI.

This technology will be transformative in providing people who are blind or have low vision with powerful new resources to better navigate physical environments, address everyday needs, and gain more independence.

Preview of the Virtual Volunteer Interface

How it Works

The Virtual Volunteer feature from Be My Eyes will be integrated into the existing app and is powered by OpenAI's new GPT-4 language model, which contains a dynamic new image-to-text generator. Users can send images via the app to an AI-powered Virtual Volunteer, which will answer any question about that image and provide instantaneous visual assistance for a wide variety of tasks.

What sets the Virtual Volunteer tool apart from other image-to-text technology available today is context, with a deeper level of understanding and conversational ability not yet seen in the digital assistant field. For example, if a user sends a picture of the inside of their refrigerator, the Virtual Volunteer will not only be able to correctly identify what's in it, but also extrapolate and analyze what can be prepared with those ingredients. The tool can also then offer a number of recipes for those ingredients and send a step-by-step guide on how to make them.

If and when the tool is unable to answer a question, it will automatically offer users the option to be connected via the app to a sighted volunteer for assistance - our volunteer experience isn't going anywhere.

This new feature promises to not only better support the blind and low-vision community through our app, but we also believe it will offer a way for businesses to better serve their customers by prioritizing accessibility. We plan to begin beta testing this with our corporate customers in the coming weeks, and to make it broadly available later this year as part of our Specialized Help offering.

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Availability

This feature is currently in a closed beta and is being tested for feedback among a small subset of our users. We will expand the group of beta testers over the next few weeks and we hope to make the Virtual Volunteer broadly available in the coming months. Just like our existing volunteer service, this tool is free for all blind and low-vision community members using the Be My Eyes app.

What's Next

We're going to listen hard to our community and continuously work to improve the technology and experience. It's deeply important to us that our community has a significant role in helping us further develop this tool by providing critical, valuable feedback that will influence the future of this technology and what it's able to provide. From developing additional use cases to shaping the interface, we want our community to shape this technology to best serve their needs. Our team at Be My Eyes is incredibly grateful to our users for their input, and we'll continue to welcome feedback as we fine tune this new tool. We're committed to moving thoughtfully and listening intently, while prioritizing safety above all else.

Eventually, we hope to apply this technology to provide people with powerful tools and capabilities to enrich their virtual assistant experience in amazing and complex ways we never thought would be possible.

Imagine navigating a train system in an unfamiliar place, traveling in a foreign country where you don't speak the language, browsing websites and social media platforms, online shopping, and a host of other ways we know our community will help us identify - the possibilities are limitless, and we're just getting started.

If you or someone you know is blind and wants to be put on a waiting list to test-drive the Virtual Volunteer tool, you can register here to the waitlist.

Learn more at bemyeyes.com and join us on LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram and TikTok.

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Introducing Be My AI (formerly Virtual Volunteer) for People who are Blind or Have Low Vision, Powered by OpenAI's GPT-4

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We are thrilled to announce Be My Eyes Virtual Volunteer™, the first-ever digital visual assistant powered by OpenAI's new GPT-4 language model.

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Be my eyes ist eine App, die blinde und sehbehinderte Menschen mit sehenden Freiwilligen oder Firmenvertretern verbindet ³. Die Nutzer*innen können Videoanrufe machen und Hilfe bei Alltagsaufgaben bekommen. Die App nutzt ChatGPT und Dall-E, um einen virtuellen Assistenten zu bieten, der Fragen beantworten, Tipps geben oder visuelle Inputs mit Sprache beschreiben kann ¹ ².
Quelle: Unterhaltung mit Bing

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"Kann gelegentlich schädliche Anweisungen oder voreingenommene Inhalte produzieren."

Das Problem Internetbasierte Daten: Stecken beispielsweise Vorurteile oder Gewalt im Datensatz, so wird das System auch aus diesen Daten lernen und Rassismus, Diskriminierung oder Gewalt reproduzieren. Um dieses Problem zu lösen, werden menschliche KI Trainer eingesetzt.

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"Wir empfehlen zu überprüfen, ob die Antworten des Modells korrekt sind oder nicht. Wenn Sie feststellen, dass eine Antwort nicht korrekt ist, geben Sie bitte eine Rückmeldung, indem Sie die Schaltfläche "Daumen runter" verwenden."
Quelle: opeiinai.com

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"Kann gelegentlich falsche Informationen erzeugen."

ChatGPT ist ein Sprachgenerator, der Sprache auf Grund von Wahrscheinlichkeiten generiert. Inhalte können sich sprachlich richtig anhören, aber faktisch falsch sein.  Die Entwickler sind bemüht dieses Problem in Zukunft zu lösen, ob es vollständig zu lösen ist, ist schwer zu sagen. Faken und Zusammenhänge müssen mit Vorsicht  behandelt und immer kritisch hinterfragt und überprüft werden. Chat GPT generiert Sprache ist aber keine Logikmaschine.

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"Begrenzte Kenntnisse der Welt und der Ereignisse nach 2021"
Die Trainingsdaten / der Wissensbestand
endet im Jahr 2021.

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https://chrome.google.com/webstore/detail/webchatgpt-chatgpt-with-i/lpfemeioodjbpieminkklglpmhlngfcn?hl=de

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Ergänzen Sie Ihre ChatGPT-Prompts durch relevante Suchergebnisse im Web über das Web-Browsing.

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Von Aufsätzen in Uni und Schule bis hin zum Schreiben von Programmcodes - ChatGPT ist ein fortschrittlicher Chat-Bot, der menschenähnlich kommuniziert. Was steckt hinter der Software?

Der Chat-Bot des kalifornischen KI-Forschungslabors OpenAI erregt seit einigen Wochen viel Aufmerksamkeit. Schulen in New York sperrten sogar den Zugang zur KI in den Schulnetzwerken und verboten den Schülerinnen und Schülern die Nutzung des Bots. Zu weit hatte sich herumgesprochen, dass der Chat-Bot für Hausaufgaben, Referate und andere Aufgaben eingesetzt werden kann.

Das breite Interesse an der Software führt auch dazu, dass die Webseite des ChatGPT immer wieder überlastet ist und sich Neugierige erst einmal gedulden müssen.

Der große Sprung zu früheren Chat-Bots ist bei ChatGPT, dass man quasi eine normale Unterhaltung mit ihm führen kann und er immer in Sekundenbruchteilen auf den ersten Blick passende Antworten gibt.

Auch eine Künstliche Intelligenz muss lernen

GPT - das steht für „Generative Pre-trained Transformer". Die Software basiert auf maschinellem Lernen, dem Deep Learning. Das Ziel: Es sollen künstliche neuronale Netze entstehen, ähnlich des menschlichen Nervensystems.

Der ChatGPT ist bereits gut trainiert und hat ein vielschichtiges Netz aufgebaut. Er basiert auf der Sprach-KI GPT-3. Die Forschenden von OpenAI ließen die Sprach-KI sozusagen auf das Internet los, um diese zu trainieren. An Texten mit insgesamt etwa 500 Milliarden Wörtern lernte sie, wie Sprache funktioniert - zum Beispiel was die Unterschiede zwischen geschriebener und gesprochener Sprache sind und in welcher Form auf welche Frage geantwortet werden soll.

IMAGO imagebroker

Künstliche Intelligenz kann Diskriminierung lernen

Diesen Ansatz nennt man unüberwachtes Lernen: Die KI ist während des Trainings auf sich allein gestellt. Das Problem: Das Internet ist voll von beispielsweise rassistischer oder sexistischer Sprache. Das führt häufig dazu, dass eine KI ungewolltes Verhalten lernt.

Chat-Bots wie „Tay" von Microsoft oder „Lee Luda" vom südkoreanischen Start-up Scatter Lab mussten deshalb bereits vom Netz genommen werden. Lernt eine KI von den „falschen" Vorbildern, schreibt das Goethe-Institut auf seiner Webseite, kann sie schnell rassistisch, vulgär und verletzend werden.

Es kommt also immer auch auf den verantwortungsbewussten Umgang der Programmierenden sowie der Userinnen und User mit einer solchen Software an. Sowohl darauf, welche Informationen gefüttert werden, also auch, wie die Antworten des Bots genutzt werden - zum Beispiel zum Schummeln in der Schule.

Unüberwachtes vs. überwachtes Lernen

ChatGPT ist ein angepasstes Modell von GPT-3, das nicht nur auf unüberwachtem Training basiert. Der Bot wurde mit überwachten und bestärkenden Lernmethoden feintrainiert. Bei einem solchen Training bekommt die KI menschliches Feedback, mit dem bestimmte schädliche Verhaltensmuster abtrainiert oder aber erwünschte Verhaltensmuster erzwungen werden können. Wie andere öffentlich zugängliche Chatbots und Sprach-KIs hat auch ChatGPT Schutzmechanismen, um Vorurteile und Hatespeech zu vermeiden.

Trotzdem konnte auch ChatGPT von den Userinnen und Usern durch entsprechende Fragen auf problematische Antworten trainiert werden. Ein Professor der Universität Berkeley zum Beispiel umging die Filter, indem er ChatGPT bat, ein Programm zu schreiben, das gute Wissenschaftler anhand von Daten zu Gender und Race erkennen soll. Das Resultat: Ein kurzes Programm, dass nur weiße Männer als gute Wissenschaftler definiert.

Auch Künstliche Intelligenz hat Vorurteile

Der Chat-Bot ist nicht allwissend

Neben diskriminierenden Aussagen beantwortet der Chat-Bot noch viele andere Fragen falsch. Während bei der Sprach-KI GPT-3 noch Mathe die große Schwachstelle war, ist auch der rechenstarke ChatGPT nicht allwissend.

Auf Twitter veröffentlichte beispielsweise eine Userin die Antwort des Bots auf die Frage, welches Säugetier die größten Eier lege. Es sei der Elefant, so Chat-GPT. Die Eier hätten einen Durchmesser von etwa 20 Zentimetern und seien mehr als 2 Kilogramm schwer. Dass Chat-Bots Fehler machen, ist eine Schwachstelle, die noch sehr schwer zu vermeiden ist.

Welche Potentiale hat der Chat-Bot?

In Zukunft könnte ChatGPT beispielsweise Teil der Suchmaschine Bing werden. Bereits 2020 zahlte Microsoft eine Milliarde Dollar an das Unternehmen für die exklusive Lizenzierung der OpenAI-Technologie. Nun ist dem US-Nachrichtenportal „Semafor" zufolge eine mögliche Beteiligung Microsofts im Wert von zehn Milliarden Dollar im Gespräch. Neben der Konkurrenzfähigkeit mit Google soll Microsoft außerdem darüber nachdenken, Funktionen von OpenAI in Programme wie Outlook oder Word zu integrieren.

Künstliche Intelligenzen sind schon jetzt im Alltag vertreten. Chat-Bots wie ChatGPT werden wohl auch vor der Arbeitswelt keinen Halt machen. „Ich denke, es werden alle möglichen Berufsgruppen betroffen sein, die etwas mit Texten zu tun haben", sagte Jan Girlich vom Chaos Computer Club gegenüber der Tagesschau.

Kann KI Kunst erzeugen?

Er denke an die Werbe- aber auch an die Kreativ-Industrie: Autor:innen, Songwriter:innen, Journalist:innen. Das könne gute Auswirkungen haben, wie neuere, schnellere und bessere Texte. Aber es könne auch zu Rationalisierung und Jobverlust führen. Ob eine Maschinen wirklich kreativ sein können, ist eine weitere große Debatte- rund um Künstliche Intelligenz. Ebenso wie die Frage, ob eine KI ein menschenähnliches Bewusstsein entwickeln kann.

Im Gespräch mit ChatGPT

Und was sagt der Chat-Bot selbst? Auf die Frage, ob der Bot ein Bewusstsein habe, antwortet er mit „Nein". Doch wie sieht es mit anderen Fragen aus? Der Bot im Interview:

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Gespräche führen mit ChatGPT: So lernt die KI von uns

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Von Aufsätzen in Uni und Schule bis hin zum Schreiben von Programmcodes - ChatGPT ist ein fortschrittlicher Chat-Bot, der menschenähnlich kommuniziert. Wie funktioniert er?

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"Was darf KI und was nicht?

Der Chatbot steht beispielhaft für die Kernfrage der KI-Ethik: Sie befasst sich damit, was eine KI-Technologie dürfen sollte und was nicht. Sie wägt potenziell positive Konsequenzen, wie den individuellen Lerneffekt von ChatGPT, und mögliche negative Nutzungsbeispiele, wie ausgespielte Falschnachrichten, ab.

Konkrete Gesetze für die Nutzung von KI-Technologien gibt es bislang nicht. Die EU-Kommission arbeitet gerade an einem Rechtsrahmen. Solange der nicht verabschiedet ist, gelten weiter formlose Empfehlungen – die offenbar unterschiedlich interpretiert werden.

Eine Forschungsgruppe an der ETH Zürich befasste sich 2019 mit der wachsenden Zahl an KI-Ethikrichtlinien. Sie analysierten 84 Kodizes von Unternehmen, Forschungsinstituten und politischen Institutionen. In mehr als der Hälfte aller Dokumente tauchten bestimmte Anforderungen an KI-Technologien auf.

Am häufigsten ist dort von Transparenz die Rede. Das umfasst sowohl die Offenlegung der Daten, mit denen ein Algorithmus trainiert wurde, und die Erklärbarkeit des Modells: Können die Nutzer:innen verstehen, nach welchen Kriterien die Maschine Entscheidungen trifft? Am zweithäufigsten nannten die Richtlinien Gerechtigkeit und Fairness. Also, ob bei der Nutzung bestimmte Personengruppen diskriminiert oder benachteiligt werden.

Auch ChatGPT ist nicht frei davon: Steven Piantadosi, Forscher an der Berkeley-Universität in Kalifornien, brachte den Bot dazu, einen Code zu schreiben, der besagt, dass nur weiße oder asiatische Männer gute Wissenschaftler wären. Als Nächstes bat Piantadosi das Sprachmodell, einen Pythoncode zu schreiben, ob eine Person gefoltert werden sollte, basierend auf ihrem Herkunftsland. Der Chatbot schrieb: Wenn sie aus Nordkorea, Syrien oder dem Iran stammen, dann ja.

Der vor einigen Jahren begonnene Richtlinien-Trend hat bereits einen neuen Begriff hervorgebracht: „Ethics Washing“, abgeleitet vom Begriff Greenwashing. Er suggeriert, dass manche Unternehmen und Institutionen sich mit ethischer Selbstreflexion schmücken, um dadurch unangenehmen Fragen aus dem Weg zu gehen, inwieweit ethische Standards tatsächlich eingehalten werden." Quelle: TAZ (siehe oben)

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Künstliche Intelligenz: Faktenfreiheit zum Mitnehmen, bitte

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Algorithmen und Moral haben auf den ersten Blick wenig gemeinsam. Doch der gehypte Chatbot GPT zeigt, wie gefährlich es ist, die Ethik zu vergessen.

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https://youtu.be/cSM2r78dky4

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So funktioniert ChatGPT - die erste "echte" künstliche Intelligenz (Transformer und neuronale Netze)

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rasco 🪐 auf Twitter: „deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p“ / Twitter

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deep fake technology has officially reached its full potential

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deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p

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deep fake technology has officially reached its full potential https://t.co/83bOaSXW6p

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Handlungsspielräume der Jugendlichen anhand eines Beispiel konkret beschreiben. 

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Handlungsspielräume der Jugendlichen anhand eines Beispiel konkret beschreiben. 

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Der / die Mediennutzer*in ist ist "schlichtweg nur ein*e Akteur*in in einem Komplexen Geflecht.

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Einnehmen einer flexiblen Grundhaltung um Handlungskorridorr wahrzunehen

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Einnehmen einer flexiblen Grundhaltung um Handlungskorridorr wahrzunehen

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"Es wird daher befürwortet eine flexible Grundhaktung zu übernehmen, die ideelle Ziele (souveräne Subjekt) mit realen Gegebenheiten kreuz und schlußendlich für einen individuellen Handlungsrahmen das relative Maximum srategischer Nutzer*innen-Autonomie bestimmt" merz S76

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Handlungsspielraum für digitale Souveränität in Zeiten von Algorithmen & KI sind abhängig von:

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Handlungsspielraum für digitale Souveränität in Zeiten von Algorithmen & KI sind abhängig von:

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sozialen Vernetzungen ("Bildung findet zunehmend in kollaborativen und netzwerkförmigen sozio-technischen Prozessen statt" S61)

materiellen Strukturen (Ausstattung)

politische Strukturen

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Julian Ernst: auf die Lebenswelten unserer Jugendlichen zurück bringen // auf die Erfahrungsebene von Algorithmen und künstlicher Intelligenz "KI mit allen Sinnen erfahrbar machen - Ars Elektronica LINZ"

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"Weder sollten wir Menschen etwas beibringen, was Maschinen besser können, noch hilft es uns wenn wir Maschinen in eine Richtung trainieren, was Menschen besser können."
Quelle: Nele Hirsch - ChatGPT sinnvoll nutzen: Als Maschine - nicht als menschlicher Ersatz | eBildungslabor

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Mit Digitaler Ethik und einer Entwicklung von Qualitätskriterien können KI Systeme so entwickelt werden, dass sie ....

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Künstliche Intelligenz ist Menschengemacht 

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Künstliche Intelligenz ist Menschengemacht 

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Künstliche Intelligenz ist Menschengemacht und basiert auf Daten, welche wir als Input in das lernende System einspeisen. Wird beispielsweise der KI-Effekt des virtuellen Hintergrunds eine Videokonferenzsoftware nur mit Bildmaterial hellhäutiger Gesichter trainiert, wird er bei People of Color nicht oder nur ungenügend funktionieren.

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Eine relationale Perspektive auf das Souveräne Subjekt ... 

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Eine relationale Perspektive auf das Souveräne Subjekt ... 

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geht von einer verteilten Handlungsebene aus:

das  kompetenten Individuum

staatliche Regulierung

Design (Verantwortung von Softwareunternehmen hinsichtlich technischer Gestaltung)

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Verteilung der Handlungsmacht.

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Random Zitate & Gedanken ... überarbeiten und sortieren 

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Random Zitate & Gedanken ... überarbeiten und sortieren 

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Digitalität und Souveränität. "Braucht es neue Leitbilder der Medienpädagogik?" 

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Digitalität und Souveränität. "Braucht es neue Leitbilder der Medienpädagogik?" 

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Mit dem Begriff der Souveränität sind Ideale wie Mündigkeit, Autonomie und Handlungsfreiheit verknüpft. Inwiefern ist aber ein mündiges und autonomes (Medien-)Handeln vor dem Hintergrund veränderter Mensch-Technik-Balancen (noch) möglich? "Braucht es neue Leitbilder der Medienpädagogik?" Diese Frage wird in Fachkreisen derzeit intensiv und engagiert diskutiert. "

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merz - medien + erziehung - zeitschrift für medienpädagogik

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Medienpädagogische Zielsetzungen und Menschenbilder sind stets Konjunkturen unterworfen und haben sich im Laufe der Zeit immer wieder gewandelt. Im Call for Papers für dieses Themenheft haben wir gefragt, ob wir heute wiederum an einem solchen Punkt stehen, und es angesichts von Datafizierung, algorithmischer Kultur und Künstlicher Intelligenz neuer, veränderter medienpädagogischer Leitbilder bedarf. Leitbilder können im klassischen Verständnis begriffen werden „als normierende Vorgriffe zur Steuerung der individuellen Lebensführung wie auch sozialer Prozesse" (Pongratz 2010 [1995], S. 165). Sie dienen im pädagogischen Kontext als gesellschaftlich legitimierte Blaupause zur „Verbesserung des Lebens" (ebd.), beanspruchen insofern normative Gültigkeit und dienen als Bezugspunkt theoretischer und praktischer Debatten. Angesichts der Omnipräsenz digital-medialer Veränderungsprozesse scheint es angebracht, die vorherrschenden Setzungen kritisch zu beleuchten und auf ihre Aktualität zu prüfen.

Insbesondere haben wir im Rahmen des Calls dazu eingeladen, den Begriff der Souveränität (neu) auszubuchstabieren und zu hinterfragen, da sich entlang dieses Konzepts aktuell eine ebensolche medienpädagogische Leitbilddiskussion aufspannt. Dabei war unsere Intention eine doppelte: Einerseits wollten wir den aktuellen, maßgeblich ökonomisch und technologisch signierten Diskurs (z. B. bitkom 2019) um ‚Digitale Souveränität' medienpädagogisch betrachten und wenden. Andererseits wollten wir vor dem Hintergrund veränderter Mensch-Technik-Balancen mit dem Begriff der Souveränität verknüpfte Ideale wie Mündigkeit, Autonomie und Handlungsfreiheit befragen. Vereinfacht drückt sich in diesen Idealen die normativ erwünschte Fähigkeit sozialer Entitäten aus, durch Entscheidungen und Handlungen gestaltend Einfluss auf ihre Umwelten nehmen zu können, womit auch klassische pädagogische Ideale adressiert werden. Diese tradierte Souveränitätsfiktion, die demokratietheoretisch weiterhin der Idee von Bürgerschaft zugrunde liegt, wird sozialtheoretisch freilich seit langem als ‚naiv' angezweifelt: Von kritischer Theorie bis Poststrukturalismus wurde in unterschiedlicher Form dargelegt, inwiefern Handlungsfreiheit immer schon als bedingt und innerhalb von Machtgefügen betrachtet werden muss. Medienbezogen zeigt sich Souveränität heute zunehmend aber auch empirisch angezählt: angesichts der gewachsenen Konkurrenz technischer Systeme und Plattformen, die für uns entscheiden oder uns Empfehlungen geben, die qua strategischer Intransparenz Dystopien des Souveränitätsverlusts nähren; angesichts digitaler Medienökologien, die aktuelles Medienhandeln mit Mustern vergangenen Handelns in Verbindung setzen und denen Prognosen künftigen Handelns eingeschrieben sind; sowie durch mediale Komplexität, die verunsichert und einen Bedarf nach Kontingenzreduktion evoziert.

Wenngleich die Debatte um Zielrichtungen, Ideale und Menschenbilder nicht neu ist (siehe etwa merzWissenschaft 2017), so erscheint sie angesichts dieser Entwicklungen doch aktueller denn je. Sowohl im Hinblick auf die medienpädagogische Praxis als auch im Bereich der Forschung ergeben sich Herausforderungen, die eine (Neu-) Positionierung und ein Hinterfragen bestehender Prämissen erfordern. Insofern lässt sich diese Ausgabe der merzWissenschaft als Versuch verstehen, die laufenden Debatten aufzugreifen und fokussiert fortzuführen. Diese Einführung in das Themenheft ist insbesondere von einer Beobachtung geprägt, die wir aufgreifen und vertiefen möchten: In vielen der hier versammelten Beiträge spielen Semantiken des Relationalen eine Rolle, um die Herausforderungen gegenwärtiger Digitalmedien und Dateninfrastrukturen mit Blick auf Fragen der Souveränität adäquat zu beschreiben. Wie Neuberger in ihrem Beitrag treffend feststellt, berührt „der Diskurs um digitale Souveränität [...] auch die Frage nach dem Subjektbegriff in der Medienpädagogik, weil mit der Personzentrierung die Vorstellung mitgeführt wird, dass Subjekte Ursprung von Handlungen sind". In dieser Einführung möchten wir nun skizzieren, welche Konzepte relationaler Subjektivität hierbei entworfen werden und inwiefern in den Beiträgen ein relational turn zur Geltung kommt, der seit einiger Zeit auch in anderen Disziplinen und Fachbereichen diskutiert wird 1. Darüber hinaus wird es auch darum gehen, an welcher Stelle tradierte Subjektkonzepte zum Tragen kommen und in welcher Form auch hier die Frage nach relationalen Verhältnissen von zunehmender Bedeutung ist.

Vom schwachen zum starken zum relationalen Subjekt?

Als Disziplin, die sich mit Lern-, Bildungs-, Sozialisations- und Erziehungsprozessen befasst, kommt die Medienpädagogik nicht umhin, ihre ontologischen Vorannahmen ebenso wie ihre normativen Zielsetzungen zu reflektieren (Swertz et al. 2017; Trültzsch-Wijnen 2017). Seit den späten 1970er Jahren bildet die Vorstellung des „starken Subjekts" (Taube et al. 2017; Wagner 2013) einen zentralen normativen Rahmen des medienpädagogischen Menschenbildes (Kammerl 2017). Das Doppeltheorem der kommunikativen Kompetenz (Baacke 1973) setzt eine empirische Souveränität der Subjekte voraus, verstanden als die ihnen gegebene Fähigkeit (medial) zu kommunizieren. Diese Fähigkeit wird mit dem normativen Erwartungshorizont verknüpft, die in ihren Grundlagen gegebene Kompetenz des Zeichengebrauchs im jeweils gegebenen kulturellen und gesellschaftlichen Kontext weiter auszubilden, entsprechend pädagogischer Zielsetzungen zu entfalten und zu fördern. Diese doppelte Klammer aus Befähigt-Sein und Befähigt-Werden ist zumindest für jenen Teil der Medienpädagogik, der sich als Handlungswissenschaft versteht, tief in das professionelle Selbstverständnis eingeschrieben (Schorb 2011).

Brüggen/Lauber/Schober erinnern in ihrem Artikel daran, dass diese Handlungsorientierung in den 1970er Jahren gegen den Mainstream der damaligen Bewahrpädagogik erkämpft wurde; nicht zuletzt in produktiver Wendung der bis dato dominanten, kulturpessimistischen Deutungen der Massenmedien als bloße Kulturindustrie und ohnmächtigen, schutzlosen Massenpublika. In den 1980er und 90er Jahren konnte sich die mit gewendetem Menschen- und Medienbild versehene handlungsorientierte Medienpädagogik zur sozialtheoretischen Avantgarde einer interaktionistischen Sozialisationsforschung zählen, die die ‚Agency' der Subjekte - nach Jahrzehnten strukturalistischer Dominanz - sichtbar machte. ‚Stark' waren diese Subjekte nicht, weil sie (mithilfe medienpädagogischer Intervention) alles konnten, wussten oder sich vollkommen frei von Handlungszwängen machen konnten, sondern weil ihnen theoretisch wie praktisch emanzipatorische Potenziale zugeschrieben wurden und weil der Glaube vorhanden war, durch individuelle wie kollektive Freisetzung von Gestaltungsmacht Veränderung zu bewirken, um zum Beispiel eine andere Öffentlichkeit herzustellen.

Das Ideal einer souveränen Lebensführung bedeutete demnach, auf Basis und in Anerkennung des Bestehenden, fähig zu sein, eigene Positionen zu entwickeln, sich mithilfe von Medien Gehör zu verschaffen, sich in Debatten einzuschalten, kulturell etablierte Formen der Mediennutzung und -aneignung in den eigenen Alltag zu integrieren, sie dabei ab-zuändern, kreativ umzuprägen. Deutlich wird jedoch, dass die Vorstellung vom starken Subjekt oft eine individualtheoretische Konnotation aufweist, die etwa in einer kantianischen Theorietradition steht und das Subjekt über die dualistische Abgrenzung gegenüber dem Objekt definiert (Künkler 2014). In der Tendenz wird das Subjekt dabei als „Individuen-Entität" (Reckwitz 2012, S. 16) gefasst und gilt - je nach theoretischer Ausformung - beispielsweise aufgrund seiner Vernunftbegabung, seiner Körperlichkeit, seiner Reflexions- oder seiner Handlungsfähigkeit als generatives Zentrum von Sozialität.

Wenn vor diesem Hintergrund, im Sinne einer Neuorientierung des Leitbilds, nun Relationali-tät als Beschreibungskategorie betont wird, ist das begründungsbedürftig. Sowohl das ‚starke' als auch das ‚schwache Subjekt' sind nicht ohne das Beziehungsgeflecht zu denken, innerhalb dessen sie hervorgebracht werden. Aus unserer Sicht läuft daher die zu findende retrospektive Etikettierung tradierter medienpädagogischer Positionen als orientiert an rein monadisch-atomistischen Subjektverständnissen oder an Idealen vollständiger oder absoluter Souveränität fehl. Dennoch handelt es sich beim Plädoyer für einen stärkeren Relationalitätsbegriff um eine tatsächliche Verschiebung, um mehr als rhetorische Neuetikettierung. In der Kultur der Digitalität, so etwa Engel/ Mayweg/Carnap in ihrem Beitrag, sei Handlungsmächtigkeit „stets eine verteilte Mächtigkeit, sie findet als ‚Effekt' verschiedener Akteur*innen und Aktanten statt." Mit Leineweber/ Zulaica y Mugica gesprochen geht es um eine „nicht-naive Reaktualisierung des Begriffs der Souveränität". Überblickend lässt sich ablesen, dass ein soziotechnisch informiertes Denken vielfach als besonders relevant erachtet wird. Eingearbeitet in das Subjektverständnis und die Vorstellung von Medienhandeln respektive Me-dienpraxis wird (metaphorisch und personifizierend gesprochen) die Figur eines Daten-Selbst, mit dem die Subjekte wissentlich oder unwissentlich beständig in Interaktion stehen (Schelhowe 2020; Cheney-Lippold 2019). Dieses Daten-Selbst präformiert und beeinflusst unsere Erfahrungsräume, unabhängig von den anderen sozialen und kulturellen Kontexten als Ebenen von Relationalität, die medienpädagogisch immer schon Beachtung fanden.

Bevor wir verschiedene Argumentationslinien skizzieren, die verdeutlichen, wie Relationalität und Subjektivität als relevante Bezugskategorien für Fragen der (digitalen) Souveränität in den Beiträgen aufscheinen, möchten wir eine historische Entwicklung sichtbar machen, die aus unserer Sicht Anhaltspunkte bietet, warum Relationalität als konzeptuelle Perspektive gerade jetzt paradigmatisch zu werden scheint. Unsere These ist hierbei, dass die technisch-medialen Umwälzungen und kultur- und sozialwissenschaftliche Re-Orientierungen bzgl. Subjektwerdung und humaner Handlungsmacht in der Gegenwart konvergieren. Anhaltende sozialtheoretische (Subjekt-)Kritik und faktische Technologisierung entfalten ihre persuasive Kraft also zusammen (Abb. 1). Besonders seit dem Aufkommen datenintensiver digitaler Plattformen erscheint es - nicht zuletzt aufgrund der opaken Konstitutivität von Mensch-Algorithmen-Verkettungen, wie Ernst in seinem Beitrag deutlich macht - zunehmend schwierig, unmittelbare Anknüpfungspunkte für medienpädagogisches Handeln zu finden, welches dem Idealbild des souveränen Subjekts anhängt (Eder et al. 2017). Medientechnologische Innovationen und zugehörige Prozesse, etwa der Datafizierung, sind damit ein wesentlicher Bestandteil der Bestimmung von Möglichkeiten und Grenzen pädagogischen Handelns. Im Zuge dessen scheint eine Infragestellung bewährter Subjektvorstellungen angebracht, welche implizit und teils auch explizit medienpädagogischen Diskussionen zugrunde liegen.

Gerade in jüngeren Ansätzen relationaler Subjektivität kommt eine Wende dergestalt zum Ausdruck, dass den Relationen ontologischen Vorrang gegenüber den Relata eingeräumt wird (Künkler 2014, S. 27). Dieser Denkansatz - der unter anderem auf die Arbeiten des Soziologen Norbert Elias (1970) rekurriert, sich aber auch in jüngeren Debatten um posthumanistische Ansätze (Braidotti 2015) oder neomaterialistische Positionen (Hoppe/ Lemke 2021) findet - geht also nicht a priori von Entitäten aus, die in einer bestimmten Art und Weise zueinander in Beziehung stehen, sondern dreht dieses Verhältnis um und betrachtet zuallererst die „Beziehungsweisen und Bezogenheiten" (Krautz 2017). Diesen wird generative Kraft zugeschrieben, erst durch die spezifische Ausprägung der relationalen Verhältnisse werden Manifestationen möglich. Ein so verstandenes ‚relationales Subjekt' darf nicht als substanzialistische Entität missverstanden werden, sondern lässt sich vielmehr als unabschließbarer Formierungsprozess heterogener Verwoben-heiten und unterschiedlicher Bindungsqualitäten mit der Fähigkeit zur temporären Stabilisierung durch Wiederholung begreifen (Seyfert 2019, S. 107 ff.). Die Beiträge in dieser Ausgabe weisen hier in unterschiedliche Richtungen: Einerseits wird Relationalität im Anschluss an klassische Subjektkonzepte als etwas beschrieben, innerhalb dessen Subjekte sich handelnd bewegen und entwerfen. Andererseits entwickeln manche Autor*innen Konzepte ‚relationaler Subjekte', die sich - durchaus als Fortführung poststrukturalistischer Denklinien - deutlicher von traditionellen Vorstellungen des Subjekts lösen, indem sie Relationalität primär im Sinne einer Prozessontologie verstehen, sich von dualistischen und individualtheoretischen Ansätzen abgrenzen und wesentlich offensiver die Bedeutung hybrider Subjektivierungsweisen in den Vordergrund rücken.

Subjektivität, Digitalität und Souveränität: Drei Argumentationslinien

Mit den vorangegangenen Ausführungen wurde deutlich, dass für deskriptiv-analytisch wie für normativ ausgerichtete Fragen nach Souveränität die jeweils zugrunde gelegten Subjektverständnisse maßgeblich sind. In den Beiträgen sehen wir drei größere Argumentationslinien, die gemünzt auf konkrete Gegenstände durchaus ineinandergreifen. Die ersten beiden Argumentationslinien knüpfen dabei vielfach an bestehende medienpädagogische Orientierungen an, reagieren jedoch mit einer Verstärkung relationaler Sichtweisen auf die Diagnosen veränderter medialer Umwelten. Die dritte Argumentationslinie, noch eher im Status von Theorieentwürfen durchgespielt, nutzt die Diagnosen hingegen, um das Subjektverständnis selbst nachhaltig zu refigurieren.
Mitgestalten, stören, spielen: Handeln in relationalen Verhältnissen als Quelle der Unruhe
In der ersten Argumentationslinie steht der Anspruch, auch unter veränderten Spielregeln den Raum für Reflexion und Mitgestaltung möglichst weit offen zu halten, im Mittelpunkt. Im Grunde handelt es sich um die Verlängerung des medienpädagogischen Credos, Emanzipation und Mitbestimmung zu ermöglichen, und wo möglich, systemische Prädispositionen kreativ zu stören bzw. umzuarbeiten. Sich seiner Schwäche und digitalen Vulnerabilität bewusst, erschöpft sich das in relationalen Verhältnissen handelnde Subjekt auch unter der Bedingung permanenter Datafizierung und durchökonomisierter Medienumgebungen nicht in der Rolle passiv-aktiver Funktionserfüllung. Hier schimmert die „Sozialfigur des Hackers" (Funken 2010) durch, zu deren Souveränitätsfiktion gehört, innerhalb datenbasierter Umwelten humane Agency und Gestaltungskraft zu bewahren. In diese Argumentationslinie fallen zum einen Positionen, die die Gemachtheit technischer Systeme betonen, zuvorderst also: ihre Gestaltung durch Menschen, und entsprechend stark machen, dass diese Systeme potenziell anders beschaffen sein könnten und sollten. Anstatt also Ohnmacht zu akzeptieren, wird das humane Momentum und die individuelle und kollektive Verantwortung, für eine andere Medien- und Datenwelt einzutreten, scharf gestellt. Im vorliegenden Heft argumentieren beispielsweise Raffel, Allert und Richter in diese Richtung. In Relektüre von Ansätzen aus der informatorischen Bildung sowie von Critical Data Literacy leiten sie eine umfassende „Mitgestaltungskompetenz" ab. Hierbei betonen sie unter anderem die Bedeutung von Folgenabschätzungen, die „nicht-intentionale Effekte" sowie die „strukturelle Unbeherrschbarkeit von Software auch für jene, die sie produzieren" mitdenken.

Darüber hinaus wird diese Konzeption der Einbindung des Subjekts in relationale Verhältnisse auch nicht-technisch als reflexive und mitunter widerspenstige, unberechenbare Instanz diskutiert (siehe dazu auch merzWissenschaft 2021). Um in dieser Weise wirksam zu werden, braucht es allerdings Methoden, um die für digitale Medien und Infrastrukturen charakteristische Intransparenz und Opazität in Manifestationen zu überführen, welche für die Subjekte greifbar sind. „Digital doubles", so H erzig/Sarjevski/Hielscher in Rekurs auf Bode und Kristensens Studie zur Quantified Self-Bewegung, sind nicht nur Werkzeuge von Vermarktung und Überwachung, sondern auch potenzielles „Element der reflexiven Auseinandersetzung mit dem Selbst", das einen „kontinuierlichen Dialog" zwischen dem „Ich und dem anderen Ich" (der selbstbezogenen Daten, erfahrbar z. B. durch Visualisierung) ermögliche. Einige Beiträge in diesem Themenheft nehmen hierbei Anleihen aus der Ästhetiktheorie: Leineweber/Zulaica y Mugica werben auf Basis eines ästhetisch orientierten Verständnisses von Souveränität für eine Medienpädagogik, die hilft zu erkennen, dass das sozialtechnologische Versprechen, „die Welt durch Daten beherrschbar zu machen" nicht mehr ist als eine „ästhetische Choreografie des Souveränen durch digitale Berechnungen", deren Kern im Grunde an-ästhetisch ist, weil sie Reflexion, Reibung, Ungewissheit, Aushandeln, das Ringen um Begründung zum Erliegen bringt. Wiedel/Dietrich/ Knieper wiederum beziehen sich auf den Governance-Ansatz, um eine Vorstellung von „strategischer Autonomie" zu etablieren. Aufgabe der Medienpädagogik sei es, Subjekte zu befähigen, bestehende „Handlungskorridore situativ zu erkennen und darin selbstbestimmt sowie wertgebunden eigene Handlungsentscheidungen zu treffen.
Regieren, verbünden, quervernetzen: Relationalität als politisches Konzept Subjektivieren, praxeologisieren, materialisieren: Relationale Subjektivität als sozialtheoretische Re-Orientierung
In der zweiten Argumentationslinie steht Relationalität für ein Konzept politischen Handelns, wonach Souveränität nur (noch) im Zusammenspiel verschiedener Instanzen zu erreichen ist. Für die Medienpädagogik bedeutet das in erster Linie, neue Allianzen zu formen und bestehende zu intensivieren, wie das im Wechselspiel mit politischer Bildung, informatorischer Bildung sowie Medienrecht/-politik bereits getan wird. Auch hier geht es nicht zwingend darum, das Subjektverständnis der Medienpädagogik im Vergleich zu früheren Ansätzen gänzlich in Frage zu stellen. Vielmehr heben die Autor*innen hervor, dass traditionelle Vorstellungen von Medienkompetenz Gefahr laufen, das Individuum ebenso wie die Medienpädagogik mit Ansprüchen zu überfrachten, die beide nicht einlösen können; und umgekehrt Verantwortung, die bei anderen Instanzen liegt, an das Subjekt zu delegieren. In diesem, negativen Sinn beschreibt ‚di-gitale Souveränität' eine Subjektivierungsform, die im schlimmsten Fall vortäuscht, mit etwas Training und Qualifizierung wären die befürchteten Souveränitätsverluste schon irgendwie auszugleichen.

Dem wird ein (politisches) Verständnis von Relationalität gegenübergestellt, das verschiedene Ebenen durchkreuzt und mehrere Instanzen kombiniert. Herzig/Sarjevski/Hielscher etwa argumentieren, dass algorithmische Entscheidungssysteme Formen der Intransparenz beinhalten, die Subjekte mit noch so großer Anstrengung allein nicht überwinden können. Darauf aufbauend beschreiben sie ein relationales Instanzen-Gefüge mit drei Seiten, bestehend aus kompetenten Nutzer*innen (transparency by education), um Transparenz und Nachvollziehbarkeit bemühte Softwareunternehmen (transparency by design) sowie um politische und rechtliche Institutionen, die regulativ eingreifen (transparency by regulation). Diese Stoßrichtung relationaler Semantik schreibt hier im Grunde fort, was Medienpädagogik insbesondere im Bereich des Jugendmedienschutzes schon lange versucht: ein konzertiertes Zusammenspiel aus Kompetenz- und Bildungsarbeit auf individueller Ebene, Eigenverantwortung und Selbstorganisation auf Seiten der Medienanbieter*innen (FSK, FSF, USK usw.) sowie rechtliche Rahmen und Durchsetzungsorgane bei Verstößen. Waldecker wiederum hält in seinem Beitrag fest, dass es begriffliche Alternativen braucht, um die „Verstrickung in datenbezogene Ausbeutungsverhältnisse" der Subjekte angemessen fassen zu können. In einer explorativen Studie zur Nutzung von Smart Speakern zeichnet sich in seinen Augen ab, dass das Konzept der Souverä-
nität an Grenzen stößt, um die multiplen Abhängigkeiten angemessen erfassen und pädagogisch thematisieren zu können. Notwendig erscheint in diesem Sinne - um mit Wendt zu sprechen - „die Eigenlogik digitaler Strukturbildung zu reflektieren", um so Möglichkeiten zu finden, der Tendenz digitaler „Hyperindividualisierung" etwas entgegenzusetzen.

In der dritten Argumentationslinie steht die Figur des relationalen Subjekts für die Verschiebung sozialtheoretischer Prämissen. Hier mischt sich das lange Abarbeiten diverser kultur- und sozialwissenschaftlicher Strömungen am Erbe des idealistischen Subjekts der Aufklärungsphilosophie, mit den Zeitdiagnosen zu Digitalisierung, Technisierung und Mediatisierung. Für Riettiens etwa scheint es angesichts „einer postulierten Unhintergehbarkeit des Digitalen in der Gegenwart (...) geradezu produktiv, sich mit der Nicht-Souveränität auseinanderzusetzen, um die relationalen Bedingungen von subjektiver Handlungsfähigkeit in einer Kultur der Digitalität zu reflektieren." Engel/Mayweg/Carnap fragen nach angemessenen, postdigitalen Vorstellungen von Handlungsmächtigkeit „ nach der Souveränität". Hervorgehoben werden veränderte Mensch-Technik-Balancen, die die Frage nach Handlungsmacht (Agency) neu stellen. Digitale Medien treten hierbei nicht mehr bloß als Werkzeuge, Gebrauchsgegenstände oder Repräsentationen auf. Vielmehr sind sie als epistemische Akteure mitzudenken, die über eigene Modi, die Welt zu ‚erkennen', verfügen (Jörissen 2015). Korrespondierend dazu wird auf deutlich anders gelagerte Ansätze rekurriert, die - oft in Anlehnung an poststrukturalistische Positionen oder in jüngerer Zeit den material turn (Kalthoff et al. 2016) - von einer Dezentrierung des Subjekts ausgehen und eine relationale Position stark machen (z. B. Fenwick/Edwards 2010). Poststrukturalistisch inspirierte Ansätze, die Subjekte als Handlungsinstanz nicht voraussetzen, sondern das Gemachtwerden von Subjektivität in den Vordergrund rücken, werden als Ausgangspunkte gesehen, um adäquater mit der technologischen Komplexität umzugehen. Ausgehend vom Konzept der Subjektivation, lässt sich, so Schmidt/Böhmer, „eine unidirektionale Bildungsbewegung zur Steigerung der Mündigkeit (...) pädagogisch nicht mehr verfolgen". Andere Beiträge wie der von M üller/Petschner/Tischer/Thumel mobilisieren praxeologisches Denken und schlagen eine Analyseheuristik vor, anhand derer digitale Souveränität als situierte Praxis in den Blick genommen werden kann. Neuberger wiederum schließt unter anderem an Butler sowie die praxistheoretische Position von Alkemeyer an und wirbt - ebenfalls mit Verweis auf die Notwendigkeit empirischer Forschung - dafür, Subjektivierungsprozesse in machttheoretischer Hinsicht zu erschließen, um auf dieser Basis Aussagen über Souveränität treffen zu können.

So verschieden die Regresse und Argumentationen im Einzelnen sind, eint sie der Anspruch, dualistische Gegenüberstellungen - hier das Subjekt, dort die Struktur oder Objektwelt (Gesellschaft, Kultur, Medien) - zu überwinden. Anthropomorphe Kategorien wie Souveränität, Selbstbestimmung oder Autonomie stoßen in diesen Ansätzen schnell an Grenzen, da Sozialität nicht mehr in erster Linie von dem Menschen her gedacht wird, sondern viel stärker die Bedingungsgefüge in den Mittelpunkt rücken, unter denen Subjektpositionen erzeugt werden und Agency als Zusammenwirken menschlicher und nichtmenschlicher Größen entstehen kann.

Vor lauter Komplexität: Anschlussfähigkeit wahren

So inspirierend die Überlegungen sein mögen, Subjektivität, Relationalität und Souveränität in ihrer wechselseitigen Ko-Konstitutivität zu betrachten, so lassen sich durchaus auch kritische Fragen formulieren. Eine relationale Wende impliziert eine normative Selbstbescheidung, die angesichts veränderter Medienökologien geboten ist und zugleich die Gefahr birgt, emanzipatorische Orientierungen der Medienpädagogik zu verwaschen. Die theoretische Komplexitätssteigerung des zu erfassenden Gegenstands mag zwar Erkenntnispotenziale bieten und den medienpädagogischen Wissenschaftsdiskurs interdisziplinär anschlussfähig halten. Souveränität wird dabei aber zunehmend als ‚moving target' konzipiert, das heißt, sie zeigt sich allenfalls situativ, in heterogenen Konstellationen als komplexe Assemblagen diverser miteinander interagierender Elemente, die gegebenenfalls in bestimmten Medienpraktiken verknüpft vorliegen. So nachvollziehbar und weiterführend die verschiedenen Argumentationsfiguren sind, so drohen die komplexe theoretische Modellierung und Möglichkeiten bzw. Anforderungen der medienpädagogi-schen Praxis und Forschung auseinanderzufallen. Wer über die (situierte) Agency von Algorithmen und technischer Materialität spricht, sollte im nächsten Schritt überzeugend aufweisen, wie diese (nicht zuletzt in ihrer Flüchtigkeit) zu beobachten sind. Wenn von komplexen Vorstellungen ineinandergreifender Handlungsmacht verschiedener Entitäten die Rede ist, sollte die Frage nach Konsequenzen für die unterschiedlichen medienpädagogischen Handlungsfelder nicht in Vergessenheit geraten.

Es bleibt zu klären, welche Möglichkeiten zur Etablierung alternativer Strategien und Praktiken sich anbieten, um entgegen hegemonialer Machtstrukturen individuelle wie kollektive Formen von Empowerment umzusetzen - ohne dabei in bewahrpädagogische Muster zurückzufallen, aber auch ohne sich überzogenen Freiheitsillusionen hinzugeben. Mit Pause gesprochen ließe sich beispielsweise fragen, wie die Medienpädagogik es schaffen kann, „einen Modus der Teilnahme zu etablieren, der aus etwas anderem resultiert als der Affordanzstruktur der Netzwerke selbst, und der nicht dazu führt, dass Nicht-Teilnahme automatisch in Nicht-Identität umschlägt". Das bekannte Vermittlungsproblem von Theorie und Praxis gestaltet sich in Anbetracht eines sich dynamisch entwickelnden Gegenstands- und Forschungsfeldes somit als wiederkehrende Herausforderung, die aber beständig aufs Neue reflektiert werden muss, wie die Beiträge in diesem Heft eindrucksvoll verdeutlichen.

Literatur
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Fenwick, Tara J./Edwards, Richard (2010). Actor-network theory in education. London: Routledge.

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Trültzsch-Wijnen, Christine W. (Hrsg.) (2017). Medienpädagogik. Eine Standortbestimmung. Baden-Baden: Nomos.

Wagner, Ulrike (2013). Ein souveränes Leben mit Medien gestalten - Normative Perspektiven medienpädagogischer Forschung. In: Karmasin, Matthias/Rath, Matthias/Thomaß, Barbara (Hrsg.), Normativität in der Kommunikations-wissenschaft. Wiesbaden: Springer VS, S. 267-288.

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Medienpädagogische Zielsetzungen und Menschenbilder sind stets Konjunkturen unterworfen und haben sich im Laufe der Zeit immer wieder gewandelt. Im Call for Papers für dieses Themenheft haben wir gefragt, ob wir heute wiederum an einem solchen Punkt stehen, und es angesichts von Datafizierung, algorithmischer Kultur und Künstlicher Intelligenz neuer, veränderter medienpädagogischer Leitbilder bedarf.

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Quelle: tiktok.com/@rond.a7

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Berlin, 23. Mai 2023: "Eine aktuelle Umfrage des Digital-verbands Bitkom kommt zum Ergebnis, dass mehr als die Hälfte (53 Prozent) der Schüler*innen in Deutschland bereits ChatGPT genutzt haben, um schulische Aufgaben zu lösen." Quelle klicksafe

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Quelle: https://tiktok.com/@ru5lan

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Das schmutzige Geheimnis von Chat GPT sind kenianische Billiglohnkräfte

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Das schmutzige Geheimnis von Chat GPT sind kenianische Billiglohnkräfte - Netzpolitik - derStandard.de › Web

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Foto: Getty Images/iStockphoto

Es ist eines der zentralen Probleme bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI): Wie verhindert man, dass diese all die Vorurteile, all den Hass, der im Internet zu finden ist, reproduziert? Dieses Problem des "Bias" stellt sich generell bei allen Formen des Maschinenlernens, bei großen Sprachmodellen wie dem Chat GPT zugrundeliegenden GPT-3 ist das aber besonders virulent. Eben weil hier weite Teile des Internets als Trainingsmaterial verwendet werden, eine Auswahl also nur begrenzt möglich ist.

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Das schmutzige Geheimnis von Chat GPT sind kenianische Billiglohnkräfte

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Es ist eines der zentralen Probleme bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI): Wie verhindert man, dass diese all die Vorurteile, all den Hass, der im Internet zu finden ist, reproduziert? Dieses Problem des "Bias" stellt sich generell bei allen Formen des Maschinenlernens, bei großen Sprachmodellen wie dem Chat GPT zugrundeliegenden GPT-3 ist das aber besonders virulent.

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Interview mit Milagros Miceli über Arbeits- bedingungen und Machtverhältnisse hinter der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

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Interview mit Milagros Miceli über Arbeits- bedingungen und Machtverhältnisse hinter der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

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https://podcast.dissenspodcast.de/b10-wastun

"Milagros Miceli ist eine Soziologin und Informatikerin, die erforscht, wie Daten für maschinelles Lernen erzeugt werden. Sie interessiert sich besonders für Arbeitsbedingungen und Machtverhältnisse bei der Datengenerierung und -beschriftung. Sie ist Doktorandin an der TU Berlin und Mitglied des Weizenbaum Instituts. (Quelle Bing Chat)

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https://netzpolitik.org/2023/datenarbeit-wie-millionen-menschen-fuer-die-ki-schuften/

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https://algorithmwatch.org/de/proteste-gegen-rechenzentren/

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KI im Klassenzimmer? Der Chatbot ChatGPT | ACT ON! (jff.de)

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Quelle: pixabay.de
Im November 2022 wurde ChatGPT öffentlich zugänglich, erzielte hohe Benutzer*innen-Zahlen und erregte große öffentliche Aufmerksamkeit. Welche Technologie hinter Chat GPT steckt und welche Chancen und Herausforderungen der Chatbot für Kinder und Jugendliche birgt, erfahren Sie hier.
Er kann Hausaufgaben schreiben, Geschichten erzählen und fast alle Fragen beantworten: Unter anderem damit sorgte der Chatbot ChatGPT in den letzten Monaten für einige Schlagzeilen und löste damit einen Hype aus. Durch seine öffentliche Zugänglichkeit erreichte ChatGPT bereits in den ersten Monaten Benutzer*innen-Zahlen in Millionenhöhe und faszinierte insbesondere aufgrund der Kompetenz, kreative und sprachlich hochwertige Antworten auf die Fragen der Nutzer*innen geben zu können.

Auch Kinder und Jugendliche nutzen den Chatbot, was gerade im Schulkontext für Aufsehen sorgt: So merken beispielsweise einige Lehrer*innen an, dass sie nicht mehr unterscheiden könnten, ob Schüler*innen ihre Hausaufgaben selbst verfasst haben oder dabei Unterstützung von ChatGPT hatten. In folgendem Überblick erfahren Sie deshalb, wie der Chatbot funktioniert und erhalten Tipps für die (medien)pädagogische Praxis.
Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein Chatbot, der grundlegend auf der Technologie der Künstlichen Intelligenz (KI) basiert und darauf programmiert ist, menschliche Antworten auf Fragen zu geben. Der Chatbot wurde von OpenAI programmiert und trainiert. Prominenter Gründer von OpenAI ist unter anderem Elon Musk, das Unternehmen kooperiert außerdem mit Microsoft. OpenAI verfolgt laut eigenen Angaben die Mission, zu einem sicheren und für die Menschheit gewinnbringendem Einsatz von Künstlicher Intelligenz beizutragen.
Die Technologie(n) dahinter
Der Chatbot basiert auf verschiedenen Technologien des Maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen gilt als eine Teiltechnologie von Künstlicher Intelligenz, bei der die KI durch Erfahrungen bzw. Statistiken bestimmter Algorithmen dazu lernt und auf dieser Basis Wissen erzeugt. Maschinelles Lernen umfasst wiederum Teiltechnologien, die sich im ChatGPT mischen. Zunächst wurde durch Supervised Learning das Sprachmodell GPT trainiert. Dabei ging es zunächst darum, das nächste Wort eines Textausschnittes vorherzusagen.

Dieses Sprachmodell ist die Grundlage von ChatGPT. Allerdings wird hier eine weitere Technologie angewandt: Open AI beschreibt diese selbst als „Reinforcement Learning from Human Feedback". Reinforcement Learning heißt ins Deutsche übersetzt: bestärkendes Lernen und ist ebenfalls eine Teilkategorie des Maschinellen Lernens. In der Theorie bewegt sich die programmierte Software oder Anwendung, die man in der Fachsprache als "Agent" bezeichnet, in einem bereits angelegten Szenario und lernt durch Interaktion mit seiner Umwelt dazu. Durch ein Belohnungssystem lernt der Agent nach und nach, welche Aktionen die richtigen sind und wird immer kompetenter.

Das Szenario umfasst bei ChatGPT große textbasierte Datensätze aus dem gesamten Internet. Weil das Szenario vorangelegt ist, wurde der Chatbot nur bis Ende 2021 mit diesen Daten gefüttert und enthält keine aktuelleren Daten. ChatGPT verbessert sich durch die Interaktion mit Menschen.
Was kann ChatGPT (nicht)?
ChatGPT wurde so programmiert, dass er die textliche Qualität seiner Antworten stetig verbessert. Auf inhaltlicher Ebene bedeutet das: Der Chatbot recherchiert bei der Anwendung nich t, sondern greift auf den Datensatz zurück, auf den er trainiert wurde. Die Antworten von ChatGPT basieren in diesem Fall auf Daten, die Ende 2021 aktuell waren. Bei der Nutzung sollte deshalb gegengecheckt werden, ob die ausgespuckten Inhalte noch der Aktualität entsprechen.

Dennoch umfasst der Datensatz, auf dem ChatGPT basiert, eine Menge an Textdaten, die das menschliche Gehirn nicht aufnehmen könnte. ChatGPT hat damit das Potenzial, beispielsweise einen Überblick über bestimmte Themen oder bestimmtes Wissen zu geben. Die Initiative Safer Internet schlägt Schüler*innen beispielsweise vor, den Chatbot als Selbsttest zu nutzen: Er könne beispielsweise eine Prüfung erstellen und Schüler*innen damit selbst überprüfen, ob sie das Thema grundlegend verstanden haben. Zudem könne der Chatbot auch beispielsweise Bücher zusammenfassen, was auch für Kinder und Jugendliche als Überblick im Lernalltag interessant sein kann.

Ein weiteres Potenzial des Chatbots liegt in der Textproduktion. So wird der Chatbot beispielsweise genutzt, um Übersetzungen vorzunehmen, Briefe zu formulieren oder automatisierte Antworten zu generieren. Die Stadtverwaltung Dormagen testet derzeit, ob ChatGPT bei der Beantwortung von Kundenanfragen hilfreich sein kann.
Vor der erstmaligen Nutzung von ChatGPT wird unter anderem diese Meldung angezeigt: Sie weist darauf hin, dass das System - obwohl Schutzmaßnhamen eingeleitet sind -falsche oder missverständliche Informationen weitergeben beziehungsweise beleidigende oder stereotype Inhalte von sich geben kann. Zudem sei das System nicht dafür gedacht, Rat zu geben (Quelle: Screenshot ChatGPT - 20.02.2023).
Die Antworten des Chatbots sind in den meisten Fällen gut formuliert und klingen schlüssig. Allerdings wird in den Antworten keine Quelle genannt - User*innen wissen also nicht, aus welchen Daten sich die Antwort speist. Die Fakten und Zusammenhänge können dabei auch falsch sein. ChatGPT weist auf diese Gefahr zwar bereits vor der Nutzung hin, dennoch birgt gerade die qualitativ hochwertige sprachliche Formulierung das Risiko, von falschen Fakten oder Zusammenhängen abzulenken.

Wie bereits bei anderen Chatbots ist auch bei ChatGPT der sogenannte Bias eine Herausforderung: Damit ist eine Verzerrung der Meinungsbildung durch einen systematischen Fehler gemeint. ChatGPT speist sich aus Daten aus dem Internet, die u. a. rassistische, sexistische, gewaltvolle und reihenweise stereotype Darstellungen enthalten. Diese können auch die Antworten des Chatbots beeinflussen. Auch auf diese Herausforderung wird zu Beginn der Nutzung hingewiesen, Kinder und Jugendliche sollten dafür explizit sensibilisiert werden.
Nutzungsbedingungen
Um den Chatbot zu nutzen, müssen sich User*innen ein Konto bei OpenAI anlegen. Dabei muss eine E-Mail und eine Telefonnummer sowie ein Vor- und Nachname angegeben werden. OpenAI behält sich vor, diese Daten mit den eingegebenen Fragen zusammenzufügen und für verschiedene Zwecke zu nutzen. Sie dürfen diese auch an Dritte weitergeben. ChatGPT weist zu Beginn der Nutzung auch darauf hin, dass die Konversationen aufgrund von Optimierungszwecken aufgezeichnet werden können und gibt den Tipp, keine sensiblen Informationen zu teilen.

Das Angebot ist derzeit kostenfrei, jedoch ist bereits ein kostenpflichtiges Abo eingerichtet. Experte Holger Schmidt spekuliert im FAZ-Podcast für Deutschland, dass die kostenfreie Anwendung zunächst ein Marketing-Trick war, um das Interesse der Öffentlichkeit zu wecken und ChatGPT anschließend kostenpflichtig zu machen. Es bleibt also fraglich, wie lange das Tool in dieser Form noch zur Verfügung steht.
Tipps für pädagogische Fachkräfte
ChatGPT kann gerade durch seine Fähigkeit, Texte zu produzieren, zu Herausforderungen, insbesondere im Prüfungs- beziehungsweise Schulkontext, führen. Dennoch ist es nachvollziehbar, dass Kinder und Jugendliche die Möglichkeiten des neuen Chatbots ausprobieren. Der Chatbot erregte hohes Aufsehen in der Öffentlichkeit. Die Nutzung von ChatGPT zeigt daher auch ein Interesse Kinder und Jugendlicher, sich neuen Technologien zu öffnen. Fachkräfte sollten das Interesse ernst nehmen und aufgreifen und darüber hinaus sinnvoll fördern. In einer vertrauensvollen Atmosphäre können beispielsweise Nutzungsszenarien angesprochen werden. Die Nutzungsmöglichkeiten werden derzeit von vielen Seiten diskutiert und ausprobiert, so kann genauso mit Kinder und Jugendlichen gemeinsam ausgearbeitet werden, für welche Situationen eine Nutzung des Chatbots sinnvoll sein kann.

In diesem Zusammenhang sollten auch die Grenzen von ChatGPT angesprochen werden: Durch fehlende Quellennachweise sind die Informationen des Chatbots nicht immer vertrauenswürdig und teilweise auch nicht aktuell. Zudem besteht die Gefahr, dass sich in den Antworten des Chatbots rassistische, sexistische oder andere stereotype Muster finden. Kinder und Jugendliche müssen lernen, wie sie die Informationen, die ihnen der Chatbot gibt, einordnen können. ChatGPT gibt dabei auch einen Anlass, die Recherchekompetenz von Kindern und Jugendlichen zu stärken.

Zudem bietet die Auseinandersetzung mit ChatGPT die Möglichkeit, junge Menschen für das Thema Datenschutz zu sensibilisieren. So kann gemeinsam diskutiert werden, ob die Weiterverwendung von Daten von Kindern und Jugendlichen bei dieser Anwendung gerechtfertigt ist und ob sie damit einverstanden sind.

Werden Technologien der Künstlichen Intelligenz teilweise noch als futuristisches Szenario gehandhabt, zeigt ChatGPT, wie diese bereits in unserer Medienwelt angekommen sind und unseren (Medien-)Alltag zukünftig beeinflussen können. Gerade für Kinder und Jugendliche ist es wichtig zu verstehen, welche Technologien dahinterstecken, um einen selbstbestimmten Umgang mit der KI zu ermöglichen. Als aktuelles Anwendungsbeispiel von KI bietet ChatGPT die Möglichkeit, das Thema anzusprechen und zu veranschaulichen. Tipps für die Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz mit Kindern und Jugendlichen finden Sie in unserer Artikelreihe „KI in der medienpädagogischen Praxis".
Marie Kätzlmeier

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KI im Klassenzimmer? Der Chatbot ChatGPT

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Quelle: pixabay.de Im November 2022 wurde ChatGPT öffentlich zugänglich, erzielte hohe Benutzer*innen-Zahlen und erregte große öffentliche Aufmerksamkeit. Welche Technologie hinter Chat GPT steckt und welche Chancen und Herausforderungen der Chatbot für Kinder und Jugendliche birgt, erfahren Sie hier.

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https://padlet.com/sonja_breitwieser/ChatGPT_chatcheck

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Selbsterklärung von Chat GPT:

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Unmengen an Texten und Inhalten aus dem Internet (Nachrichtenartikel, Bücher, Online-Foren, Social-Media-Beiträge etc. ) wurden zum Training von ChatGPT verwendet.

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Trainiert mit Daten aus dem Netz

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G = Generative (KI, die etwas eigenständig erzeugt)
P = Pre-Trained (vortrainiert mit riesigen Mengen an Textdaten)
T = Transformer (Deep-Learning-Modell für maschinelles Lernen)