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mit Literaturangaben

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Übersicht und Vorstellungstexte des Nachmittagsprogramms

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Maas_KI und wie zukünftige Generationen damit umgehen_Hartwin Maas

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Kann ein Algorithmus im Konflikt moralisch kalkulieren? (KAIMo)
Ethik und digitale Operationalisierung im Feld der Kindeswohlgefährdung
Ein Kooperationsprojekt von der Hochschule für Philosophie in München mit der Fakultät Informatik & Wirtschaftsinformatik der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Würzburg Schweinfurt und der Fakultät Sozialwissenschaften der Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm. Im Projekt ist eine Promotionsstelle vorgesehen. (2021 bis 2024 gefördert vom bidt)

Zu folgenden Forschungsfragen versucht das Projekt Antworten zu finden:
Philosophie: Wie lassen sich die normativen Aspekte der Kindeswohlgefährdung begrifflich fassen (z.B. Kindeswohl, Selbstbestimmung, faire Verfahren, Vermeidung von Diskriminierung)? Wie können die sich daraus ergebenden normativen Kriterien in Algorithmen, in rationale Entscheidungsprozesse und darüber hinaus in eine digitale sozialarbeiterische Praxis übersetzt werden? Welches Verständnis von Normativität, Rationalität und Werten eignet sich hierfür und welche Konsequenzen ergeben sich aus den praktischen Umsetzungsanforderungen für die Philosophie und deren Verständnis von Normativität im digitalen Zeitalter?
Soziale Arbeit: Wie können sozialarbeiterische Arbeitsprozesse und Entscheidungen digital unterstützt werden? Wie können die normativen Aspekte der Entscheidungsfindung angemessen formuliert werden? Wie können auf dieser Basis ange-messene Einschätzungen von Kindeswohlgefährdung und die Bewertung von Risikopotential getroffen werden? Wie können ethisch begründete digitale Unterstützungsverfahrung dabei helfen?
Informatik: Wie können normative Kriterien quantifiziert werden? Wie lassen sich die normativen Dimensionen in Algorithmen übersetzen? Welche spezifischen Eigenheiten von ethischen Konfliktfällen sind hierbei besonders zu beachten? Welche Konsequenzen ergeben sich aus den Ergebnissen und Anforderungen der Informatik für die beiden anderen Disziplinen? Wie können Algorithmen durch Scoring einen Beitrag zur Entscheidungsfindung liefern?

Gefördert von:

(idw): bidt fördert vier weitere Forschungsprojekte zur Digitalisierung
Im DGSA-Fachgruppentreffen „Ethik und Soziale Arbeit" am 22.10.2021 diskutierten die Teilnehmenden über das Thema der Urteilsbildung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit. Nachfolgend finden Sie den Link zum Nachlesen des Kurzberichts: Link zum Kurzbericht.

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Kann ein Algorithmus im Konflikt moralisch kalkulieren? (KAIMo) Ethik und digitale Operationalisierung im Feld der Kindeswohlgefährdung Ein Kooperationsprojekt von der Hochschule für Philosophie in München mit der Fakultät Informatik & Wirtschaftsinformatik der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Würzburg Schweinfurt und der Fakultät Sozialwissenschaften der Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm.

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Große Gruppe – „KI – Warum sollte mich das interessieren?“

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Präsentation des Workshops

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Einführung Prompting Konferenz Ev. Jugendarbeit

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Frankfurt University of Applied Sciences

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(2011) Virtuelle Realität als existentielles Phänomen. Ein philosophischer Versuch, Würzburg: Königshausen & Neumann.

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Der Fachtag wird dieses Jahr hybrid veranstaltet. Bitte geben Sie bei der Anmeldung unbedingt an, ob Sie vormittags in der Evangelischen Akademie dabei sein wollen - das Platzkontingent ist begrenzt!

Vor Ort wird es ein vegetarisches/veganes Mittagessen geben.

Der Tagesabschluss findet in der Akademie mit Getränken und Praxisbeispielen statt!

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Joachim Stängle

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Digitalisierung ist ein großer Transformationsprozess für Unternehmen und Organisationen. Ich begleite Sie dabei Schritt für Schritt. Weiter Wir werden dann wahrgenommen, wenn die Menschen wissen…

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Wirtschaftsingenieur, Zukunftsforscher, Fachbuchautor, Berater und hat einen Master of International Business.

Ihn interessiert, wie zukünftige Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz Generationen beeinflussen.

Herr Maas arbeitete mehrere Jahre in Ländern Malaysia und den Niederlanden und beobachtete den unterschiedlichsten Umgang mit fortschrittlichen Technologien.

Er promoviert an der Middlesex University London über Human Enhancement.

Der Zukunftsforscher begleitet Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Zukunftsstrategien und ist Mitbegründer des Instituts für Generationenforschung.

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Wie wollen wir mit KI leben? – Systeme
Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit

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Das Institut an der Fakultät Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule Nürnberg bündelt Projekte, Expertenwissen und Aktivitäten elektronisch vermittelter Kommunikation im psychosozialen Beratungsbereich.

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Das Institut an der Fakultät Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule Nürnberg bündelt Projekte, Expertenwissen und Aktivitäten elektronisch vermittelter Kommunikation im psychosozialen Beratungsbereich.
Das Institut forscht zu Trends, Wirkung und Qualität von Onlineberatung, coacht soziale Träger bei der Implementierung von Onlineberatung und unterhält einen breiten Qualifizierungsbereich. Jeden September veranstaltet das Institut das Fachforum Onlineberatung, in der sich Fachkräfte zu aktuellen Entwicklungen in der Branche austauschen.
Im Rahmen der Digitalisierung bildet Onlineberatung einen wichtigen Baustein für ein niedrigschwelliges und zukunftsorientiertes Beratungsangebot für Menschen in besonderen Lebenslagen.

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INSTITUT FÜR E-BERATUNG Das Institut an der Fakultät Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule Nürnberg bündelt Projekte, Expertenwissen und Aktivitäten elektronisch vermittelter Kommunikation im psychosozialen Beratungsbereich. Das Institut forscht zu Trends, Wirkung und Qualität von O

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Handout

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Gofile - Share file links quickly and easily

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PEVZ: Benjamin Paaßen - Kontakt (Universität Bielefeld)

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KI verändert die Praxis der Sozialen Arbeit. In der Lebenswelt der Klient*innen ist sie bereits voll angekommen. Unsere Aktivitäten zielen darauf, KI zu verstehen (Kurs, KAIMo) außerhalb kommerzieller Interessen mit zu gestalten (CaSoTex) und sie als Entlastungsangebot (DiA, Empowering Learning, Smart Hospital) in die psychosoziale Arbeit zu integrieren.

Verschiedene Forschungsprojekte am Institut für E-Beratung beschäftigen sich mit dem Einsatz von KI. Zum einen wurden im Projekt Computergestützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte ( CASoTex) mit Hilfe maschineller Lernverfahren, Forumsberatungen analysiert. Zum Weiteren arbeitete ein interdisziplinäres Forscherteam an der Entwicklung einer digitalen, natürlichsprachlichen Assistenz in Form des Chatbots „DiA". Von 2020 bis 2022 entwickelte das Institut für E-Beratung einen Kurs zum Thema „ KI und Soziale Arbeit" im Rahmen der Open vhb für alle interessierten Praktiker und Studierende der Sozialen Arbeit. Die Teilnahme ist kostenfrei an der Virtuellen Hochschule Bayern möglich. 2021 kam das Projekt KAIMo hinzu mit dem Thema: Kann ein Algorithmus im Konflikt moralisch kalkulieren?. Verbunden ist das Projekt mit einer Promotionsstelle. „ Empowering Learning„, versucht einer Ermöglichung adaptiven Lernens in der beruflichen Weiterbildung. Interactive Artificial Intelligence (IAI) setzt sich mit dem Aufbau eines prototypischen Chatbots zur niederschwelligen Interaktion mit Jugendlichen zu schambesetzten Themen auseinander. Bei dem Thema: Künstliche Intelligenz und digitale Beratung zur Prädiktion eines spontanen Steinabganges bei Patienten mit Koliken bei Harnleitersteinen (KI.Ste) kooperieren das Klinikum Nürnberg und das Institut für E-Beratung im Rahmen der Denkfabrik Smart Hospital.
Ein KI Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung im Rahmen des Projektes „Fem.OS - Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen", liefert einen Überblick über die Entwicklungstendenzen und die Möglichkeiten zur Förderung des verantwortungsvollen Einsatzes von KI im Bereich der Migrationsberatung in Deutschland.

Projekte

Veröffentlichungen

Prof. Dr. Robert Lehmann, Prof. Dr. Jens Albrecht, Prof. Dr. Michael Domes, Prof. Dr. Ronald Petrlic, Marion Bradl, Jennifer Burghardt, Dagmar Kiener, Mara Stieler, Jean-Pierre Widerhold, Sigrid Zauter (2022). Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung. minor-kontor.de/veroeffentlichungen - 05/2022.

Ghanem, Christian, Eckl, Markus & Lehmann, Robert (2022). Big Data und Forschungsethik in der Sozialen Arbeit. EthikJournal 8. Jg. (2022) Ausgabe 1. https://www.ethikjournal.de/ausgabe-12022/ [Zugriff: 01.03.2022]

Stieler, Mara; Burghardt, Jennifer; Poltermann, Aleksandra; Dierks, Julisha & Lehmann, Robert (2021): Künstliche Intelligenz als Sozialarbeiterin. Neue caritas, 2021, Heft 21.

Albrecht, Jens; Lehmann, Robert & Zauter, Sigrid (2021): Digitale Assistenz in der psychosozialen Beratung. Projekt-Abschlussbericht. DOI: 10.34646

Lehmann, Robert; Albrecht, Jens & Zauter, Sigrid (2021): Die Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte - Ergebnisse des Forschungsprojekts „Casotex" in der psychosozialen Onlineberatung. In: Carolin Freier; Joachim König; Arne Manzeschke & Barbara Städtler-Mach (Hrsg.): Gegenwart und Zukunft sozialer Dienstleistungen. Wiesbaden: Springer.

Grandeit, Philipp; Haberkern, Carolyn; Lang, Maximiliane; Albrecht, Jens & Lehmann, Robert (2020): Using BERT for Qualitative Content Analysis in Psycho-Social Online Counseling. 4TH WORKSHOP ON NLP AND CSS at the EMNLP 2020 The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. https://www.aclweb.org/anthology/2020.nlpcss-1.2/

Lehmann, Robert; Albrecht, Jens & Zauter, Sigrid (2020): CaSoTex, Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte. E-Beratung, 2020 (1). doi: 10.34646/thn/ohmdok-619. https://opus4.kobv.de/opus4-ohm/files/619/CaSoTex-Abschlussbericht2.pdf (pdf 464 KB)

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KI verändert die Praxis der Sozialen Arbeit. In der Lebenswelt der Klient*innen ist sie bereits voll angekommen. Unsere Aktivitäten zielen darauf, KI zu verstehen (Kurs, KAIMo) außerhalb kommerzieller Interessen mit zu gestalten (CaSoTex) und sie als Entlastungsangebot (DiA, Empowering Learning, Smart Hospital) in die psychosoziale Arbeit zu integrieren.

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Domes, M./Sagebiel, J. (2024): Die Bedeutung von Theorien Sozialer Arbeit für die Praxis. Exemplarische Fallanalysen, Reihe Grundwissen Soziale Arbeit, Kohlhammer (im Erscheinen) (Link)

Domes, M. (2024): Wir sind connected, aber sind wir auch in Kontakt? Professionelle Beziehungsgestaltung in einer (post-)digitalen Welt. Keynote auf der Fachtagung TADEA IX "Trost via Touchscreen? Ambulante Kinder- und Jugendhospizarbeit im digitalen Wandel - Menschlichkeit bewahren, Möglichkeiten erkunden, Oldenburg, 10.02.2024

Domes, M. (2024): Wir sind connected, aber sind wir auch in Kontakt? Wie gestalte ich meine professionelle Beziehung und warum ist das so? Eine Spurensuche. Workshop auf der Fachtagung TADEA IX "Trost via Touchscreen? Ambulante Kinder- und Jugendhospizarbeit im digitalen Wandel - Menschlichkeit bewahren, Möglichkeiten erkunden, Oldenburg, 10.02.2024

Domes, M./Spindler, C./Hilliger, B./Jaensch, M. (2024): Zukunft der Lehre in Studiengängen der Sozialen Arbeit. Panel auf der Jahrestagung der DGSA "Soziale Arbeit als Akteurin im Kontext gesellschaftlicher Transformation", Jena, 26.04.2024 (angenommen)

Domes, M. (2024): KI und Ethik in der Suchthilfe - Fragen sind wichtiger als vorschnelle Antworten. In: SuchtMagazin 2/2024 "KI und Sucht" (angenommen)

Domes, M. (2024): Dialoge zur professionellen Nähe in der Sozialen Arbeit veranschaulicht an einer Fallvignette. Ethik-Café - ein Weg zur ethischen (Fort-)Bildung, HAW Hamburg, 21.06.2024 (zugesagt)

Domes, M. (2024): Ist das Ethik oder kann das weg? Zur Relevanz von ethischen Dimensionen in der Suchthilfe-Praxis, Vortrag/Workshop auf der Mitgliederversammlung des ev. Fachverbandes Sucht in Bayern, Nürnberg, 17.10.2024 (zugesagt)
2023
Domes, M. (2023): Shortcut: Soziale Arbeit - Expert*in für (soziale) Nachhaltigkeit? In: Newsletter 11 der Fakultät Sozialwissenschaften, TH Nürnberg (Link)

Domes, M. (2023): Soziale Arbeit, Menschenrechte und Nachhaltigkeit. Impuls auf dem Aktionstag "Menschenrechte und Nachhaltigkeit", TH Nürnberg, 08.12.2023

Domes, M. (2023): Wer suchet, der findet?! Fachimpuls zum Thema "Fachkräftemangel in der Sozialen Arbeit", Fachforum Fachkräftemangel und Fachkräftegewinnung auf dem Praxismarkt der Fakultät Sozialwissenschaften, TH Nürnberg

Domes, M., Klein, B., Kist, S. & Pistor, M. (2023): Komm her - geh weg! Beitrag von Sabine Göb auf Interviewbasis, Ohm-Journal "Gute Lehre im Fokus" 2/2023, S. 64-65. (Link)

Domes, M., Niessen, J. & Schwanke, K. (2023): Zeit für nachhaltiges Wirtschaften. Beitrag von Thomas Tjiang auf Interviewbasis, Ohm Journal "Gute Lehre im Fokus" 2/2023, S. 34-35. (Link)

Schwanke, K., Domes, M. & Niessen, J. (2023): Welche Kompetenzen benötigen wir in Gegenwart und Zukunft für eine nachhaltige Wirtschaft? Curriculum Z - Zukunftskompetenzen für Transformation und nachhaltiges Wirtschaften im 21. Jahrhundert, Conference Paper, TURN Conference: Prototyp Zukunft - Lösungen für transformative Lehre teilen, Köln (Link)

Domes, M. (2023): Digitale Ethik - vom Petersilienröschen zum Hauptgericht?! Kritische Anmerkungen zum Stellenwert von Ethik im Kontext Onlineberatung. Keynote auf dem 16. Fachforum Onlineberatung, TH Nürnberg, 19.09.2023

Domes, M. (2023): Grußwort "Es war einmal..." zur Eröffnung des 16. Fachforums Onlineberatung, TH Nürnberg, 18.09.2023

Domes, M./Schwanke, K./Niessen, J. (2023): Welche Kompetenzen benötigen wir in Gegenwart und Zukunft für eine nachhaltige Wirtschaft? Präsentation beim Plenumsvortrag "BNE" auf der TURN Conference '23 "Prototyp Zukunft - Lösungen für transformative Lehre teilen", Köln, 14.09.2023

Domes, M. (2023): Ich bin mal so frei ... Gedanken zur Ethik der Freiheit in der Sozialen Arbeit. In: Sozialpädagogische Impulse 2/2023, S. 16-18.

Domes, M. (2023): Schau hin - was Dein Mitmensch macht! Rede (Text) im Rahmen der Dauerausstellung "Verkehrsschilder der Gerechtigkeit", Spielzeugmuseum Nürnberg

Domes, M. (2023): Speaker beim Talk "Stadtentwicklung und Wohnungslosigkeit" auf dem s.e.i. Festival der Sozialen Innovation, Nürnberg, 15.06.2023

Niessen, J./Domes, M./Schwanke. K. (2023): Nachhaltige Ökonomie - ohne Buzzwording. Vortrag auf dem Tag des Lehrens und Lernens "Future Skills" der TH Nürnberg, 23.05.2023

Domes, M. (2023): Fachimpuls zu "Kollektives Denken in der Sozialen Arbeit" auf der Vollversammlung der Fachschaft Sozialwissenschaften "Voll. Versammelt - Sozialwissen.Schaf(f)t.Vernetzung", Nürnberg, 12.05.2023

Domes, M./Limmer, R. (2023): Moderation Podiumsdiskussion "Golden Age of Social Work? Chancen und Risiken des Fachkräftebedarfs für Studierende und Absolvent*innen der Sozialen Arbeit" beim Tag des Lehrens und Lernens der Fakultät Sozialwissenschaften, Nürnberg, 12.05.2023

Domes, M. (2023): Beziehungsweise(n). Lesung zur Eröffnung der Ausstellung "Farbe - Form - Fläche" von Mechthild Gehres, Marlies Poss und Jutta Lohmann, Altes Gefängnis Freising, 14.06.2023

Heinzelmann, F./Domes, M./Ghanem, C./Sowa, F. (2023): "Weil dieser Mensch hat´s einfach in mein Kopf, in mein Herz (...) geschafft": Zur Beziehungsgestaltung von jungen wohnungslosen Menschen und Sozialarbeiter_innen. In: Österreichisches Jahrbuch für Soziale Arbeit, Vol. 5, S. 161-182.

Domes, M. (2023): Doing Alltag?! Science Slam auf der Eröffnung des Pop-Up-Stores "Ohm City", Nürnberg, 14.04.2023

Domes, M./Bahr, M./Kist, S. (2023): Professionelle Nähe in der Sozialen Arbeit. Erkundungen auf (un)bekanntem Terrain: Ein Bildungsangebot zur Auseinandersetzung mit der eigenen (professionellen) Haltung. In: Sozial Extra (2023) (Link)
2022

Domes, M./Schwanke, K. (2022): Nachhaltige Unternehmenskultur und menschenorientiertes Wirtschaften - Buzzword oder gelebte Praxis? Podiumsdiskussion mit Stefan Gierse, Senior Vice President Global Sales & Marketing - Factory Automation bei Siemens, TH Nürnberg, 23.11.2022

Domes, M./Sagebiel, J. (2022): Normative Handlungsorientierung in der Sozialen Arbeit (Interview). Karin Lauermann im Gespräch mit Juliane Sagebiel und Michael Domes. In: Sozialpädagogische Impulse 3/2022, S. 15-19. (Link)

Domes, M./Huber, C. (2022): Produktive Ver(un)sicherungen: Potentiale der Praxis für das Studium Sozialer Arbeit. Vortrag auf dem Praxismarkt "Praxis trifft Hochschule", Nürnberg, 26.10.2022

Domes, M. (2022): Zwischen allen Stühlen oder doch miteinander an einem Tisch? denk-an-stöße zur Zukunft einer Sozialen Psychiatrie. Vortrag zur Einführung in die Podiumsdiskussion "Angehörige im Spannungsfeld zwischen Selbstbestimmung und Zwangsbehandlung", Arbeitskreis "Seelische Gesundheit kontrovers" Nürnberger Land, 20.09.2022

Domes, M. (2022): Podiumsgespräch "KI in der Kinder- und Jugendhilfe: eine Entwicklungsherausforderung für Sozialunternehmen" (mit Zarah Brun, Maria Loheide, Klaus Friedrich und Rolf Baumann) im Rahmen des Fachimpulses "KI in der Kinder- und Jugendhilfe", Diakonie Deutschland, 21.09.2022.

Domes, M. (2022): Rezension von Spiegel, Hiltrud von (2022): Methodisches Handeln in der Sozialen Arbeit, 7., durchgesehene Aufl., Stuttgart: UTB. In: socialnet Rezensionen (04.08.2022)

Domes, M. (2022): Recovery, Menschenrechte und Psychiatrie - (Nicht) mehr als eine schöne Verpackung?! Vortrag im Rahmen des 5. Internationalen Psychiatriekongresses zu "Seelischer Gesundheit und Recovery - Menschenrechte und Recovery: Rollenverständnisse neu denken", Bern, 16.06.2022

Domes, M./Meier, J. (2022): Nachhaltige Soziale Arbeit und der AK Urban Gardening. Podcast-Reihe Wörterwiese (Teil des Forschungsprojekts WiKoSoWi - Wissenschaftskommunikation Sozialwissenschaften), 13.06.2022 (Link)

Domes, M. (2022): Lebensweltorientierung nach Thiersch - Shortcut (Teil 2). Science Slam im Rahmen des 1. Science Slam der TH Nürnberg, 08.06.2022

Lehmann, R./Albrecht, J./Domes, M./Petrlic, R./Bradl, M./Burghardt, J./Kiener, D./Stieler, M./Widerhold, J.-P./Zauter, S. (2022): Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung - im Rahmen des Projektes "Fem.OS - Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungssystem in den sozialen Medien für Migrantinnen" (Link)

Albrecht, J./Domes, M./Ghanem, C./Lehmann, R./Voit, T. (2022): OPEN vhb-Kurs "KI und Soziale Arbeit" (Link)

Huber, C./Domes. M. (2022): "Ungleichsein" in der Kinder- und Jugendhilfe - Kinder und Jugendliche als aktive Mitstreiter*innen in der Ombudschaft. In: Fachkräfteportal der Kinder- und Jugendhilfe (Link)

Domes, M./Spindler, C. (2022): Digitale Lehre - Verbindungen zwischen Theorie und Praxis. In: Soziale Arbeit 4/2022, S. 122-131

Domes M./Niessen, J. (2022): Nachhaltige Sozialwirtschaft oder wie kann soziale Nachhaltigkeit wirtschaftlich sein? Vortrag/Gespräch im Rahmen der Vortragsreihe "Sozialpädagogik und Nachhaltigkeit" (Hochschule Darmstadt, Uni Hildesheim, Uni Trier), 23.05.2022 (Link)

Domes, M. (2022): Schau hin - was Dein Mitmensch macht! Rede/Vortrag im Rahmen des Projekts "Verkehrsschilder der Gerechtigkeit" (Nürnberger Wochen gegen Rassismus), Nürnberg, 16.03.2022.

Domes, M./Sagebiel, J. (2022): Lehrende im Spannungsfeld von Theorie und Praxis - Kritische Anmerkungen zur Weiterentwicklung der eigenen Professionalität. Vortrag im Rahmen des Panels "Wissensstrukturen, Theorie und Praxis in der Lehre" auf der digitalen Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Soziale Arbeit (DGSA) "Geteiltes Wissen - Wissensentwicklung in Disziplin und Profession Sozialer Arbeit", Wiesbaden, 2022
2021
Domes, M. (2021): Soziale Arbeit und Nachhaltigkeit- Und schon wieder ein (neues) Buzzword?! Einige Skizzen zur Provokation. In: Forum Sozial 3/2021, S. 17-22.

Domes, M./Niessen, J./ Schwanke, K./Matzak, F./Stamm, I. (2021): Nachhaltigkeit und Soziale Arbeit - Nur das eigene Süppchen kochen oder doch lieber ein Blick über den Tellerrand hinaus? Ein interdisziplinäres Gespräch. In: Forum Sozial 3/2021, S. 48-54.

Domes, M. (2021): Ist das richtig so? Die Qualität der eigenen Abschlussarbeit beurteilen. Teilnahme an der Podiumsdiskussion bei der virtuellen Nacht des Schreibens an der TH Nürnberg, 02.12.2021

Domes, M. (2021): Die hochschulische Perspektive: Konsequenzen für die Lehre und Entwicklung der Profession. Impulsvortrag auf dem Praxismarkt "Praxis trifft Hochschule" - Soziale Arbeit in und nach der Pandemie: Droht "Long Covid"?, Nürnberg, 24.11.2021. (Link)

Domes, M./Lehmann, R./Ghanem, C./Albrecht, J./Burghardt, J. (2021): KI in der Sozialen Arbeit?! Kritischer interdisziplinärer Dialog zu den Chancen und Risiken künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit, Diskussion beim langen Wochenende der Wissenschaften, Nürnberg, 23.10.2021.

Domes, M./Schwerthelm, M./Hübner, J. (2021): Lebensweltorientierung, Offenheit und Partizipation - Aktuelle kritische (An-) Fragen an die Offene Kinder- und Jugendarbeit. Vortrag/Session auf dem 3. Bundeskongress Kinder- und Jugendarbeit, Nürnberg, 20.09.2021

Domes, M. (2021): Sexualität - (k)ein Thema für die Jugendhilfe?! Vortrag bei den Thementagen "Sexualität in der Pädagogik - Berührungspunkte" der SRH Fachschule für Sozialwesen, Heidelberg, 22.07.2021

Domes, M. (2021): Das ist alles eine Frage der Haltung!? In: Newsletter 7 der Fakultät Sozialwissenschaften, TH Nürnberg, S. 24.

Domes, M. (2021): I´ve got the power?! Stärkenorientierte (Identitäts-)Arbeit mit Jugendliche*n. Online-Vortragsreihe der TH Nürnberg im Frühjahr 2021, 11.05.2021

Domes, M. (2021): Der Betreuungsprozess bei der Abschlussarbeit. Erwartungen aus Studierenden- und Lehrendenperspektive. Teilnahme an der Podiumsdiskussion bei der Nacht des Schreibens an der TH Nürnberg, 06.05.2021

Domes, M. (2021): Gesprächsführung und Beobachtung DIGITAL - (Didaktische) Reflexionen anhand eines Erfahrungsberichts. Vortrag auf der Fachtagung "Facetten der Digitalisierung in der Klinischen Sozialarbeit", Hochschule Nordhausen, 06.05.2021

Domes, M. (2021): Shortcut Medienkompetenz. Beitrag zum Podcast "Was ist Medienkompetenz?" der Reihe Plug:in - der medienpädagogische Podcast der SRH Fachschulen, 17.02.2021, Heidelberg (Link)

Domes, M. (2021): Recovery-Praxis ohne Theorie?! Kritische Skizzen zu (neoliberalen) Vereinnahmungen und Verkürzungen. Vortrag im Rahmen des Panels "Psychische Krankeit als Artikulation sozialer Spaltung" auf der digitalen Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Soziale Arbeit (DGSA) "Europäische Gesellschaft(en) zwischen Kohäsion und Spaltung", Landshut, 2021

Domes, M./Sagebiel J. (2021): Profil der Lehrenden im machtvollen Spannungsfeld von Theorie und Praxis. Vortrag (Keynote) auf der Online-Abschlusstagung des Pilotprogramms C2SW (Stärkung des doppelten Kompetenzprofils beim FHSA-Nachwuchs), Luzern, 31.05.2021 (Link)
2020
Domes, M./Wagner. L. (2020): Haltung (Gesinnung) (online). In: socialnet Lexikon online (23.07.2020). Verfügbar unter: https://www.socialnet.de/lexikon/Haltung-Gesinnung (Link)

Domes, M. (2020): Rezension von Sechting, O. & Hidalgo, E. (2020): Frederic, der Zahlenprinz. Ein Bilderbuch über Ängste und Zwänge und ihre Überwindung, München: riva Verlag. In: socialnet Rezensionen (02.07.2020)

Domes, M. (2020): Soziale Arbeit und Nachhaltigkeit: Und schon wieder ein (neues) Buzzzword?! Einige Skizzen zur Ver(un)sicherung. Vortrag und Podiumsdiskussion bei der Online-Debatte "Nachhaltige Soziale Arbeit?! Berührungspunkte, Buzzwörter und Berufsverbände" des Jungen DBSH Nürnberg, 27.06.2020

Domes, M. (2020): Rezension von Hammerschmidt, P. & Sagebiel, J. & Stecklina, G. (Hrsg.) (2020): Männer und Männlichkeiten in der Sozialen Arbeit, Weinheim und Basel: Beltz Juventa. In: socialnet Rezensionen (07.07.2020)

Domes, M. (2020): Zwänge und Recovery - Hoffnung auf Gesundung?! In: Newsletter der Schweizerischen Gesellschaft für Zwangserkrankungen 2/2019, S. 4-9

Domes, M. (2020): Rezension von: Braches-Chyrek, R. (2019): Soziale Arbeit - die Methoden und Konzepte, Opladen: Budrich. In: socialnet Rezensionen (14.01.2020)

Domes, M. (2020): Recovery und Soziale Arbeit - „Hoffnung Macht Sinn" in stationären Hilfen für Jugendliche oder: Eine Heldenreise in mehreren Etappen. In: Stossun, A. & Flihs, L. & Zimmermann, R. & Emmerich, M. & Walkenhorst, P. (Hrsg.): Alltags- und Übergangspraktiken in Hilfen für junge Menschen: zwischen Selbstbestimmung, Eigensinn und gesellschaftlichen Anpassungsforderungen, Opladen: Budrich, S. 201-221.
2019
Domes, M. (2019): Rezension von Simon, T. (Hrsg.) (2019): Schwere Arbeit. Erzählungen vom gelingenden Beziehungsaufbau zu schwer zugänglicher Klientel, Weinheim und Basel: Beltz Juventa. In: socialnet Rezensionen (04.12.2019)

Domes, M. (2019): Lesung im Rahmen des Literarischen Konzerts mit dem Ensemble Rubato "Das Kind tut Wunder wie der Frühling" (Janusz Korczak), Caritas-Pirckheimer-Haus, Nürnberg, 22.11.2019

Domes, M. (2019): Psychiatrie und Ethik - Machtvolle und (selbst-)kritische Perspektiven. Vortrag/Workshop an der HS München, 20.11.2019

Domes, M. (2019): Rezension von Schierbaum, A. (2018): Herausforderungen im Jugendalter. Wie sich Jugendliche biographischen und gesellschaftlichen Anforderungen zuwenden. Eine rekonstruktive Studie zu weiblicher Adoleszenz und Sozialisation, Weinheim und Basel: Beltz Juventa. In: socialnet Rezensionen (03.07.2019)

Domes, M. (2019): Rezension von: Becker, J & Schlutz, D. (2019): Experten für Eigensinn. Berichte gelungener Zusammenarbeit bei herausforderndem Verhalten, erzählt von Klienten, Angehörigen und Fachkräften, Köln: Psychiatrie Verlag. In: socialnet Rezensionen (06.06.2019)

Domes, M. (2019): Rezension von: Goletz, H. & Döpfner, M. & Roessner, V. (2018): Zwangsstörungen, Göttingen: Hogrefe. In: socialnet Rezensionen (20.03.2019)

Domes, M. (2019): Zwänge und Recovery - Hoffnung auf Gesundung?! In: Z-aktuell. Die Zeitschrift der Deutschen Gesellschaft Zwangserkrankungen e.V. 2/2019, S. 4-8.

Domes, M. (2019): Resilienz - Das macht mich stark! Vortrag/Seminar im Rahmen der KinderUni der TH Nürnberg, 16.04.2019 und 29.10.2019

Domes, M. (2019): Profession, Professionalität und Identität - Ein Lehrkonzept zur Anregung von Aneignungsprozessen. Vortrag auf dem Treffen der Fachgruppe "Soziale Arbeit in der Lehre" der DGSA, Nordhausen.

Domes, M. (2019): Recovery und Soziale Arbeit - "Hoffnung Macht Sinn" in (stationären) Hilfen für junge Menschen. Vortrag auf der Tagung "Auf Biegen und Brechen?" Alltags- und Übergangspraktiken in Hilfen für Junge Menschen: zwischen Selbstbestimmung, Eigensinn und gesellschaftlichen Anpassungsforderungen, Universität Köln, 2019.
2018
Domes, M. (2018): Rezension von: Staemmler, M. (2017): Das erzähl`ich nur Ihnen! Die Kunst der Beziehungsarbeit in 15 Geschichten, Köln. In: socialnet Rezensionen (12.12.2018)

Domes, M. (2018): Rezension von: Sechting, O. (mit Susan-Fessel, K.) (2017): Der Zahlendieb. Mein Leben mit Zwangsstörungen, Köln. In: socialnet Rezensionen (09.11.2018)

Domes, M. (2018): Vorwort: Recovery - Auf die Erfahrung kommt es an! In: Weiter, M.: Recovery von Schizophrenie ist möglich! Was hilft? Sichtweisen von Betroffenen, Schriftenreihe herausragender Abschlussarbeiten an der SRH Hochschule Heidelberg, Heidelberg, S. 5-7.

Sagebiel, J./Domes, M. (2018): Die Macht ist besser als ihr Ruf in der Sozialen Arbeit. In: Sozialpädagogische Impulse 4/2018, S. 4-9.

Domes, M. (2018): Rezension von: Weiß, W./Sauerer, A.(Hrsg.) (2018): "Hey, ich bin normal!". Herausfordernde Lebensumstände im Jugendalter bewältigen: Perspektiven von Expertinnen und Profis, Weinheim und Basel: Beltz Juventa. In: socialnet Rezensionen (02.08.2018)

Domes, M./Sagebiel. J. (2018): Soziale Arbeit - eine Menschenrechtsprofession? Workshop/Vortrag im Rahmen des Bundeskongresses Soziale Arbeit "Der Wert des Sozialen - Der Wert der Sozialen Arbeit", Bielefeld, 2018.

Feldermann, K./Domes, M./Moufid, T. (2018): Gewalt ist (k)eine Kompetenz. Vortrag im Rahmen der Tagung "439 von der Straße für die Straße - Frankfurter Straßenrap. Chancen für ein Miteinander in der postmigrantischen Gesellschaft, Frankfurt, 2018.

Domes, M. (2018): Soziale Arbeit und Recovery: Ein Blick über den nationalen Tellerrand und zurück. In: Forum Sozial 2/2018, S. 27-31.

Domes, M. (2018): Rezension von: Von Einem, Eberhard (2017): Wohnungen für Flüchtlinge. Aktuelle sozial- und integrationspolitische Herausforderungen in Deutschland, Wiesbaden. In: socialnet Rezensionen (28.05.2018)

Domes, M. (2018): Jugendliche und Recovery - (k)eine kleine Heldenreise. Vortrag im Rahmen des 4. Internationalen Psychiatriekongresses zu "Seelischer Gesundheit und Recovery - Recovery von der Kindheit bis ins hohe Alter", Bern, 2018.
2017
Domes, M. (2017): Rezension von: Walter, U. M. (2017): Grundkurs methodisches Handeln in der Sozialen Arbeit, Stuttgart. In: socialnet Rezensionen (24.11.2017)

Domes, M./Gebhard, S./Pietsch, D. (2017): Sozialpädagogische Familienhilfe nach dem Recovery-Ansatz. In: Soziale Arbeit 9/2017, S. 330-339.

Domes, M./Schmitz, S. (2017): Elternarbeit in der Kinder- und Jugendhilfe. Einsatz eines Reflexionsbogens über gemeinsam verbrachte Zeit von Eltern und Kind. In: unsere jugend 9/2017, S. 377-385.

Domes, M. (2017): Die Hoffnung trägt?! Recovery und Psychiatrie - Wohin geht die (Helden-)Reise? Vortrag auf der Fachtagung "Recovery - Wie kann eine Einbindung von Genesungsbegleiter*innen die Psychiatrie bereichern?", Hildesheim, 2017.

Domes, M. (2017): Rezension von: Köhler-Saretzki, T./Merten, A. (Illustratorin) (2017): Wo ist Wilma? Ein Bilderbuch über Bindungsmuster, Köln. In: socialnet Rezensionen (24.05.2017)

Domes, M./Sagebiel. J. (2017): Würde - Recht(e) - Macht - gute Praxis. Vortrag/Workshop im Rahmen der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Soziale Arbeit (DGSA) "Soziale Arbeit und Menschenrechte", Berlin, 2017.

Domes, M./Eming, K. (Hrsg.) (2017): Soziale Arbeit. Perspektiven einer selbstbewussten Disziplin und Profession, Opladen.

Domes, M. (2017): Einleitung: Erste Perspektiven. In: Domes, M./Eming, K. (Hrsg.) (2017): Soziale Arbeit. Perspektiven einer selbstbewussten Disziplin und Profession, Opladen, S. 7-14.

Domes, M. (2017): ""Du bist wie ich", wenn nicht im Augenblick, so doch prinzipiell" - Professionelle Beziehungsgestaltung in der Sozialen Arbeit. In: Domes, M./Eming, K. (Hrsg.) (2017): Soziale Arbeit. Perspektiven einer selbstbewussten Disziplin und Profession, Opladen, S. 15-43.
2016
Domes, M. (2016): Rezension von: Arendt, H. (2016): Wir Flüchtlinge, Stuttgart. In: socialnet Rezensionen (24.10.2016).

Schwarz, R./Domes, M. (2016): Supervision und Recovery. Beispiel einer Supervision mit einem Kreativtherapeuten-Team in einer psychiatrischen Klinik. In: FoRuM Supervision. Onlinezeitschrift für Beratungswissenschaft und Supervision, Heft 48 (2016), S. 4-13.

Domes, M. (2016): Rezension von: Fricke, S. (2016): Therapie-Tools Zwangsstörungen, Weinheim. In: socialnet Rezensionen (13.09.2016).

Domes, M. (2016): 'Das ist so ein bestimmter Gesichtsausdruck...' - Wenn Mensch aufeinander treffen: Gesichtspunkte professioneller Beziehungs- und Atmosphärengestaltung. Vortrag im Rahmen der Reihe "Anthropologische, philosophische, kulturelle, politische, religiöse Grundfragen von Bildung - Veranstaltungspass im Grundfragenbereich: Philosophie, Evangelische und Katholische Theologie" an der Pädagogischen Hochschule Heidelberg, 2016.

Domes, M./Sagebiel, J. (2016): Theorie als Medium zur Identitätsbildung - die Bedeutung der Person des/der Lehrenden in der Vermittlung von Theorien der Sozialen Arbeit. In: Borrmann, S./Michel-Schwartze, B./Pankofer, S./Sagebiel, J./Spatscheck, C. (Hrsg.): Die Wissenschaft Soziale Arbeit im Diskurs - Auseinandersetzungen mit den theoriebildenden Grundlagen Sozialer Arbeit, Opladen, S. 49-69.

Domes, M. (2016): Der Recovery-Ansatz - Internationale Erfahrungen und Implikationen für die Soziale Arbeit. Vortrag im Rahmen der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Soziale Arbeit (DGSA) "Inklusion ist ... - Perspektiven und Positionen der Sozialen Arbeit", Düsseldorf, 2016.

Domes, M. (2016): Moderation des Panels "Soziale Arbeit und Flüchtlinge - Zwischen Inklusionsauftrag und Exklusionsbedingungen" auf der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Soziale Arbeit (DGSA) "Inklusion ist ... - Perspektiven und Positionen der Sozialen Arbeit", Düsseldorf, 2016.

Domes, M. (2016): Wegbereiter erlernter Hoffnungsfreudigkeit - Überforderung oder Chance zur Transformation für Fachkräfte? Vortrag im Rahmen des 3. Internationalen Psychiatriekongresses zu "Seelischer Gesundheit und Recovery - Gemeinsam unterwegs zur sozialen Teilhabe", Bern, 2016.

Domes, M. (2016): Jugendliche mit psychischen Erkrankungen im Kontext Schule - Grundlagen und Orientierungsmöglichkeiten in der Praxis. Vortrag an der Stephen-Hawking-Schule, Neckargemünd, 2016.

Domes, M. (2016): Junge Erwachsene in der Psychiatrie - Herausforderungen und Anforderungen in der Behandlung. Vortrag auf dem Tageskliniktreffen, Baden-Baden, 2016.

Domes, M. (2016): Gesundung durch Beziehung - Die Bedeutung professioneller Beziehungsgestaltung in der Arbeit mit Kindern und Jugendlichen. In: unsere jugend 6/2016, S. 273-279.

Domes, M. (2016): Medienpädagogik in der Kinder- und Jugendhilfe - Eine lehrreiche Leerstelle?! In: unsere jugend 03/16, S. 98-107.

Ältere Veröffentlichungen unter Weitere Informationen

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Domes, M./Sagebiel, J. (2024): Die Bedeutung von Theorien Sozialer Arbeit für die Praxis. Exemplarische Fallanalysen, Reihe Grundwissen Soziale Arbeit, Kohlhammer (im Erscheinen) (Link) Domes, M. (2024): Wir sind connected, aber sind wir auch in Kontakt? Professionelle Beziehungsgestaltung in einer (post-)digitalen Welt. Keynote auf der Fachtagung TADEA IX "Trost via Touchscreen?

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In einer funktional differenzierten Gesellschaft treten Resonanz- und Irritations-Effekte auf KI Technologien in verschiedenen Diskursen zutage. Es erscheint fruchtbar, die jeweiligen Bedeutungskonstruktionen von KI in ihren teilweise überlappenden Diskursen anzureißen und den Bildungsdiskurs im Schnittfeld dieser auszuweisen.

Als ein „epochaltypisches Schlüsselproblem" (W. Klafki) zeigt die Digitalisierung und mit ihr die KI auch in Bildungsdiskursen die eingangs erwähnten Resonanzeffekte. Antworten auf entstehende Bildungsbedarfe sind neue Lernangebote über KI, die für unterschiedliche Zielgruppen und in verschiedenen Formaten, etwa als stark nachgefragte Online-Kurse oder Brettspiele inzwischen verfügbar sind. KI wird zudem als innovatives Bildungsmedium didaktisch erschlossen, beispielsweise als ein „antizipierendes Schulbuch" , das adaptives und personalisiertes Lernen ermöglichen soll. Mit der Erhebung sensorischer Daten und ihrer Einspeisung in Prozesse des Learning Analytics (s.u.) soll KI als „Leistungsbeschleuniger" im Bildungsbereich wirken. Aktuelle Positions- und Reflexionspapiere im deutschen Sprachraum thematisieren die Nutzung von KI in Hochschulen und Schulen .

Erkennbar ist auch die Entstehung eines breiten Forschungsgebiets, das die Auswirkungen auf Bildungsstrukturen und -prozesse behandelt. Dennoch findet das Thema KI erst langsam Eingang in die bildungswissenschaftliche Reflexion.

KI und Menschenbild - die anthropologische Positionierung

KI bringt eine Irritation in den Bildungsdiskurs ein, welche die ohnehin neuartigen Kommunikationsverhältnisse, an denen nicht mehr nur Menschen, sondern nun auch Computer beteiligt sind, nochmals zuspitzen. Bereits im Verhältnis zwischen dem Adjektiv ‚künstlich' und dem Substantiv ‚Intelligenz' deutet sich jenes anthropologische Spannungsfeld an, das im Bildungsdiskurs entfaltet und bearbeitet werden muss. Das Spannungsfeld und Interaktionsverhältnis von Mensch und ‚intelligenter' Maschine kann als simulierend, imitierend, kooperierend oder konkurrierend beschrieben werden. Grundsätzlich scheinen zwei Perspektiven auf KI unterscheidbar: eine funktionalistische und eine ontologische. Als funktionalistisch soll eine Sichtweise bezeichnet werden, die eine KI pragmatisch aufgrund ihrer Problemlösefähigkeit und Performanz an der Oberfläche beurteilt. Beispielhaft kommt diese Sichtweise schon im Turing-Test zum Ausdruck. Aus einer funktionalistischen Sicht ist die Rede von Maschinen, die ‚Entscheidungen treffen' oder ‚autonom handeln' üblich und akzeptabel.Als ontologisch soll eine Perspektive bezeichnet werden, die einen grundsätzlichen Wesensunterschied macht zwischen einer biologischen und leibgebundenen, menschlichen Intelligenz (Geist) und einem maschinellen Informationsprozessor. In einer ontologischen Sprechweise ‚trifft' die KI niemals Entscheidungen und kann auch nicht ‚autonom' sein. Eine KI kann noch nicht einmal Schachspielen, da sie keinen Begriff von ‚Spiel' hat und kann auch keine Probleme ‚lösen', weil ein Computer kein Problem ‚hat'. Nur der Mensch in seinem In-der-Welt-sein mit seiner Leiblichkeit, in seiner Selbstreflexion und im Bewusstsein seiner Endlichkeit begreift Problemlösung in einem begrenzten Zeitrahmen existenziell. So sehr diese Position eine humanistische Selbstvergewisserung stärkt und eine anthropomorphisierende Verantwortungsverlagerung auf die KI erschwert, so schwierig gestaltet sich eine Verständigung über aktuelle Handlungsfelder beispielsweise in der Maschinenethik. Gleichzeitig spannen beide Perspektiven ein Reflexionsfeld auf, um das kommunikative Miteinander von Menschen und nicht-menschlichen Akteuren näher zu bestimmen. Indes wird hier die Position vertreten, dass genau dieses, sich auch sprachlich manifestierende Spannungsverhältnis zwischen beiden Sichten bewahrt werden und als Reflexionselement in der kritischen Medienbildung dienen soll. Durch anthropologische, ethische und sprachkritische Erörterungen führt es tiefer in die Auseinandersetzung mit post- und transhumanistischen Positionen, die bereits die Bildung erfassen.

KI und die neuen und alten Felder der Medienkritik

Traditionelle Reflexionsfelder der Medienkritik wandeln sich durch die Anwendungspotenziale der KI: Seit jeher unterliegen Medien einem Manipulationsverdacht und Medienkritik gilt als eine grundlegende Dimension medienkompetenten Handelns. Die neuen Möglichkeiten digitaler Ton- und Bildmanipulation mithilfe von KI, sogenannte Deepfakes, müssen in ihren potenziellen gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen berücksichtigt werden. Das Wissen um die nahezu unbegrenzte mediale Manipulationstiefe muss Gegenstand kritischer Medienbildung werden.

KI und die neuen und alten Felder der Medienkritik

Im Begriff der Kompetenz, definiert als Fähigkeit Probleme zu lösen, wird das Funktionale zur verbindenden Eigenschaft von Mensch und Maschine. Komplementär und ggf. konstruktiv greifen beide Akteure problemlösend ineinander. Unlösbar bleibt für die schwache KI hingegen das Problem, über den sinnvollen Einsatz von KI selbst zu ‚entscheiden', da dies „ethische Kategorien und Sinngebung" voraussetzt. Es ist zu fragen, in welchem Verhältnis neue KI-Kompetenzdimensionen zu bereits bestehenden Kompetenz- und Literacy-Konzepten, wie z.B. Algorithmic Thinking oder Big Data Literacy stehen. Vorschläge zur Integration in bestehende Kompetenzkonzepte liegen bereits vor.

Im Zentrum der folgenden Überlegungen zu einer kritischen Medienbildung und KI stehen Anwendungen aus allen Bereichen des sozialen Lebens. Es ist davon auszugehen, dass KI-Anwendungen weiter zunehmend in den Alltag dringen und zum selbstverständlichen Teil einer nicht mehr hinterfragten Umwelt werden. Als Dimension der digitalen Transformation greift KI auf das Vorhandensein von digitalen Massendaten, leistungsfähigen Prozessoren und verbesserten Methoden zurück. KI-Systeme sind Teil eines digitalen, global vernetzten, gesellschaftlichen Nervensystems mit permanent fließenden Datenströmen, aus denen neue Erkenntnisse im Sinne einer Sozialphysik (A. Pentland) gewonnen werden können. Neben bewussten Dateneingaben, erzeugen Interaktionen mit smarten Objekten und Sensoren im Internet der Dinge vielfältige Daten und eröffnen immer neue Auswertungsmöglichkeiten. Eine Interaktion mit einem Smartphone oder mit einer zukünftig noch ‚intelligenteren' Sprachassistenz geht weit über ein punktuelles Werkzeughandeln im Hier und Jetzt hinaus. Besondere Beachtung verdient nicht die oberflächliche Werkzeugnutzung, sondern die algorithmische Auswertung von dabei bewusst oder unbewusst erzeugten Daten. Von öffentlicher und sozialer Bedeutung sind insbesondere diejenigen algorithmischen Auswertungen, die Entscheidungen mit sozialen Auswirkungen einleiten, unterstützen oder gar automatisieren, sogenannte automatische Entscheidungssysteme ( Algorithmic/Automated Decision Making, ADM). Ihre gesellschaftliche Verbreitung vollzieht sich abseits öffentlichkeitswirksam inszenierter Spielduelle zwischen Mensch und Maschine, der Robotik oder selbstfahrender Autos eher schleichend. Diese Entscheidungssysteme greifen an vielen Stellen in das soziale Miteinander ein und nehmen Einfluss auf Entscheidungen etwa über die Vergabe von Krediten oder Sozialleistungen, über Bildungschancen oder berufliche Karrieren. Die Verbreitung algorithmischer Entscheidungs- und Steuerungssysteme ist in den vergangenen Jahren auch in Europa deutlich gestiegen. Es ist davon auszugehen, dass dieser Trend weiter anhalten wird und zunehmend KI-Technologien zum Einsatz kommen werden. Im Kern sind diese Anwendungen konsequente Fortsetzungen eines Digitalisierungs- und Quantifizierungsprozesses in der Gesellschaft, der sich in erster Linie an ökonomischen Optimierungszielen orientiert.

Vereinfachend können zwei Formen von Algorithmen für die Steuerung sozialer Prozesse unterschieden werden: Erstens, die menschengemachte direkte top-down Programmierung und Implementierung von Algorithmen zur Problemlösung und Entscheidungsfindung in abgegrenzten Bereichen und zweitens, die lernenden Algorithmen, die mithilfe des Data Minings bzw. maschinellen Lernens durch die Auswertung von heterogenen Daten bottom-up erzeugt werden. Durch die Rückkopplung zwischen algorithmischer Problemlösung und der sozialen Anpassungen entziehen sich diese Systeme menschlicher Kontrolle, was zu einem schleichenden Wandel von der Entscheidungsunterstützung hin zur Automatisierung von Entscheidungen durch Algorithmen führen kann. Aufgrund ihrer Übertragbarkeit und Skalierbarkeit haben die Entscheidungssysteme als Regelkreise das Potential gesellschaftliche Strukturen zu Autonomous Social Machines zu wandeln und auf vielen Ebenen neue soziale Regulierungsformen zu etablieren. Bürgerinnen und Bürger erhalten auf Basis ihrer ausgewerteten Daten und Datenspuren automatisch erzeugte und personalisierte Handlungsanreize oder negative Rückmeldungen, um ihr zukünftiges Handeln vorherzusagen und zu beeinflussen - eine „Big-Data-gestützte Verhaltensbeeinflussung" oder ein Behavioral Management von Personen mithilfe lernender Algorithmen. Diese Algorithmen des zweiten Typs erzeugen dabei Modellierungen dieser Personen aus den Verhaltensdaten und liefern entscheidungsrelevante Resultate durch Abgleich mit Zielwerten (Soll-/Ist-Vergleich), beispielsweise in Form von internen oder veröffentlichten Scores. Je nach Ergebnis des Zielwertabgleichs ergeben sich Steuerungsimpulse für weitere Anschlussinteraktionen in Form von Incentivierungen oder Sanktionierungen. Incentivierungen erfolgen durch positive Rückmeldungen, Vergünstigungen oder Belohnungen. Sanktionierungen reichen beispielsweise von der Ausblendung bestimmter Inhalte im Social-Media-Nachrichtenstrom bis hin zur Ablehnung von Krediten oder Sozialleistungen. Die Zielgruppenerreichbarkeit wird kontextbezogen mittels gamifizierender Elemente, Nudging-Strategien oder Micro-Targeting gesteigert.

Verzahnt mit dieser Rückkopplungsschleife des Behavioral Managements auf individueller Ebene ist ein sozialer Regelkreis für das Social Systems Engineering. Dieser dient der datengestützten Optimierung von Prozessen und Strukturen sozialer Systeme. Beide Schleifen greifen ineinander und prägen die digitalen Steuerungsmöglichkeiten einer Gesellschaft, die beispielsweise von kleinen, verteilten Regelkreisen algorithmisch kuratierter Inhalte auf Plattformen über die Konsumentenbeeinflussung bis hin zum gesamtstaatlichen Regelkreis für ein Social Scoring aller Bürgerinnen und Bürgern, wie es in China umgesetzt wird, reichen können.

Die vermeintliche Rationalität datengestützter Entscheidungssysteme konnte durch den Nachweis konkreter Diskriminierungsgefahren aufgrund fehlerhafter Algorithmen oder verzerrter und ungeeigneter Trainingsdaten aufgelöst werden. Ein aktuelles Meinungsmonitoring zu KI in Deutschland ergibt, dass nur ein "mäßiges Problembewusstsein gegenüber KI-Diskriminierung" allgemein und ein noch geringeres in Anwendungsfeldern des Sozial- und Bildungswesens vorhanden ist, was Anlass gibt, dieses Thema zum Gegenstand einer digitalen Aufklärung zu machen.

Besonders hervorzuheben ist die statistische Diskriminierung, da sie sich nicht auf die Kategorisierung individueller Merkmale bezieht, sondern auf Gruppeneigenschaften, die durch Datenanalysen erst erzeugt werden, so als ob jedes der Mitglieder dieser Gruppe das Merkmal aufweisen würde. Eine solche mathematisch-statistische Zuordnung eines Individuum zu einer Gruppe entzieht sich vollends einer individuellen Kontrolle über die eigenen Daten.

Mittels „likes" für Musik, Konsumprodukte oder Essensvorlieben in den Sozialen Medien können psychologische Persönlichkeitsmerkmale (z.B. die Big Five ) mit bemerkenswerter Genauigkeit erstellt und für Vorhersagen in vielen Lebensbereichen, wie etwa in der politischen Wahlkommunikation oder im Produktmarketing, genutzt werden. Für den Einzelnen ist es nicht absehbar, welche Auswertungen durch Kombination von scheinbar belanglosen Daten gegenwärtig und insbesondere zukünftig möglich werden. Daten können aus ihrem ursprünglichen Kontext ohne Wissen der Datengebenden in neue Auswertungszusammenhänge gebracht werden. Die Re- und De-Kontextualisierung digitaler Daten stellt somit neue Herausforderungen an den Datenschutz, denn grundsätzlich lassen sich Datentypen keine spezifischen Sensibilitäten zuordnen: Es gibt keine belanglosen Daten mehr. Hinzukommen Emergenzeffekte und schwer zu kontrollierende Nebenfolgen dieser Systeme, wie etwa die Untergrabung der Selbstbestimmung und des Solidarprinzips.

Zwar setzt die Europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) dem Einsatz umfassender datengetriebener und automatisierter Entscheidungssysteme über Personen formal deutliche Grenzen, aber die Macht der internationalen Verbreitung und das langsame Einsickern dieser Systeme oder ihrer Vorstufen erhöhen unter Effizienzdruck stetig die Akzeptanz.

Mit den datengetriebenen und algorithmischen Regelkreisen ist eine gesellschaftliche Lebenswirklichkeit angesprochen, die auch für die Medienbildung zunehmend relevant werden wird. Ihre Merkmale müssen - so die These - in die „Betrachtung von Bedingungen einer souveränen Lebensführung" inmitten einer tiefgreifend mediatisierten Gesellschaft einbezogen werden und in Kompetenzanforderungen für Bürgerinnen und Bürger übersetzt sowie zielgruppenspezifisch ausdifferenziert werden. Diese Anforderungen beziehen sich auf:

1. Allgemeines Hintergrund- und Orientierungswissen über die Treiber und Folgen der digitalen Transformation, einschließlich der Kenntnis über die allgegenwärtige Datenerfassung und ihre ökonomischen Verwertungs- und Optimierungsinteressen.

2. Grundlegende Qualifizierungen über technische Funktionsweisen und die Einsatzmöglichkeiten von KI im Kontext der oben genannten Diskurse. Das Wissen über KI und Algorithmen im Hinblick auf eine informatische Grundbildung ist in der deutschen Bevölkerung noch kaum ausgeprägt. [63]

3. Zu dieser neuen KI-Medienkunde zählen auch statistische, psychologische und psychometrische Grundlagenkenntnisse, um algorithmische Entscheidungen und eine menschliche wie maschinelle Bias hinterfragen zu können. Ein Kritikalitätsbewusstsein [64] im Hinblick auf die sozialen Folgen des Einsatzes von KI-Systemen entsteht weniger durch tiefes technisches Detailwissen, sondern durch die Fähigkeit, relevante Fragen zu den Hintergründen, sozialen Auswirkungen und Risiken des Einsatzes zu stellen und Antworten zu einer informierten Haltung zu bündeln.

4. Förderung einer „ethischen Mentalität" und ethischen Reflexionsfähigkeit zur Bedienung und Bewertung sozialer Folgen des Einsatzes von KI. Diese ethische Urteilskraft erfordert eine Positionierung von Werten in Wertegemeinschaften und betrifft Bürgerinnen und Bürger ebenso wie die Entwicklerinnen und Entwickler dieser Technologien. [66]

5. Politische Bildung und ein Handlungswissen zur Beantwortung von sozialen Folgen aus der Betroffenenperspektive [67] . Hierzu zählt das Wissen über Verfahren und Anlaufstellen[68] bei Fragen und Problemen zum Datenschutz, zur Qualitätsbewertung, zu Diskriminierungen und zu den Anforderungen einer sich entwickelnden KI- und Medienregulierung im Allgemeinen.

Über konkrete Kompetenzdimensionen hinaus gilt es Spannungsfelder und Grenzziehungen bzw. Entgrenzungen im Kontext von KI und Medienbildung zu erörtern:

Grenzen der Subjektzentrierung: Seit Jahrzehnten fügt sich die subjektzentrierte Fassung von Medienkompetenz in die jeweiligen Diskurse von Bildung, Wirtschaft, Politik und Recht ein und sichert ihre jeweiligen Fortschreibungen beispielsweise als Anpassungsqualifizierung und Akzeptanzfaktor (Wirtschaft), als Demokratiebedingung (Politik) oder als Verbraucher- und Jugendschutzfaktor (Recht). In seiner verkürzten subjektiven Fassung erzeugt Medien-, Digital- und letztlich auch KI-Kompetenz den blinden Fleck soziotechnischer Transformation und erfüllt damit eine strukturbewahrende Latenzfunktion. [69] Die Souveränität des Subjekts wird in der digitalen Transformation mehrfach herausgefordert. In Umwelten mit permanenten Datenflüssen, rückkoppelnden Schleifen und künstlichen Kommunikatoren findet keine individualisierte Mediennutzung statt, sondern ein vernetztes, partizipatives, kollektives, hybrides Interagieren im digitalen Raum. Nicht nur das individuelle Datenhandeln, auch die gewollte oder ungewollte Datenfreigiebigkeit der anderen im Netz und die statistische Datenauswertung trägt zur Erosion informationeller Selbstbestimmung bei. Grenzen zwischen on- und offline, zwischen Werkzeugeinsatz und Umweltverhalten, zwischen individueller und kollektiver Selbstbestimmung, zwischen menschlicher und künstlicher Kommunikation verschwimmen und werden durchlässig. Versuche der Wiedererlangung individueller Souveränität durch ‚digitale Selbstverteidigung' gegen die „Big Other" (S. Zuboff) mit ihren „Weapons of Math Destruction"[70] kommen schnell an ihre Grenzen.

Grenzen digitaler Aufklärung: Die Verschiebung vom individualisierten Werkzeughandeln zum permanenten Umweltverhalten in datafizierten Räumen erzeugt neue Reflexionsanforderungen mit Überlastungsgefahren und Transparenzproblemen. Eine digitale Aufklärung, die Licht in die Black-Box von kritischen KI-Systemen und ihren Algorithmen bringen will, muss sich mit Fragen der Transparenz, der Nachvollziehbarkeit und der Erklärbarkeit auseinandersetzen. [71] Die Beantwortung dieser Fragen und die funktionale wie kognitive Zugänglichkeit der Systeme ist aus unterschiedlichen Gründen - von geschützten Geschäftsmodellen bis hin zu mangelnder Bewertungskompetenz - erschwert. In Zukunft könnte die Erklärbarkeit wiederum durch den Einsatz von Technologien erhellt werden ( Explainable AI). Dennoch kann die Interpretations- und Bewertungslast nicht durch individuelle Urteilskraft allein geschultert werden. Sie muss in den politischen Raum gehoben, um dort bearbeitet und ggf. reguliert zu werden. Politische Bildung hat die Aufgabe, die neuen Macht- und Informationsverhältnisse in einer digitalen Ökologie zu vermitteln.

Grenzen der Kompetenzen - Erstarken ganzheitlicher Bildung: Die soziotechnische Entwicklungsdynamik und damit einhergehend Unsicherheit, Kontrollverlust und Intransparenz heben die Bildung gegenüber Kompetenzen hervor: „Bildung lebt vom Spiel mit den Unbestimmtheiten." [72] Bildung ist die übergeordnete und nachhaltige Ebene, unter der sich Kompetenzen erst ausbilden.[73] Mit Unbestimmtheiten, Unsicherheiten und einem Nichtwissen[74] umzugehen, erfordert eine Transformation bestehender Selbst- und Weltverhältnisse durch Bildung in offenen und unbestimmten Räumen.[75] Eine sensorisch totalüberwachte Lernumgebung ist kein solcher Raum. Eine mithilfe von KI und Learning Analytics vorgezeichneter, individualisierter und zu optimierender Lernpfad ist nicht unbestimmt. [76] Bildung ganzheitlich verstanden, braucht offene Entfaltungsräume, betreibt Sinnstiftung und erschöpft sich nicht in instrumentellen und quantifizierenden Perspektiven.[77] Jenseits des Zählens und Messens geht es um das Erzählen und Ermessen zur Bildung eines angemessenen Urteils.[78] Perspektiven auf die Mannigfaltigkeit der Weltzugänge, auf das Nicht-Datafizierbare und Nicht-Messbare müssen bewahrt und gefördert werden. Je lauter die Forderung wird, Daten allein sprechen zu lassen, desto mehr angemessenes Sprechen und Reflexion über die epistemischen und ethischen Grenzen informatischer Modellierung sind nötig. Eben diese ethische Reflexion findet auch in Bildungsprojekten zur KI gegenwärtig kaum statt.[79] Dabei geht es nicht so sehr um ausdifferenzierte und festgeschriebene Ethik-Kodizes, sondern um ethische Vernunft und darum, mit Bildung eine „ethische Kultur und Einstellung"[80] aufzubauen und zu bewahren.

Wenn bereits die Suggestion einer Berechenbarkeit individuellen Verhaltens die Selbstanpassung an algorithmische Vorgaben fördert, wenn Predictive Analytics zukünftige Handlungsspielräume des Einzelnen verengt, oder wenn Entscheidungen unter Druck auch gegen die vermeintliche Rationalität von KI-Systemen getroffen werden, dann braucht es widerständig, non-konform, mitunter subversiv handelnde „starke Subjekte" . Diese Erstarkung des Subjekts steht im Spannungsverhältnis zu den oben genannten Punkten der Entgrenzung, der Überforderung und zu gegenwärtigen posthumanistischen Theorielinien. Grundlage ist eine digitale Resilienz und eine Persönlichkeitsbildung, die nicht ein Individuum mit einem „stabilen Selbst" voraussetzt, sondern durchaus soziotechnische Netzwerk- und Community-Effekte im offenen Bildungsprozess berücksichtigt. Das gebildete Subjekt agiert nicht nur reaktiv und abwehrend und wird nicht in eine „Nische des Emotionalen" im Verhältnis zur KI abgedrängt, sondern erlebt sich als ganzheitlich handelnder Mensch. Dieser Mensch verfügt über einen ausgebildeten kritischen Wirklichkeitssinn und über einen ethisch grundierten Möglichkeitssinn im Hinblick auf Potenziale der KI zur Erreichung der Ziele nachhaltiger Entwicklung.

Gapski, H. 2021: Künstliche Intelligenz (KI) und kritische Medienbildung. Im Rahmen des Projektes Digitales Deutschland. Online verfügbar: https://digid.jff.de/kuenstliche-intelligenz-und-kritische-medienbildung-harald-gapski/.

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Künstliche Intelligenz und kritische Medienbildung (Dr. Harald Gapski) - Digitales Deutschland.

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In einer funktional differenzierten Gesellschaft treten Resonanz- und Irritations-Effekte auf KI Technologien in verschiedenen Diskursen zutage. Es erscheint fruchtbar, die jeweiligen Bedeutungskonstruktionen von KI in ihren teilweise überlappenden Diskursen anzureißen und den Bildungsdiskurs im Schnittfeld dieser auszuweisen. Als ein „epochaltypisches Schlüsselproblem" (W. Klafki) zeigt die Digitalisierung und mit ihr die KI auch in Bildungsdiskursen die eingangs erwähnten Resonanzeffekte.

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Seit 2016 Leitung Grimme Forschung, zuvor Projektleiter Grimme Medienbildung/Medienkompetenz am Grimme-Institut (2010-2015).

Leiter der Projektentwicklung und Prokurist am ecmc Europäisches Zentrum für Medienkompetenz (Marl, 1997-2010).
Promotion zum Thema "Medienkompetenz. Eine Bestandsaufnahme und Vorüberlegungen zu einem systemtheoretischen Rahmenkonzept" (Essen, 2001).
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Europäischen Medieninstitut (Düsseldorf, 1996).
Research Assistant am EDC Center for Children and Technology (New York, 1994-1995).
Fulbright Stipendiat an der New School for Social Research, Media Studies (M.A., USA, 1993-1994).
Studium der Kommunikationswissenschaft und Philosophie in Essen und Wien (M.A., 1993).

Mitglied des Beirats des Center for Advanced Internet Studies (CAIS) in Bochum.
Externer Gutachter der EU-Kommission für Projekte im Bereich "Media Literacy" (2001) sowie externer Sachverständiger der Enquete-Kommission "Internet und digitale Gesellschaft" des Deutschen Bundestags (2011) und des Projektbeirates des Bundes (BIBB, 2014/15).
Mitglied der Deutschen Gesellschaft für Publizistik und Kommunikationswissenschaft (DGPuK), der Gesellschaft für Wissenschafts- und Technikforschung (GWTF) und der Gesellschaft für Medienpädagogik und Kommunikationskultur (GMK).

Veröffentlichungen (Auswahl)

Gapski, Harald (2021): Künstliche Intelligenz (KI) und kritische Medienbildung. https://digid.jff.de/kuenstliche-intelligenz-und-kritische-medienbildung-harald-gapski/

Gapski, Harald; Packard, Stephan (Hrsg.)(2021): Super-Scoring? Datengetriebene Sozialtechnologien als neue Bildungsherausforderung, München. Volltext (open access): www.grimme-forschung.de/fileadmin/Grimme_Nutzer_Dateien/Institut/Dokumente/SR-DG-NRW_06-Super-Scoring.pdf

Gapski, Harald (2019): Mehr als Digitalkompetenz. In: Aus Politik und Zeitgeschichte. 69. Jg, 27-28, S. 24-29. Volltext (open access): www.bpb.de/system/files/dokument_pdf/APuZ_2019-27-28_online_0.pdf

Gapski, Harald / Tekster, Thomas / Elias, Monika (2018): Bildung für und über Big Data. Gutachten im Rahmen von ABIDA - Assessing Big Data. Marl: Grimme-Institut. Volltext (open access): www.abida.de/sites/default/files/Gutachten_Bildung.pdf

Gapski, Harald (2018): Big Data und Soziale Arbeit. Kontexte, Beispiele und Perspektiven aus einer kommunikationswissenschaftlichen Sicht. In: Hammerschmidt, Sagebiel, Hill & Beranek (Hrsg.): Big Data, Facebook, Twitter & Co. und Soziale Arbeit. Weinheim, Basel: Juventa. S. 75-94.

Gapski, Harald / Oberle, Monika / Staufer, Walter (Hrsg.) (2017): Medienkompetenz. Herausforderung für Politik, politische Bildung und Medienbildung. bpb Schriftenreihe Bd. 10111. Bonn. Volltext (open access): www.bpb.de/system/files/dokument_pdf/10111_Medienkompetenz_ba.pdf

Gapski, Harald (2017): 1.0, 2.0, 3.0 und 4.0 - und was zählt die Medienbildung? In: Sabine Eder / Claudia Mikat / Angela Tillmann (Hrsg.): Software takes command. Herausforderungen der „Datafizierung" für die Medienpädagogik in Theorie und Praxis. Schriftenreihe Schriften zur Medienpädagogik, Band 53. München: kopaed. S. 35-48.

Gapski, Harald (2015)(Hrsg.): Big Data und Medienbildung. Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt. (=Schriftenreihe zur Digitalen Gesellschaft NRW, Band 3). München/Düsseldorf. Volltext (open access): urn:nbn:de:0111-pedocs-116340, www.pedocs.de/frontdoor.php

Gapski, Harald (2014): Nachhaltigkeit in der 'Big Data Gesellschaft' - eine metaphorische Annäherung an neue Bildungsherausforderungen. Beitrag auf der Plattform der AG-Medien des Runden Tisches der UN-Dekade „Bildung für nachhaltige Entwicklung". openbook.nachhaltigkeitskommunikation.de

Gapski, Harald (2013): Über Konstrukte, Latenzen und neue Kompetenzen. In: Medien, Netz und Öffentlichkeit. Impulse für die digitale Gesellschaft. Hrsg. v. M. J. Eumann, F. Gerlach, T. Rößner, M. Stadelmaier. Essen. S. 61-66.

Gapski, Harald / Tekster, Thomas (2012): Informationskompetenz im Kindes- und Jugendalter. Beiträge aus Forschung und Praxis. (=Schriftenreihe Medienkompetenz des Landes Nordrhein-Westfalen, Band 14). München/Düsseldorf.

Gapski, Harald (2009) (Hrsg.): Jenseits der digitalen Spaltung. Gründe und Motive zur Nichtnutzung von Computer und Internet. (=Schriftenreihe Medienkompetenz des Landes Nordrhein-Westfalen, Band 9). München/Düsseldorf.

Gapski, Harald (2001): Medienkompetenz. Eine Bestandsaufnahme und Vorüberlegungen zu einem systemtheoretischen Rahmenkonzept. 1. Aufl. Wiesbaden

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Katharina Mosene: wissenschaftliche Mitarbeiterin | HIIG

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Katharina Mosene ist Forscherin am HIIG und zuständig für Forschungs- und Veranstaltungskooperationen mit dem Leibniz-Institut für Medienforschung | Hans-Bredow-Institut.

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https://ki-convention.com/community/katharina-mosene/

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Buch „Wenn KI, dann feministisch" erschienen - KI & WIR*

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Der Verein für feministische Netzpolitik Netzforma* e.V. hat seine Publikation „Wenn KI, dann feministisch. Impulse aus Wissenschaft und Aktivismus" herausgegeben. Das über 200 Seiten starke Buch thematisiert die Reproduktion traditionell patriarchaler Sichtweisen in KI-Anwendungen und lenkt den Blick auf feministische Betrachtungsweisen und intersektionale Zugänge. Dabei sollen Fragen beantwortet werden wie: Reicht es aus, KI gerechter [...]

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Warum ist feministische Netzpolitik wichtig? - Netzforma* e.V.

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Digitale Informationswelten und Künstliche Intelligenz (KI) - Workshopkonzepte für Schüler*innen ab Jahrgangsstufe 8. Ziel ist es, KI-Anwendungen im Kontext von Nachrichten, Information und Desinformation besser zu verstehen und ihre Auswirkungen zu reflektieren.

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klicksafe.de: Die EU-Initiative für mehr Sicherheit im Netz

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klicksafe hat zum Ziel, die Online-Kompetenz der Menschen zu fördern und sie beim kompetenten und kritischen Umgang mit dem Internet zu unterstützen

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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 versteht man unter KI? 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 thematisieren, 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 weltweit Safer Internet Day. Der wichtigste Aktionstag für alle, die sich für Online-Sicherheit und ein besseres Internet für Kinder und Jugendliche engagieren. Mehr Infos & Anmeldung.

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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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wissenschaftlicher Werdegang

akademische Ausbildung

im März 2018 Verteidigung der Dissertation

im WS 2009/2010 Auslandsstudium an der University of Manchester in den Fächern Philosophie und Sozialanthropologie (mit einem Stipendium der Studienstiftung des deutschen Volkes)

Studium der Wirtschaftswissenschaften (Bachelor) mit der Vertiefung allgemeine Volkswirtschaftslehre, abgeschlossen mit dem Bachelor of Science (B. Sc.)

Studium der Fächer Evangelische Theologie, Anglistik/Amerikanistik mit dem Abschluss Erstes Staatsexamen für das Lehramt am Gymnasium (Thema der wissenschaftlichen Abschlussarbeit: ,Probleme der Begründung theologischer Wirtschaftsethik')

Publikationen
(a) Monographie

Der Weltbezug von Theologie und Christentum als Aufgabe der Ethik. Göttingen: Edition Ruprecht 2021 (hrsgg. von Reiner Anselm und Ulrich H.J. Körtner).
(b) Herausgeberschaften

Technik und Verantwortung im Zeitalter der Digitalisierung (hrsgg. von Hermann Diebel-Fischer/Lutz Hellmig/Maya Tischler, Rostock 2022. (https://doi.org/10.18453/rosdok_id00003538)

Mensch und Maschine im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (hrsgg. von Hermann Diebel-Fischer/Nicole Kunkel/Julian Zeyher-Quattlender) Münster: LIT 2023.

(c) Artikel

ChatGPT & Co. - Neue Lösungen und alte Probleme. Es bleibt kompliziert (Buchbeitrag, eingereicht)

Künstliche Intelligenz und Ethik, Von der Unberechenbarkeit moralischer Erwägungen. Evangelische Aspekte, 34 (2024), 1, 25-27, (Onlineversion: https://www.evangelische-aspekte.de/kuenstliche-intelligenz-und-ethik/)

(gemeinsam mit Carina Geldhauser) Is diverse and inclusive AI trapped in the gap between reality and algorithmizability? - peer reviewed - Proceedings of the 5th Northern Lights Deep Learning Conference (NLDL), PMLR 233, 2024 (Text)

Humankind and Biotechnology. Habermas, Kierkegaard, and a Religious Perspective on Enhancement. In: Johann-Christian Põder (Hrsg.), Kierkegaard and Bioethics. London: Routledge 2023, 107-122. (https://doi.org/10.4324/9781003267560)

Technisch realisierte Ethik? Anthropologische Perspektiven des Verhältnisses Technik und Ethik. In: Hermann Diebel-Fischer, Nicole Kunkel, Julian Zeyher-Quattlender (Hrsg.), Mensch und Maschine im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Münster: Lit 2023, 49-61.

Vom Wurstessen zur Revolution? Zum Versuch einer Selbstbefreiung des Menschen- peer reviewed - in: Pastoraltheologie, 1/2023, 44-56. (https://doi.org/10.13109/path.2023.112.1.44)

Zerlegt die Digitalisierung Verantwortung? Ethische Herausforderungen sozio-technischer Systeme. In: Hermann Diebel-Fischer/Lutz Hellmig/Maya Tischler (Hrsg.), Technik und Verantwortung im Zeitalter der Digitalisierung, Rostock 2022, 7-15. (https://dx.doi.org/10.18453/rosdok_id00003977)

(gemeinsam mit Lutz Hellmig) Ethische Fragen und informatische Modelle - eine symbiotische Beziehung in der informatischen Bildung. Eine ethische und bildungstheoretische Perspektive auf die politische Dimension von Technik. - peer reviewed -Proceedings der INFORMATIK2022, 755-760. Bonn: Gesellschaft für Informatik 2022. (http://dx.doi.org/10.18420/inf2022_63)

(gemeinsam mit Christian Herzog) Teaching ethics through the back door? Employing ideas from Assemblage Theory to foster a responsible innovation mindset. - peer reviewed - Proceedings SEFI 2022, 1233-1241. (http://dx.doi.org/10.5821/conference-9788412322262.1390)

Ethik und technisches Handeln. Eine Verhältnisbestimmung zweier Aspekte des menschlichen Lebensvollzugs. - peer reviewed - In: Gudrun Kammasch, Sophia Keil, Daniel Winkler (Hrsg.) Wege zu technischer Bildung. Tagungsband der IPW Regionaltagung 2021, Berlin: IPW 2022, 135-140.

Vorbild und Potenzial. In: Evangelische Aspekte, 32 (2022), 3, S. 13-15 (Onlineversion: https://www.evangelische-aspekte.de/vorbild-und-potenzial/).

Für mein besseres Ich? Selbstoptimierung als Technik des Enhancements - eine theologische Annäherung in sozial-ethischer Absicht - peer reviewed - In: Ethik und Gesellschaft, 2/2019, (http://dx.doi.org/10.18156/eug-2-2019-art-1).

Theologie und Naturwissenschaften. Ein (Miss)verständnis auf dem Prüfstand - oder: Wer leistet eigentlich was? In: Evangelische Aspekte, 29 (2019), 3, S. 11-12.

Research Ethics in the Digital Age. Fundamentals and Problems. In: Lutz M. Hagen / Farina M. Dobrick / Jana Fischer (Hrsg.): Research Ethics in the Digital Age. Heidelberg: Springer VS 2017, S. 1-13.

Wohltaten und Dämonien. Eine Deutung des Technikbegriffs bei Dietrich Bonhoeffer. In: Anne-Maren Richter / Christian Schwarke (Hrsg.): Technik und Lebenswirklichkeit. Philosophische und theologische Deutungen der Technik im Zeitalter der Moderne. Stuttgart: Kohlhammer 2014, S. 113-124.

(d) theologisches Feuilleton

Theologische Brandstiftung. Ein Kommentar zu Ralf Frischs Klimakrisenkritik, in: Zeitzeichen Online (8/2019, https://zeitzeichen.net/node/7773).

Sterben wollen dürfen - und können. Ein Kommentar zu den kirchlichen Reaktionen auf das Urteil des Bundesverfassungsgerichts, in: Die Eule, 4.3.2020 (https://eulemagazin.de/sterbenwollen-duerfen-und-koennen/).

Was hat Gott damit zu tun? Ein Kommentar, in: Die Eule, 24.11.2020 (https://eulemagazin.de/was-hat-gott-damit-zu-tun/).

Bitte nicht auf halbem Wege stehen bleiben!, in: Die Eule, 26.1.2021 (https://eulemagazin.de/bitte-nicht-auf-halbem-wege-stehen-bleiben/).

Evangelische Kirche: Raum für Dissens ist da, in: Die Eule, 30.12.2021
(https://eulemagazin.de/evangelische-kirche-raum-fuer-dissens-ist-da/).

(e) Miszellen

Wissenschaftscomicprojekt (gezeichnet von Simon Schwartz) zum Thema Leistungen der Ethik in gesellschaftlichen Debatten (https://www.awhamburg.de/wissenschaftscomics.html)
(f) Rezensionen

Rez. zu: Handbuch der Evangelischen Ethik, hrsgg. von Wolfgang Huber / Torsten Meireis / Hans-Richard Reuter. München: C.H. Beck 2015. Erschienen in: Zeitschrift für Evangelische Ethik, 1/2016, S. 77-79.

Rez. zu: Christian Dürnberger, Natur als Widerspruch? Natur als Widerspruch. Die Mensch-Natur-Beziehung in der Kontroverse um die Grüne Gentechnik (TTN-Studien Bd. 8), Baden-Baden: Nomos 2019. Erschienen in: Zeitschrift für Evangelische Ethik, 4/2019, S. 313.

Rez. zu: Nina Verheyen, Die Erfindung der Leistung, Berlin: Hanser 2018. Erschienen in: Ethik und Gesellschaft 2/2019.

Rez. zu: Alexis Fritz/Christof Mandry/Ingo Proft/Josef Schuster (Hg.), Digitalisierung im Gesundheitswesen. Anthropologische und ethische Herausforderungen der Mensch-Maschine-Interaktion (= Jahrbuch für Moraltheologie, Bd. 5), Freiburg i.Br. u.a.: Herder 2021. Erschienen in: Ethik in der Medizin (https://doi.org/10.1007/s00481-021-00680-9).

Rez. zu: Philipp Greifenstein/Hanno Terbuyken, Vernetzt und zugewandt - digi-
tale Gemeinde gestalten. Ein Praxishandbuch. Neukirchen: Neukirchener Verlagsgesellschaft 2024. Erschienen in: Glaube und Heimat, 11/2024 (17.3.24), S. 15.

Vorträge der vergangenen fünf Jahre
Wissenschaftliche Vorträge/Konferenzbeiträge:

09.01.2024 (gemeinsam mit Carina Geldhauser) Is diverse and inclusive AI trapped in the gap between reality and algorithmizability?

30.11.2023 Brave New Model World? The Problem of a Data-Driven Construction of a Better (Model) World Budapest Workshop on Philosophy of Technology - peer reviewed

28.9.2023 Zwei Kulturen der Digitalisierung - Zur Rolle der Theologie im Prozess der Quantifizierung der Welt (gemeinsam mit Dr. Carina Geldhauser) Doing Digital Theology - (Universität Köln/online)

27.4.2023: (gemeinsam mit Prof. Dr. Birte Platow): Keynote zu KI in sozialen Kontexten, Verband diakonischer Dienstgeber (Berlin)

16.3.2023: Königsteiner Gespräche zur Informatikdidaktik: "ChatGPT: ethische Betrachtungen diesseits und jenseits des Hypes"

8.3.2023: Ethics and Artificial Data: Workshop with the Advanced Study Group on GANs - Lunds Universitet (Lund, Schweden)

1.10.2022 Panel: Big Data and AI as Structural Challenges to Democracy (eingereicht bei Quo vadis, Digital Democracy?, Bonn, gemeinsam mit Philipp Buchallik, Johannes Weil, Luise Anter, Dr. Jan-Philipp Kruse, Lisa Wiese und Prof. Dr. Stephanie Schiedermair) - peer reviewed

27.9.2022 Ethische Fragen und informatische Modelle INFORMATIK2022, Informatik und Gesellschaft, Hamburg, gemeinsam mit Dr. Lutz Hellmig - peer reviewed

20.9.2022 Teaching Ethics Through the Back Door? SEFI 2022, Barcelona, gemeinsam mit Dr. Christian Herzog - peer reviewed

14.6.2022 Data and Models As Resources of Trust for Trustworthy AI Franco-German Workshop on AI, INRIA, Versailles

2.6.2022 Lost in Translation? Capturing the world in data considering ethics Helmholtz AI Conference 2022, gemeinsam mit Dr. Christoph Lehmann - peer reviewed

10.1.2022 Ethics, Algorithms, and Quantification. The Gap Between Humans and Machines auf dem All hands Meeting BMBF funding priority AI (München/online)

29.10.2021 Ethik durch Technik? auf der ATWT-Jahrestagung 2021 in Bovenden

18.6.2021 Ethik als Partnerin technischen Handelns (Tagung der Ingenieurpädagogischen Wissensgesellschaft in Zittau) - peer revieed

27.4.2021 Ethics and Quantification. Disentangling a Relationship, VEI-Lecture an der Universität Lübeck (https://www.eih.uni-luebeck.de/veil/recordings-and-highlights/2021-04-27-hermann-diebel-fischer-ethics-and-quantification-disentangling-a-relationship.html)

5.3.2021 Vortrag beim Graduiertenkolleg der Universität Mainz zum Thema Selbstoptimierung als Technik des Enhancements

30.10.2020 Bodies and Technology, Vortrag auf der Konferenz Biomedical ethics meets Kierkegaard an der Universität Rostock

7.3.2020 Informatik und Ethik - Und die Grundlagen ihrer Beziehung Hauptvortrag auf der 14. Landestagung der Informatiklehrerinnen und -lehrer in Mecklenburg-Vorpommern (Gesellschaft für Informatik, Fachgruppe Informatische Bildung)

10.1.2020 Prolegomena zu einer theologischen Technikethik Workshop Technik und Theologie, Universität Rostock (gleichzeitig Organisation des Workshops)

12.12.2019 Robots, moral agency, and blurred boundaries Vortrag auf dem Budapest Workshop on Philosophy and Technology (peer reviewed)

2.10.2019 Controlling the Uncontrollable. Intellectual Curiosity, Technology, and the Ethics of Knowledge, Vortrag auf der 6. Tagung der Serie Challenges of Life, Knowledge as Challenge of Life Universidad Nacional de San Martín, Buenos Aires (in Kooperation mit der Forschungsstelle für vergleichende Ordensgeschichte an der TU Dresden und der Sächsischen Akademie der Wissenschaften)

1.10.2019 Ethics and AI - Reconsidering Ethical Theory and Moral Practice, Workshop on Artificial Intelligence - Centro de Estudios Hermenéutica, Universidad Nacional de San Martín in Buenos Aires

12.9.2019 Ethik und Digitalisierung - und Missverständnisse Vortrag und Podiumsdiskussion auf der Fachtagung des Arbeitskreises kirchlicher Investoren in der EKD in Dortmund

31.8.2019 (Re-)Discovering the Human Vortrag auf der 15th Annual Estonian Philosophy Conference in Tallinn - peer reviewed

28.6.2019 Algorithmen, Ethik und das Problem der Theorie-Praxis-Differenz Vortrag auf der Jahrestagung der Societas Ethica 2019 in Tutzing - peer reviewed

25.6.2019 Natürlich natürlich? Genome Editing in der Landwirtschaft Vortrag im Rahmen einer Veranstaltung der Akademie der Nordkirche

3.4.2019 Ethik und Erneuerbare Energien Einführungsvortrag und Podiumsdiskussion im Rahmen von Experiment Zukunft in der Kunsthalle Rostock

23.1.2019 Die Zukunft, die Technik und der Mensch (Dresden, Fortbildung im Kirchenkreis Dresden-Mitte)

Tagungsorganisationen:

15./16.3.2024 Jahrestagung des ATWT zum Thema Dienstpflicht (gemeinsam mit Alexander Dietz)

24./25.3.2023 Jahrestagung des ATWT zum Thema Wozu noch arbeiten? (gemeinsam mit Björn Görder und Nicole Kunkel)

30./31.10.2021 Jahrestagung des ATWT zum Thema Mensch und Maschine im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (gemeinsam mit Julian Zeyher-Quattlender und Nicole Kunkel)

10./11.1.2020 Workshop Technik und Theologie: Prolegomena zu einer theologischen Technikethik (an der Uni Rostock)

Service für die wissenschaftliche Community

Reviewer: connexus, Journal for Science Communication, Open Theology

Mitglied in der Kommission Qualität in Studium und Lehre, Mitglied im Untersuchungskommission GWP

Mitarbeit an der Überarbeitung der Qualitätsziele in Studium und Lehre der TU Dresden

Mitglied von neun Berufungskommissionen

gewählter Gleichstellungsbeauftragter der Philosophischen Fakultät (Dezember 2015 - März 2018)

Mitglied der Fachkommission II (Lehramtsstudiengänge) der EKD als Mittelbauvertreter der Konferenz der Institute für Evangelische Theologie (2016 - März 2018)

Mitgliedschaften

Gesellschaft für Informatik

Gesellschaft für Evangelische Theologie

ATWT

Trägerverein des Instituts Technik-Theologie-Naturwissenschaften

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​ wissenschaftlicher Werdegang seit April 2021 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI), dort im Bereich Ethik April ...

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ScaDS.AI Dresden/Leipzig is a national AI Competence Center based in Germany. 

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ScaDS.AI Dresden/Leipzig is a national AI Competence Center based in Germany. 

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Big Data and AI technologies are becoming increasingly significant in the lives of both individuals and society. However, the omnipresence of these technologies harbors numerous uncertainties and open questions: How will AI change our work, our lives, and the way we perceive ourselves? Against this background, how will we continue to take responsibility? Moreover, what kind of education will we need in the future? What actually is responsible AI?

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Leading Principal Investigator Principal Investigators Team Leads Junior Research Group Leaders Team Members

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Fraunhofer Center for Responsible Research and Innovation CeRRI

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Das Fraunhofer CeRRI orientiert Innovationen an gesellschaftlichen Bedarfen. Wir spüren gesellschaftliche Trends und Veränderungen auf und machen sie frühzeitig für Technologieentwicklung und Innovationen nutzbar.

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Jessica Wulf

Jessica Wulf ist Referentin der Geschäftsführung bei AlgorithmWatch. Zu ihren Aufgaben gehören zudem Personalmanagement und Organisationsentwicklung. Sie hat einen Master in Psychologie mit Schwerpunkt auf Arbeit und Bildung und sie beschäftigt sich vor diesem Hintergund bereits seit längeren mit automatisierter Entscheidungsfindung und Diskriminierung. Bevor sie zu AlgorithmWatch gekommen ist, arbeitete Jessica als Personalentwicklerin, Gender- und Diversitätsbeauftragte an der Wirtschaftsuniversität Wien sowie als Trainerin für internationale Freiwillige.

Mail: wulf@algorithmwatch.org

Friederike Reinhold

Friederike Reinhold als Senior Policy Advisor von AlgorithmWatch verantwortlich für die Weiterentwicklung des Policy- & Advocacy-Bereichs. Vor ihrer Tätigkeit bei AlgorithmWatch arbeitete Friederike als Referentin im Auswärtigen Amt, für die Flüchtlingshilfe Norwegian Refugee Council (NRC) im Iran, für die Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) in Afghanistan sowie am Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung.

Mail: reinhold@algorithmwatch.org

Melanie Gelei

Melanie Gelei unterstützt die Geschäftsstelle von AlgorithmWatch in den Bereichen Verwaltungsorganisation, Controlling und Finanzverwaltung. Vorher arbeitete sie zehn Jahre für cultures interactive e.V, als Finanz- und Verwaltungsfachkraft sowie im Bereich Controllling und gab so den Projekten ihr kaufmännisches Gesicht.

Mail: gelei@algorithmwatch.org
Team-Fotos von Julia Bornkessel (CC-BY)

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Willkommen bei AlgorithmWatch: Melanie, Jessica und Friederike - AlgorithmWatch

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Die neuen Kolleginnen im AlgorithmWatch-Team: Melanie Gelei, Jessica Wulf und Friederike Reinhold

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Institut für Medienpädagogik u. Kommunikation, Hessen e. V. - Home

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Institut für Medienpädagogik u. Kommunikation Landesfilmdienst Hessen e.V, Dreieich

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https://hddm-darmstadt.de/das-haus-der-digitalen-medienbildung

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Engagiere dich für Künstliche Intelligenz - auf die einfache Art. Lerne mehr über KI und kaufe KI-Merch, um Organisationen zu unterstützen, die sich für verantwortungsvolle KI einsetzen.

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Wenig Zeit, viel Wirkung! Gern moderiere ich Eure Treffen, Klausuren oder Konferenzen, damit ihr euch auf das Wesentliche konzentrieren können - auch online.

Gemeinsam definieren wir die Ziele, ich entwickle passende Methoden und Fragestellungen und begleite euch durch den Tag. Mit Blick auf das Ziel, euer Team und die zur Erreichung nötigen Debatten! Ob 5 oder 500 Teilnehmende, mit meiner Begleitung nutzt ihr eure Zeit bestmöglich aus. „Moderation" weiterlesen

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Wenig Zeit, viel Wirkung! Gern moderiere ich Eure Treffen, Klausuren oder Konferenzen, damit ihr euch auf das Wesentliche konzentrieren können - auch online. Gemeinsam definieren wir die Ziele, ich entwickle passende Methoden und Fragestellungen und begleite euch durch den Tag. Mit Blick auf das Ziel, euer Team und die zur Erreichung nötigen Debatten!

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Werbeagentur Hürth – Grafikdesign, Webdesign, UX Design, SEO

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Professionelle Gestaltung und kompetente Beratung dank langjähriger Erfahrung und Liebe zum Job. ✅ Ich freue mich auf deinen Anruf.

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Gemeinsam mit künstlicher Intelligenz e.V.Gestalte die Veränderung durch KI mit:Dein Engagement macht den UnterschiedKI macht MusikGemeinsam haben wir mit KI ein neues Karnevalslied erfunden und eingesungen. Mehr Lesen…KI als Dein bester […]

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https://www.maasberatung.de/

https://www.generation-thinking.de/keynote-genz-genalpha-workshops

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Einführung in das Prompting von Generativer KI: Gratis-Email-Kurs

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Einführung in das Prompting von Generativer KI: Gratis-Email-Kurs

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Den KI-Drachen zähmen – Wandel gestalten

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Eine Abenteuerreise für den Einsatz von KI im NGO-Alltag

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Prof. Dr. phil. Julian Löhe - Fachbereich Sozialwesen - FH Münster

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Akademischer und beruflicher Werdegang

Akademische Qualifikationen

2012 - 2016 Promotion in Psychologie (Dr. phil.) an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster mit dem Thema "Alignment and Spoken Dialogue Systems - Influences on Trustworthiness and User Satisfaction"

2013 - 2016 Mitglied desGraduiertenkollegs "Vertrauen und Kommunikation in einer digitalisierten Welt"(DFG 1712/1)

2006 - 2011 Studium der Psychologie und Griechischen Philologie an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (Diplom)

Beruflicher Werdegang

seit 2022 Professorin für Sozialpsychologie, Katholische Hochschule NRW, Fachbereich Gesundheitswesen, Standort Köln

2019 - 2022 Nachwuchsprofessorin zum Themengebiet „Digitalisierung und Alter",FH Münster, Fachbereich Sozialwesen (NRW-Programm Karrierewege FH-Professur)

2019 - 2022 Projektmitarbeiterin für „Digitalisierung in der Altenhilfe", Diözesancaritasverband Münster, Referat Altenhilfe und Sozialstationen

2017 - 2019 Elternzeit

2017 Lehrauftrag an der FH für Öffentliche Verwaltung, Sektion Polizei, Standort Münster

2012 - 2017 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Psychologie in Bildung und Erziehung, Arbeitseinheit Sozialpsychologische Grundlagen von Erziehung und Unterricht, Prof. Dr. Regina Jucks

Publikationen

Horster, B., Linnemann, G.A, Reimann, L.-E. (2024). Das Altersheim kann warten - Neue digitale Wege für ein selbstbestimmtes und sicheres Leben im Alter. Kösel-Verlag Penguin Random House, München.

König, L., Breves, P., Linnemann, G. A., Hamer, T., & Suhr, R. (2024). Climate change distress and impairment in Germany. Frontiers in Public Health, 12. https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1432881

Linnemann, G. A., & Reimann, L. E. (2024). Artificial Intelligence as a New Field of Activity for Applied Social Psychology-A Reasoning for Broadening the Scope. Preprint unter https://www.preprints.org/manuscript/202406.1586/download/final_file

Linnemann, G., Löhe, J. & Rottkemper, B. (2024) Bedeutung von Selbstoffenbarungseffekten in quasisozialen Beziehungen mit auf generativer KI basierten Systemen in Settings von Onlineberatung und -therapie. e-Beratungsjournal.net (1), S. 1 - 22. https://doi.org/10.48341/9x1s-5y11 URL: https://www.e-beratungsjournal.net/wp-content/uploads/2024/05/01_Linnemann_Loehe_Rottkemper.pdf

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe im DACH-Raum
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s12592-023-00455-7.pdf
Weidner, F.; Harder, N.; Hölterhof, T.; Linnemann, G. (2023). digi2care - Studie zur Digitalisierung der Pflege in Rheinland-Pfalz. Abschlussbericht und Handlungsempfehlungen. Im Auftrag des Ministeriums für Arbeit, Soziales, Transformation und Digitalisierung des Landes Rheinland-Pfalz. Köln und Mainz. URL: mastd.rlp.de/fileadmin/06/Pflege/Pflege_Dokumente/MASTD__Abschlussbericht_Studie_Digi2care_2023bf.pdf

Mitwirkung und Mitgliedschaften in sonstigen Gremien / Organen

Beirat des Institutes für Gesellschaft und Digitales (GUD), FH Münster

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Prof. Dr. Gesa Linnemann

Professorin Münster, Sozialwesen

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2012 - 2016 Promotion in Psychologie (Dr. phil.)

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Eine exemplarische arbeitsfeldübergreifende Betrachtung des Natural Language Processing (NLP)

Importance of artificial intelligence in social work

An exemplary interdisciplinary consideration of natural language processing (NLP)

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Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit

Zusammenfassung

Die Bedeutung des Einsatzes von Verfahren, die unter dem Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammenzufassen sind, wird sowohl für gesellschaftliche Prozesse als auch den Auftrag an die Soziale Arbeit zunehmend erkannt und diskutiert. Mit diesem Artikel wird ein Beitrag zum Diskurs geleistet, indem vertieft der Bereich der Sprachverarbeitung durch KI, das Natural Language Processing (NLP), in den Blick genommen wird. Verarbeitung natürlicher Sprache ist aufgrund der hohen Bedeutung kommunikativer Prozesse für die Praxis der Sozialen Arbeit von besonderer Relevanz, zugleich wird die Profession der Sozialen Arbeit tangiert. Bezugnehmend auf Staub-Bernasconis Handlungstheorie werden Implikationen und Diskussionspunkte von NLP identifiziert und diskutiert. Zudem werden mögliche Gratifikationen für Klient*innen herausgearbeitet, die sich u. a. aus der Wirkung und sozialen Interaktion ergeben. Hier wird die Media-Equation-Theorie von Nass und Reeves als Erkenntnisfolie herangezogen. Vor diesen Perspektiven ergeben sich sowohl Risiken (u. a. die Gefahr einer modularisierten Herauslösung genuin sozialarbeiterischer Tätigkeit) als auch Chancen (u. a. Teilhabe, niederschwelliger Zugang, Zugriff auf breitere Datenbasis).

Abstract

The importance of the use of processes summarized under the term artificial intelligence (AI) is increasingly recognized and discussed both for social processes and the mission of social work. This article contributes to the discourse by taking an in-depth look at the area of language processing by AI, natural language processing (NLP). NLP is of relevance to social work practice due to the high importance of communicative processes, and it also addresses the profession of social work. Referring to Staub-Bernasconi's theory of social work as a science of action, implications and discussion points of NLP are identified and discussed. In addition, possible gratifications for clients are elaborated. In this vein, media equation theory of Nass and Reeves is used as an insight foil. From these perspectives, there are both risks (e.g., the danger of a modularized separation of genuine social work activities) and opportunities (e.g., participation, low-threshold access, access to a broader database).

1 Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit

Mit diesem Artikel wird ein Beitrag zum Diskurs des Themas „Künstliche Intelligenz (KI)" in der Sozialen Arbeit geleistet, indem vertieft der Bereich der Sprachverarbeitung durch KI, das Natural Language Processing (NLP), in den Blick genommen wird, denn Verarbeitung natürlicher Sprache ist aufgrund der hohen Bedeutung kommunikativer Prozesse für die Praxis der Sozialen Arbeit von besonderer Relevanz. Zunächst erfolgt eine Einführung zu KI und NLP. Bezugnehmend auf Staub-Bernasconis Handlungstheorie ( 2018) werden die Implikationen von NLP für die Profession und der sich ergebenen Konsequenzen einerseits und die Möglichkeiten der Bedürfnisbefriedigung und gleichzeitiger Wahrung der Rechte der Klient*innen andererseits analysiert. In Bezug auf die Bedürfnisfrage der Klient*innen hinsichtlich der Möglichkeiten von NLP wird der Uses-and-Gratification-Ansatz (Ruggiero 2000) herangezogen. Zur Frage der potenziellen Wirkung von NLP auf Klient*innen greifen wir auf die Media Equation Theory (Nass und Brave 2005) zurück. In verschiedenen Handlungsfeldern der Sozialen Arbeit wird der Einfluss von NLP exemplarisch dargestellt. Die entsprechenden Erörterungen sind wiederum für die professionsbezogene Diskussion von hoher Relevanz - etwa wo Bedürfnisse durch NLP-gestützte Technologie zunächst befriedigt werden und den Einbezug von Fachkräften der Sozialen Arbeit vordergründig obsolet zu machen scheinen.

1.1 Verständnis von KI und NLP

KI ist ein Oberbegriff, unter dem Verfahren zusammengefasst werden, bei denen aus Daten neue Informationen in Form von Vorhersagen, Klassifikationen oder Ordnungen generiert werden. Unter einem „Datum" (als Singular von „Daten") kann jede einzeln abgrenzbare Information verstanden werden. In der Sozialen Arbeit können dies z. B. Stammdaten sein, aber auch Artefakte, handschriftliche Notizen, Häufigkeit und Dauer von Kontakten, Kosten usw. Daten sind die Grundlage für die auf Statistik basierenden Verfahren der KI (Russell und Norvig 2021, S. 44). Zu beachten ist, dass die Qualität der Ergebnisse von der Qualität und Quantität der einfließenden Daten abhängt und die Interpretation der Ergebnisse immer unter Einbezug der Datengrundlage erfolgen sollte (Russell und Norvig 2021, S. 723-728).

Begrifflich1 kann KI aufgeteilt werden in starke KI und schwache KI. Starke KI meint, dass die KI über eine Art Bewusstsein verfügt, sich in ihrer Existenz selbst erkennen und selbstständig Ziele setzen kann (Russell und Norvig 2021, S. 1032). Solche Formen von KI werden häufig in Filmen und Science-Fiction behandelt, in der Realität gibt es eine solche KI bisher nicht. Ob es sie überhaupt geben kann, ist stark umstritten. Das Spektrum der Diskussion reicht dabei vom praktischen Ausschluss einer solchen Möglichkeit (z. B. Fjelland 2020) bis hin zur Warnung vor der Entwicklung aufgrund der befürchteten gravierenden Auswirkungen auf die Menschheit (z. B. Bostrom 2020). Unter die schwache KI fallen neben sog. Expertensystemen2 vor allem die heute sehr relevant gewordenen Verfahren des maschinellen Lernens ( Machine Learning). Maschinelles Lernen umfasst Verfahren, bei denen Systeme lernen, was bedeutet, dass sich ihre auf statistischen Modellen beruhenden Vorhersagen durch Rückmeldungen in Form von Feedbackdaten verbessern. Diese Modellanpassungen werden in logischen Regeln abgebildet oder in den sich anpassenden, sog. Künstlichen Neuronalen Netzwerken (KNN) (Theodoridis 2015, S. 875-932). KNN - in Analogie zu den Strukturen im menschlichen Gehirn benannt - sind netzwerkartige Modelle mit Verbindungen zwischen künstlichen Neuronen und werden beim Deep Learning, einer Unterform maschinellen Lernens, verwendet. Deep Learning zeichnet sich durch die Anzahl der Verarbeitungsschichten aus, wodurch zahlreiche Verknüpfungsmöglichkeiten vorhanden sind. Ähnlich wie beim menschlichen Lernen, verändern sich KNN in Abhängigkeit von Feedback in ihrer Struktur und der Stärke der einzelnen Verbindungen. Sie sind von besonderer Bedeutung sowohl für die Spracherkennung als auch für alle Gebiete, in denen wenige explizite Regeln bekannt sind oder formuliert werden können (Goodfellow et al. 2016, S. 301-310). Damit ein vorhandenes KNN eine spezifische Aufgabe möglichst passgenau erfüllen kann, wird es beim überwachten Lernen mit vorhandenen Daten zunächst trainiert, bevor in einer Testphase die Ergebnisse überprüft werden. Beim unüberwachten Lernen werden keine Zielkategorien vorgegeben; die KI soll Muster in den Daten entdecken, z. B. sog. Cluster, d. h. Häufungen von Datenpunkten (Goodfellow et al. 2016, S. 108-115).>

Wird natürlicher Text oder natürliche Sprache durch einen Algorithmus3 bearbeitet oder generiert, wird dieses Verfahren Natural Language Processing, kurz NLP, genannt. Methoden der KI werden dafür mit computerlinguistischen Methoden kombiniert. In den 1990er-Jahren nahm die Forschung von Methoden zur Analyse natürlicher Sprache deutlich zu und entwickelte sich zu einem der wichtigsten Forschungsgebiete des maschinellen Lernens (Jain et al. 2018). Gründe dafür sind die gestiegene Rechenleistung und Speicherkapazität, die generell zu einem Aufschwung der KI in der Forschung führten, aber auch die große Menge an Texten, die mit der Verbreitung des Internets verfügbar wurde (Liddy 2001). Diese Entwicklungen ermöglichten eine deutliche Verbesserung in der Übersetzung von Texten, jedoch noch ohne den Versuch, die Bedeutung der Texte zu erfassen (Liddy 2001). Erst weitere Fortschritte ermöglichten erste automatisierte Kontextualisierungen natürlicher Sprache. Vor allem die Forschung im Bereich des Deep Learning erzielte auf diesem Gebiet überzeugende Ergebnisse (Hirschberg und Manning 2015). Ziele der heutigen NLP-Forschung sind u. a. das Erkennen von Stimmungen in Texten, das automatisierte Generieren von Sprache, die nicht oder kaum von menschlich verfassten Texten zu unterscheiden ist (z. B. zur Anwendung in Chatbots) und das Erfassen des Inhalts sowie des Kontexts von Sprache zur Erzeugung von Zusammenfassungen (Jain et al. 2018).

Die Möglichkeiten des Deep Learning einerseits und die ständig wachsende Anzahl an Daten in Form von natürlicher Sprache andererseits, haben die Techniken im NLP in den letzten Jahren auf ein neues Level gehoben. Das im Jahr 2020 veröffentlichte OpenAI GPT‑3 (OpenAI LP, San Franciso, USA; OpenAI 2020) nutzt Deep-Learning-Applikationen und ist in der Lage, anhand von wenigen Input-Parametern qualitativ hochwertige Texte zu generieren, die oftmals nicht mehr von menschlich verfassten Texten unterschieden werden können (Elkins und Chun 2020; Floridi und Chiriatti 2020). Es handelt sich um ein autoregressives Sprachmodell. Das heißt, es lernt schrittweise aus den eigenen Daten, ohne dass vorab umfangreiche Regeln formalisiert werden müssen, und verbessert sich so stetig (Zong und Krishnamachari 2022). Einer breiten Öffentlichkeit wurde die Technik durch den von OpenAI entwickelten Chatbot „ChatGPT" (Veröffentlichung im November 2022) bekannt, als dieser Anfang 2023 eine Jura-Prüfung an der Universität von Minnesota bestand und damit viel Aufmerksamkeit erzeugte (Choi et al. 2023). Die Qualität der Texte, die durch das Modell erzeugt werden, hat eine neue Ebene erreicht, an die andere Sprachmodelle bis heute nicht heranreichen. Da in der Sozialwirtschaft große Mengen an Text erzeugt und verarbeitet werden und eine sehr große Menge an Daten in Form natürlicher Sprache vorliegt, erscheint GPT‑3 äußerst relevant. Problematisch bei der Verwendung von KNN im Deep Learning ist die Tatsache, dass die Entscheidungsgrundlagen nicht oder kaum noch nachvollzogen werden können. Das Forschungsgebiet „Explainable Artificial Intelligence" ist der Fragestellung gewidmet, wie diese Informationen transparent gemacht werden können.

2 NLP in der Sozialen Arbeit

2.1 Theoretische Zugänge

Bedeutung von NLP für die Soziale Arbeit als Menschenrechtsprofession

Staub-Bernasconi charakterisiert die Soziale Arbeit als Menschenrechtsprofession ( 2007) und Handlungswissenschaft ( 2018). Sie entfaltet für die Soziale Arbeit das Tripelmandat, das die Mandate der Gesellschaft, der Klient*innen und der Profession als solcher umfasst ( 2018). Diese befinden sich mitunter in einem Spannungsverhältnis und stellen widersprüchliche Anforderungen an die Fachkraft. Dem Tripelmandat zugrunde liegen vier Komponenten: wissenschaftliches Wissen, ethische Basis, Menschenrechte und -würde sowie Haltung. Insbesondere die Wahrung der Menschenrechte, die Staub-Bernasconi als „Realutopien" ( 2007) bezeichnet, ist übergeordneter Auftrag. In Bezug auf das Tripelmandat formuliert sie: „Ziele von Menschenrechtsarbeit im Rahmen der Sozialen Arbeit sind auf der individuellen Ebene die Wiederherstellung von Menschenwürde sowie Wohlbefinden durch Bedürfnisbefriedigung und Lernprozesse, auf der gesellschaftlichen Ebene gesellschaftliche Integration, soziale Gerechtigkeit sowie sozialer Wandel in Anbetracht menschenverachtender sozialer Strukturen und Kulturmuster und - langfristig - die Arbeit an einer Menschenrechtskultur im Alltag" ( 2007, S. 10). Beranek ( 2021) legt dar, dass KI die Frage der Menschenrechte tangiert. Beranek, Hill und Sagebiel ( 2019) arbeiten in einem Diskursüberblick die Bedeutung für Fragen der Profession, der Disziplin und der Ausbildung heraus. Hierbei messen sie hinsichtlich ethischer Fragen insbesondere der aufklärerischen Funktion der Sozialen Arbeit Bedeutung bei. Wir werden im Folgenden die Implikationen des Tripelmandats hinsichtlich des Einsatzes von NLP im Kontext verschiedener Handlungsfelder elaborieren.

Ein weiterer Aspekt, der in Bezug auf NLP diskutiert werden sollte, ist die Möglichkeit der permanenten Verfügbarkeit, Modularisierung und Herauslösung von Interaktion aus einem sozialen oder professionellen Kontext. Staub-Bernasconi warnt vor einer rein marktbasierten Nachfrage- und Angebotsstruktur ( 2007) und spricht mit James ( 2004) von einer „Sozialen Arbeit auf Fastfoodniveau". Hier muss der Einsatz von NLP in dem von Staub-Bernasconi aufgefalteten Spannungsverhältnis von „Ver-Betriebswirtschaftlichung" und Teilhabe diskutiert werden.

Perspektive der (potenziellen) Klient*innen

Die Media Equation Theory besagt, dass Menschen dazu neigen, Computer und andere Medien so zu behandeln, als handele es sich um Menschen; insbesondere der Gebrauch von Sprache scheint soziale Kategorien zu aktivieren (Nass und Brave 2005). Bei den Experimenten, die zur Untersuchung der Postulate der Theorie durchgeführt wurden, war den Teilnehmenden bekannt, dass sie mit Computersystemen interagieren, die Aktivierung der sozialen Kategorien erfolgte gleichwohl. Der aktuelle Leistungsstand von Systemen, die NLP nutzen, übersteigt bei Weitem das Vermögen der Computer- und Sprachsysteme, die bei der ursprünglichen Entwicklung der Media Equation Theory von Nass und Kollegen untersucht wurden. Auch wenn eine Interaktion mit einem solchen System als quasisoziale 4 Interaktion wahrgenommen werden kann, fehlt die professionelle Reflexion und der Rückbezug auf die von Staub-Bernasconi benannten Komponenten ( 2018). Die Nutzung kann gleichwohl für Klient*innen attraktiv erscheinen: Neben dem Wegfall einer möglichen Bewertung durch ein menschliches Gegenüber sind NLP-Systeme stets verfügbar, niederschwellig erreichbar, und die Verengung auf einen Problemaspekt oder einen Lösungsansatz ist möglicherweise sogar gewünscht. Zur systematischen Analyse der Frage, welche Nutzungsmöglichkeiten und entsprechenden Gratifikationen vonseiten der Klient*innen gesehen werden, kann der Uses-and-Gratification-Ansatz (Ruggiero 2000) herangezogen werden, demzufolge Menschen Medien danach auswählen, ob diese ihre Bedürfnisse erfüllen. Sundar und Limperos ( 2013) schlagen unter Einbezug der Besonderheiten neuer Medien ein Rahmenmodell mit vier Kategorien vor. Diese sind Gratifikation durch 1. Modalität des Mediums, 2. (Selbst‑)Wirkung, 3. Interaktivität und 4. Navigationsmöglichkeiten.

Exemplarisch wird im Folgenden näher auf die (arbeitsfeldübergreifende) Beratung eingegangen, bevor ein spezifischer Blick auf die Arbeitsfelder Altenhilfe sowie Kinder- und Jugendhilfe erfolgt. Die nachfolgenden Ausführungen sind nicht als Best-Practice-Beispiele zu verstehen, sondern bieten einen Exkurs zu aktuellen Entwicklungen. Die Implikationen für potenzielle Gratifikationen von NLP in den Handlungsfeldern werden anhand der konkreten Beispiele entwickelt.

2.2 NLP in der Beratung

Die Einsatzbereiche von Methoden der KI in der Beratung sind vielseitig. Gerade die Methoden des NLP eröffnen neue Möglichkeiten der Textverarbeitung und -generierung. So gibt es in Bezug auf die Beratung aktuell vor allem drei Einsatzfelder, die besonders relevant sind: die direkte Interaktion mit Ratsuchenden über Chatbots, das Wissensmanagement sowie Entscheidungsunterstützungssysteme. Im Folgenden werden die Einsatzfelder genauer beleuchtet sowie Risiken und Chancen aufgezeigt. Anschließend werden Voraussetzungen für einen hilfreichen Einsatz von KI in der Beratung herausgearbeitet.

Der Einsatz von Chatbots in der psychosozialen Beratung

Die technischen Fortschritte im Bereich der KI und speziell des NLP ermöglichen Entwicklungen von Chatbots, die in ihrer Kommunikation kaum mehr von einem menschlichen Gegenüber zu unterscheiden sind (Zong und Krishnamachari 2022). Das macht diese Technik auch für die Soziale Arbeit immer interessanter (Brandtzaeg et al. 2021), etwa für den Erstkontakt mit Ratsuchenden, denen Informationen zur Verfügung gestellt werden oder die richtige Ansprechperson empfohlen wird.

Der Chatbot Woebot (Woebot Labs Inc., San Francisco, USA) wird in der Therapie eingesetzt und interagiert direkt mit den Nutzenden (Woebot Health 2022). Es können verschiedene Themen gewählt werden, die Hilfe erfolgt direkt über den Chat. Der Woebot wurde von Mediziner*innen, Psycholog*innen und Techniker*innen entwickelt und fragt nach dem aktuellen Befinden, hört zu und gibt Ratschläge, um an der aktuellen Situation zu arbeiten (Becker 2018). Motivation zur Entwicklung des Woebots war u. a. die Knappheit von Therapieplätzen, die Hemmschwelle, diese aufzusuchen, sowie die Erreichbarkeit. Einige weitere Anwendungen von Chatbots im Gesundheitsbereich stellen Adamopoulou und Moussiades ( 2020) vor.

Der Einsatz von Chatbots in der Beratung kann einen Erstkontakt erleichtern und erlaubt vor allem jüngeren Menschen, so zu kommunizieren, wie sie es üblicherweise tun. Die Gratifikation nach Sundar und Limperos ( 2013) wäre hier die Modalität: Mehr Hilfesuchende können erreicht und mit Informationen versorgt oder an eine Beratungsstelle weitergeleitet werden (Brandtzaeg et al. 2021). Zudem ist die Wartezeit für eine analoge persönliche Beratung oft lang und für die Ratsuchenden schwer zu überbrücken. Die Chatbots sind direkt und jederzeit verfügbar, auch wenn die Tools oft nur Ideen zum Umgang mit der eigenen Situation zur Verfügung stellen. Interaktivität und erlebte Selbstwirksamkeit sind mögliche Gratifikationen. Nutzer*innen erhalten eine direkte Reaktion. Staub-Bernasconi warnt jedoch davor, Angebote zu schaffen, nur weil die Nachfrageseite - also die Klient*innen - diese einfordern. Eine ausschließlich nachfragegesteuerte Schaffung von sozialen Diensten werde der Profession der Sozialen Arbeit nicht gerecht und führe zur genannten „Ver-Betriebswirtschaftlichung" ( 2007). Besonders kritisch sind solche Chatbots zu betrachten, die nicht nur einen Erstkontakt herstellen und dann an Fachpersonal weiterleiten, sondern die auch Therapieleistungen übernehmen. Hier besteht die Gefahr einer einseitigen Betrachtungsweise der Situation durch die ratsuchende Person selbst, anstelle einer ganzheitlichen Beratung unter Einbezug von Umfeld, Gesellschaft und weiteren Faktoren. Zudem verschiebt sich der Fokus verstärkt von sozialen Beziehungen auf quasisoziale Beziehungen mit digitalen Medien. Ein hermeneutisches Fallverstehen findet dann nicht oder in reduzierter Form statt. Grundsätzlich darf die digitale Kontaktaufnahme nicht die ausschließliche Form des Erstkontakts sein, da sonst weniger digital affine Hilfesuchende nicht mehr erreicht werden. Darüber hinaus ist zu klären, wer im Falle einer Fehleinschätzung der Lage des*der Ratsuchenden durch den Algorithmus oder bei Ratschlägen, die nicht zielführend sind, haftet. Nicht zuletzt sind Datenschutz und -sicherheit zu adressieren und zu gewährleisten (Brandtzaeg et al. 2021). In jedem Fall muss der Einsatz von Bots transparent gemacht werden, sodass die Ratsuchenden sich zu jeder Zeit darüber bewusst sind, dass ein Algorithmus und kein Mensch auf ihre Anfragen antwortet.

NLP im Wissensmanagement

Auch im Hintergrund kann NLP die Arbeit der Sozialarbeiter*innen ergänzen und unterstützen, z. B. beim Wissensmanagement und im Austausch zwischen den Berater*innen. Die Caritas hat das Pilotprojekt „Lernende Systeme in der Beratung" ins Leben gerufen. Primäres Ziel ist das Aufzeigen der Vorteile einer strukturierten Datennutzung und der Aufbau von Kompetenzen in diesem Bereich. Das System durchsucht Protokolle, Forenbeiträge und Expertiseprofile, um die Beratenden über ähnliche Fälle zu informieren und Kontakte zu Kolleg*innen zu vermitteln, die Erfahrung in diesem Bereich haben. So soll das Netzwerk, auf das die Beratenden Zugriff haben, vergrößert werden (Müller 2022). Da die Wissensweitergabe in diesem Fall von Mensch zu Mensch funktioniert, ist das Risiko der Falschinformation durch das System gering. Die Überprüfung in der Praxis steht noch aus. Erst diese wird zeigen, ob die Beratenden tatsächlich weniger Zeit für die Beschaffung der relevanten Informationen benötigen und ob die Beratungsleistung durch die Unterstützung des Systems verbessert wird (Caritas digital o.J.).

Im Projekt MAEWIN, das an der FH Bielefeld durchgeführt wird, wird auf Basis maschinell ausgewerteter Dokumentationen aus der Sozialen Arbeit ein Entscheidungsunterstützungssystem entwickelt (FH Bielefeld o.J.). Bei den Dokumentationen handelt es sich um natürlichen Text, dessen Fragmente klassifiziert werden. Durch das Aufzeigen von Ähnlichkeiten und Unterschieden zu anderen Fällen soll die Fachkraft in ihren Beratungsgesprächen unterstützt werden. Um solche Systeme sinnvoll einsetzen zu können, ist es notwendig, dass Fachkräfte Wissen darüber erlangen, wie durch das System generierte Vorschläge zu interpretieren sind. So neigen viele Menschen, die kein umfangreiches Wissen über Statistik besitzen, dazu, die von einem Algorithmus als am wahrscheinlichsten angegebene Lösung als definitiv korrekt anzusehen (Schneider und Seelmeyer 2019). Wird die Nutzung des Entscheidungsunterstützungssystems eingeführt und werden die Grundlagen der Statistik vermittelt, sodass eine reflektierte Anwendung möglich ist, zeigt das Projekt durchaus positive Ergebnisse. Auch das Projekt CASoTex beschäftigt sich mit der Analyse von Beratungsverläufen mittels NLP (Lehmann et al. 2021). Die Fragestellung lautet hier, inwiefern Verfahren des maschinellen Lernens qualitative Analysen unterstützen können. Vor allem die Frage nach Wirkungszusammenhängen im Beratungsprozess steht im Fokus. Dafür wurden Texte aus moderierten Onlineberatungsforen u. a. mittels NLP ausgewertet. Vor allem überwachte Lernverfahren zeigten hier gute Erfolge: Mittels vorklassifizierter Texte als Trainingsdaten war es möglich, fundierte Inhaltsanalysen der Beratungsdokumentationen in großem Umfang durchzuführen. Mit klassischen qualitativen Verfahren hätten diese Analysen sehr große zeitliche Ressourcen in Anspruch genommen (Lehmann et al. 2021).

Diese Projekte zeigen, dass der Einsatz von digitalen Werkzeugen und Verfahren des NLP eine deutlich größere Wissensbasis verfügbar macht, als es qualitative Verfahren leisten können. Aber auch die praktische Arbeit der Beratenden profitiert von der Erweiterung ihres persönlichen Erfahrungsschatzes. Im Sinne der Gratifikation kann somit die schnelle Verfügbarkeit notwendiger Informationen und eine erhöhte Wirksamkeit der eigenen Arbeit aufgeführt werden. Allerdings besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen der Ergebnisse, welche die Algorithmen liefern. Es ist essenziell für den Einsatz von Entscheidungsunterstützungssystemen in der Praxis, dass transparent gemacht wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Ergebnis passend ist. Die Fachkräfte müssen dazu befähigt werden, diese Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren (Schneider und Seelmeyer 2018). Um in der Praxis anwendbare Werkzeuge zu entwickeln und Forschungsarbeiten erfolgreich durchzuführen, ist die Interdisziplinarität der beteiligten Entwickler*innen von großer Bedeutung. Hier wird insbesondere der Mehrwert maschinellen Lernens deutlich: sei es durch a. Rückmeldung auf einen Chatbot (Krüger 2020), ob dieser hilfreich war, b. die Bewertung der angebotenen Entscheidungsunterstützung oder c. Bewertung des angebotenen Kontakts.

2.3 NLP in der Arbeit für und mit älteren Menschen

Der Achte Altersberichts der Bundesregierung zum Thema „Ältere Menschen und Digitalisierung" (Achte Altersberichtskommission, 2019) kommt zu der Einschätzung, dass Technologien und Digitalisierung den Grundsatz im Sinne des möglichst langen Verbleibens in der eigenen Häuslichkeit unterstützen können. Neben Telemedizin5 spielen hier insbesondere intelligente Assistenzsysteme eine wichtige Rolle. Darunter können modulare Systeme verstanden werden, die Funktionen von Sicherheit, Gesundheit und Komfort übernehmen. Solche Systeme sind teils bereits erhältlich, teils in Erprobung und Erforschung. Die Bedeutung von NLP liegt in der Ermöglichung von Sprachassistenz. Sogenannte sprachbasierte Nutzeroberflächen haben gegenüber grafischen Nutzeroberflächen den Vorteil, dass sie mit natürlicher Sprache gesteuert werden können. Sie sind nicht vom Sehvermögen der Nutzenden abhängig, funktionieren ohne motorische Interaktion, und die Nutzung ist aus unterschiedlicher Position im Raum möglich. Forschungsarbeiten zeigen, dass sich die Nutzung von Sprachassistenten durch ältere Menschen von der durch jüngere Menschen unterscheidet (Wolters et al. 2009), z. B. in der Verwendung eines vielfältigeren Vokabulars und längerer Äußerungen. Im Bereich der intelligenten Assistenz wird Sprachassistenz u. a. zur Steuerung von Smarthome-Funktionen, für Erinnerungen (Trink- und Medikamentenerinnerung) und zum Aufbau von Kommunikation (Anrufe zu Angehörigen und Kontakten starten, aber auch Hilferufe weiterleiten) eingesetzt. Außerdem kann die Sprachassistenz selbst als quasisoziale Akteurin in den Fokus rücken und soziale Funktionen übernehmen. Schwierigkeiten können im professionellen Kontext im datenschutz- und arbeitsrechtlichen Bereich auftreten.

Bei der Bewertung des Einsatzes von intelligenter Assistenz sind in Hinblick auf Sprachassistenz neben rechtlichen Fragen also zwei Aspekte zu berücksichtigen: der Einsatz zur reinen Steuerung von Sicherheits- und Gesundheitsfunktionen einerseits und der Beziehungsaspekt andererseits. Die Chance, dass Menschen im Alter länger zuhause sicher und selbstständig leben können, kann mit dem Einsatz von Assistenzsystemen gesteigert werden, wenn ältere Menschen diese durch natürliche Sprache selbst steuern und beherrschen können. Für die Betroffenen und Angehörigen berührt dies Fragen der Autonomie und Lebensqualität sowie der Teilhabe. Die Nutzung von Sprachassistenz als quasisoziale Beziehung könnte Übungseffekte haben, das Selbstbewusstsein stärken und Kontaktaufnahmen erleichtern, insbesondere für stark von Einsamkeit betroffene Menschen. In Bezugnahme auf die Media Equation Theory (Reeves und Nass 1996) ist anzunehmen, dass eine Zuschreibung menschlicher Eigenschaften gegenüber der Persona erfolgt. Dies erleichtert möglicherweise zwar die Nutzung, wirft aber auch ethische Fragen auf, insbesondere bei eingeschränkten kognitiven Fähigkeiten, z. B. bei einer Demenzerkrankung. Gleichzeitig ist die Gefahr von abnehmendem Kontakt zu professionellen Pflegepersonen, Sozialarbeitenden und Angehörigen zu thematisieren, die Problematik der Einsamkeit könnte sich hierdurch wiederum verschärfen. Darüber hinaus handelt es sich bei den benötigten Daten um Informationen aus dem höchstpersönlichen Lebensbereich, es müssen sehr hohe Standards bezüglich des Datenschutzes bei der Anwendung erfüllt werden. Es gilt ferner zu beachten, dass über den Dialogcharakter eigene Daten ggf. freigiebiger preisgegeben werden könnten als etwa bei einer standardisierten Abfrage in einem Formular (Ravichander und Black 2018). Im Sinne der drei Mandate nach Staub-Bernasconi ist die Soziale Arbeit aufgefordert, in ihrer Haltung den Einsatz kritisch zu begleiten. Auch Gefahren der Nutzung im Sinne einer „Ver-Betriebswirtschaftlichung" ( 2007), etwa angesichts eines Fachkräftemangels, sind sowohl im ambulanten als auch im stationären Bereich zu beobachten. Wird das Rahmenmodell der Gratifikation von Sundar und Limperos ( 2013) herangezogen, wird die Breite möglicher Gratifikationen durch den Einsatz von Sprachassistenz deutlich. Auf der ersten Ebene „Gratifikation durch die Modalität des Mediums" ist die Einfachheit der Nutzung durch den Einsatz natürlicher Sprache und aus verschiedenen Positionen im Raum hervorzuheben. Auf der zweiten Ebene „(Selbst‑)Wirkung" ist die unmittelbare Reaktion des Sprachassistenten durch sofortige Information oder „Zuwendung" zu nennen. Auf der dritten Ebene ergibt sich „durch Interaktivität" die permanente Möglichkeit der Gesprächsführung und Gesprächssteuerung, auf der vierten Ebene „Navigationsmöglichkeiten" besteht eine hohe Kontrolle über die Eingaben und die Vielfalt der Nutzungsmöglichkeiten.

2.4 NLP in der Kinder- und Jugendhilfe

Der Einsatz von KI in der Kinder- und Jugendhilfe stellt sich neben dem Einsatz von Chatbots in der Beratung bisher sehr übersichtlich dar. Gründe liegen neben ethischen Bedenken darin, dass sich personennahe Dienstleistungen in der Sozialen Arbeit sowohl im Allgemeinen als auch in der Kinder- und Jugendhilfe im Speziellen durch die Interaktion verschiedener Individuen innerhalb komplexer sozialer Prozesse auszeichnen. Im Arbeitsalltag besteht die Herausforderung, schwach strukturierte Arbeitsprozesse, informelle Kommunikationsstrukturen sowie Erfahrungswissen auf zwei Arten zu integrieren:

1. 1.
zur Ermöglichung einer bestmöglichen Unterstützung von Klient*innen und

2. 2.
zur Ermöglichung von individuellen und organisationalen Arbeits- und Lernprozessen (Fellmann et al. 2020).

Es stellt sich die Frage, inwiefern KI und insbesondere NLP hierbei unterstützen können. Zu nennen sind vor allem zwei Ansatzpunkte, in denen der Einsatz von KI in diesem Arbeitsfeld tiefergehende Überlegungen erfährt. Der eine Bereich umfasst die Gefährdungseinschätzung in der Kinder- und Jugendhilfe. Unter dem Schlagwort Predictive Analytics werden hier vor allem im englischsprachigen Raum erste Erfahrungen gesammelt. Der andere Bereich bezieht sich auf Assistenz zum Erziehungssetting.

Predictive Analytics

Große Aufmerksamkeit haben statistikbasierte Verfahren zur Risikoeinschätzung von zukünftigen Kindeswohlgefährdungen, wie das in mehreren Bundesstaaten in den USA eingesetzte California-Family-Risk-Assessment(CFRA)-Tool, erzeugt. Ein anderes Beispiel ist das prädiktive Risikomodellierungstool Allegheny Family Screening Tool (AFST), das für die Einschätzung von Kindeswohlgefährdung im Allegheny County Department of Human Services in Pennsylvania (USA) zum Einsatz kommt (Allegheny County o.J.). Diese und ähnliche Verfahren sind - mit Blick auf die Frage von Vorhersagbarkeit bzw. Prädiktion aufgrund von Daten - allgemein unter der Überschrift „Predictive Analytics" zu finden (von der Hude 2020). Predictive Analytics ist ein fortgeschrittenes Verfahren der Analytik, das historische Daten mit statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellem Lernen kombiniert und auf Muster hin untersucht, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Internationale Studien haben gezeigt, dass die auf Statistik basierten Einschätzungen zur Kindeswohlgefährdung sehr genau und sogar klinischen Verfahren überlegen sind (Bastian 2019). Statistik wird in diesen Szenarien als wesentlicher Entscheidungsfaktor identifiziert und kann den Prozess der Urteilsbildung in der Profession der Sozialen Arbeit nachhaltig verändern, denn damit konkurriert die Urteilskompetenz der Fachkräfte mit computergestützten Programmen hinsichtlich ihrer Treffsicherheit (Schneider und Seelmeyer 2018). Solche statistischen Verfahren werden international allerdings höchst umstritten mit dem Einwand diskutiert, dass sie zu einer Deprofessionalisierung der Sozialen Arbeit sowie einer gleichzeitigen Entmündigung ihrer Adressat*innen und der Gefahr falscher Vorverurteilung führen (Schrödter et al. 2020). Wenn es jedoch darum geht, anstelle eines First-come-first-serve-Ansatzes Priorisierungen in die Fallbearbeitung zu integrieren, kann dies durchaus zu einer erhöhten Wirksamkeit der eigenen Arbeit führen, da die Ressourcen besser eingesetzt werden. Die Verantwortung und Entscheidungskraft müssen jedoch bei den Mitarbeitenden bleiben.

Assistenz zum Erziehungssetting

Im Rahmen von Überlegungen zur Assistenz im Erziehungssetting gibt es erste Ansätze, mithilfe von NLP unstrukturierte Daten systematisiert aufzubereiten. Da die Daten nicht über verschiedenen Einrichtungen hinweg gesammelt und zusammengeführt werden, sind hier weniger datenschutzrechtliche Hürden vorzufinden. Erste theoretische Überlegungen zu einer sog. Assistenz im Erziehungssetting finden im Rahmen begleiteter Forschungsprojekte in der Praxis statt.

Als Ziel des Projekts KiJuAssistenz wird angegeben, dass - aufbauend auf Erfahrungen eines digitalen „Pädagogischen Tagebuchs", digitale Unterstützungswerkzeuge für die pädagogische Arbeit entwickelt werden (Forschungsportal Sachsen-Anhalt o.J.). Bisher vorliegende Ausführungen erscheinen im Sprachduktus sehr betriebswirtschaftlich orientiert. Dennoch ist diese Initiative als eine der bisher wenigen in diesem Bereich zu nennen. Wissenschaftlich belastbare Ergebnisse bleiben abzuwarten.

Im Verbundprojekt SensAssist2Sens sollen Potenziale der Textanalyse durch Softwareentwicklung für die Soziale Arbeit erforscht und angewendet werden. Es wird von einer ähnlichen Problembeschreibung ausgegangen: Bisherige Informationssysteme unterstützen vor allem das Fallmanagement, die Dokumentation und Abrechnung sowie die Personaleinsatzplanung. Nennenswerte Empfehlfunktionen für den Vorschlag geeigneter Aktivitäten, Dokumente oder Ansprechpartner*innen für das pädagogische Unterstützungssetting haben diese Systeme nicht. Für die Mitarbeitenden wäre eine strukturierte Auswertung sehr aufwendig. Darin erkennen die Projektpartner ein Potenzial für die Anwendung von NLP: Eine KI-Anwendung als maßgeschneiderte IT-Unterstützung in der Kinder- und Jugendhilfe könnte die Dokumente systematisch analysieren und Erkenntnisse extrahieren. Diese Erkenntnisse stellen typische Abläufe von Aktivitäten und Ereignissen dar, geben Hinweise und Ansätze auf Vergangenes und ermöglichen Empfehlungen, welche Aktivitäten im Hilfeprozess ggf. verbunden oder welche Personen mit eingebunden werden können (Universität Rostock 2022). Diese Art von Empfehlungen werden in beiden Projekten, KiJuAssistenz und SensAssist2Sens, als „Assistenz" bezeichnet.

Zur Entwicklung einer KI-gestützten Assistenz im Erziehungssetting schlagen Fellmann et al. ( 2020) ein fortgeschrittenes Informationssystem vor, eine KI, die auf Grundlage von NLP natürliche Texte auswertet und Empfehlungen ausgibt. Auf Grundlage der wissenschaftlichen Erhebungsmethoden, Workshops, Experteninterviews und Shadowing wurden Kategorien zu Anforderungen an ein solches Informationssystem mit Blick auf personennahe Dienstleistungen in der Kinder- und Jugendhilfe formuliert (Fellmann et al. 2020, S. 833ff.).

3 Diskussion und Ausblick

Mit GPT‑3 besteht die Möglichkeit, Texte zu erzeugen, die sehr nah an der natürlichen Sprache sind. Die Unterstützung in der Analyse von Dokumenten und Social Media kann einen Mehrwert für Fachkräfte und Klient*innen in der Sozialen Arbeit bedeuten. Vor einem potenziellen Einsatz dieser Techniken muss eine Einschätzung des (individuellen) Mehrwerts gegenüber den Risiken des Verfahrens erfolgen. Besonders wichtig ist, dass Transparenz darüber hergestellt wird, wenn Algorithmen zum Einsatz kommen - vor allem, wenn anhand der generierten Texte nicht mehr zu erkennen ist, ob sie von einem Menschen verfasst wurden. Darüber hinaus muss bei der Anwendung berücksichtigt werden, dass ein solcher Algorithmus lediglich eine Reproduktion von bereits vorhandenem Kontext herstellen kann und somit nicht ohne Weiteres zu einer Weiterentwicklung der generierten Inhalte beiträgt. Das zeigt sich z. B. darin, dass stereotype Rollenbilder wiederholt werden (Lucy und Bamman 2021). Ohne interdisziplinäre Teams in der Entwicklung von Werkzeugen, die NLP nutzen, besteht die Gefahr der Reproduktion von Diskriminierung und sogar weiterer Radikalisierung (McGuffie und Newhouse 2020). Ein weiterer Aspekt im Sinne der Transparenz ist die Zugänglichkeit von Daten und der Algorithmen selbst. Einen ersten Schritt in Richtung einer zentralen Datenplattform strebt das BMFSFJ mit dem Civic Data Lab an. Dieses soll als Datenhub Informationen aus öffentlich zugänglichen Quellen vereinen und verfügbar machen. Später sollen auch Schnittstellen und Datenpipelines für Einrichtungen der Zivilgesellschaft und der Sozialen Arbeit aufgebaut werden, um öffentlich nutzbare Daten zusammenzuführen (BMFSFJ 2021). Die Beispiele aus den einzelnen Handlungsfeldern haben gezeigt, dass die Soziale Arbeit von den Entwicklungen im Bereich NLP in allen drei von Staub-Bernasconi postulierten Mandanten tangiert wird, mit z. T. widerstreitenden Interessen. Hier ist die Leitorientierung die Wahrung der Menschenrechte. Im Bereich NLP sind insbesondere das Verbot von Diskriminierung, der Schutz der Freiheitssphäre des Einzelnen und die Meinungs- und Informationsfreiheit zu beachten. Für den Erhalt und die Wahrnehmung professioneller Sozialer Arbeit müssen unseres Erachtens ferner die potenziellen Gratifikationseffekte für Klient*innen eruiert und nachvollzogen werden. Diese können vielfältig und individuell verschieden sein: Von der unmittelbaren Verfügbarkeit von Informationen über einen Wegfall von Angst vor Verurteilung oder Stigmatisierung bis hin zum Gefühl der Autonomie in Bezug darauf, was ein Problem umfasst und die Möglichkeit zum jederzeitigen Abbruch eines Prozesses. Eine umfassende empirische Auseinandersetzung steht noch aus.

Abschließend lässt sich festhalten, dass der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens und speziell des NLP in der Sozialen Arbeit einen Mehrwert bieten kann, wenn die Algorithmen unter Einbezug der Fachkräfte entwickelt werden und sichergestellt wird, dass diese die Ergebnisse korrekt interpretieren können (Schneider und Seelmeyer 2019). Aber auch unter diesen Voraussetzungen können Algorithmen in keinem Fall die persönliche Beratung und Betreuung von Klient*innen ersetzten, sondern nur unterstützen bzw. einen zusätzlichen Kanal bieten. Die Transparenz darüber, dass Systeme eingesetzt werden, muss sowohl für die Klient*innen als auch für die Sozialarbeiter*innen jederzeit gegeben sein. Ebenso wie die Transparenz darüber, wofür und in welcher Form die eigenen Daten genutzt werden. Der Datennutzung und -speicherung muss jederzeit widersprochen werden können. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann der Zugriff auf eine sehr viel größere Wissensbasis, gerade bei untypischen Fällen, unterstützen.

Notes

1. Die Bandbreite der engeren Definitionen von KI ist sehr groß und der Begriff auch umstritten, u. a. aufgrund der begrifflichen Nähe zum menschlichen Denken. Er fand erstmals Verwendung in einem Förderantrag für die interdisziplinäre Dartmouth Conference im Jahr 1956 (McCarthy et al. 2006).

2. Expertensysteme bezeichnen regelbasierte Programme (Wenn-dann-Zusammenhänge), die in eng umgrenzten Feldern zur Entscheidungsunterstützung herangezogen werden können (Boden 2018).

3. Ein Algorithmus ist eine klar definierte Abfolge einzelner Anweisung zur Lösung eines Problems (Mellouli 2020). Auch in der KI werden Algorithmen eingesetzt, diese können mithilfe der eingesetzten Verfahren fortlaufend verändert und optimiert werden.

4. Als quasisozial bezeichnen wir Beziehungen, die von bzw. mit einer Maschine eingegangen werden. Es handelt sich also nicht um soziale Beziehungen im eigentlichen Sinne, aber um Beziehungen, die eine vergleichbare Aufgabe erfüllen.

5. Telemedizin bezeichnet die Nutzung von Telekommunikation (insbesondere Videokommunikation) zum Austausch mit Ärzt*innen oder anderen im Gesundheitsbereich tätigen Personen zu Zwecken der Diagnostik oder Therapie.

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Funding

Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.

Author information

Authors and Affiliations

1. Katholische Hochschule NRW - FB Gesundheitswesen, Standort Köln, Köln, Deutschland

Gesa Alena Linnemann

2. Fachbereich Sozialwesen, FH Münster, Münster, Deutschland

Julian Löhe

3. Münster, Deutschland

Beate Rottkemper

Corresponding author

Correspondence to Gesa Alena Linnemann.

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Linnemann, G.A., Löhe, J. & Rottkemper, B. Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit. Soz Passagen 15, 197-211 (2023). https://doi.org/10.1007/s12592-023-00455-7
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