Neue Publikation: Bias-sensibel mit KI umgehen – ein Diskussionspapier
Wie können Hochschulen Verantwortung übernehmen, um Bias-Sensibilität im Umgang mit KI strukturell, nachhaltig und wirksam zu verankern? Dieser Text geht der Frage auf den Grund und gibt einige Empfehlungen, auch mit Blick auf zukünftige Kompetenzen von Studierenden und Lehrenden.
Nach der ersten Auseinandersetzung mit den KI-Leitlinien deutscher Hochschulen von 2024 folgt nun eine aktualisierte und erweiterte Analyse. Das Autorenteam hat 30 Leitlinien aus allen Bundesländern untersucht und verglichen - untereinander, aber auch in Bezug auf die früheren Erkenntnisse. Dabei geht es um technische, organisatorische und ethische Fragen, vor allem für gute Lehre und Praxis und für das Prüfungswesen.
Diese kuratierte Linksammlung versammelt Texte, Projekte, Methoden und Initiativen rund um Bias, Fairness und feministische Perspektiven auf KI als Einstieg, Vertiefung und Inspiration für Lehre, Studium und Praxis.
Wer sich mit Verzerrungen in KI-Systemen beschäftigt, kommt an ihrem Namen kaum vorbei: Eva Gengler. Die Wissenschaftlerin forscht zu Bias in generativer KI, stand letztes Jahr auf der Bühne des U:FF, hat kürzlich ihre Promotion abgeschlossen und gerade ihr erstes Buch veröffentlicht.
Künstliche Intelligenz klingt nach Zukunft und Fortschritt, trägt jedoch die Vergangenheit in sich. KI lernt aus historischen Daten, die alles andere als neutral sind. In ihnen stecken Vorurteile, ungleiche Machtverhältnisse und historische Ungleichheiten. Welche Auswirkungen das haben kann, zeigen Lena Nedwed und Tim Trappen von der Ruhr-Universität Bochum in ihrer Seminararbeit: Sie haben untersucht, wie Bildgenerierungs-KI Menschen unterschiedlicher Geschlechter und Hautfarben im beruflichen Kontext darstellt – mit aufschlussreichen Ergebnissen.
Die Hochschullandschaft steht vor einem Wendepunkt: Künstliche Intelligenz verändert Lehre, Forschung und Studium grundlegend. Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude sind bereits im universitären Alltag angekommen, doch ihr Einsatz wirft dringende Fragen auf. Der Beitrag beleuchtet insbesondere das Problem von Verzerrungen in KI-Systemen und zeigt, warum Hochschulen einen bewussten und kritischen Umgang mit der Technologie brauchen.
Wie Future Skills vermittelt, erworben und geprüft werden können, wird breit diskutiert. Doch die innere Dimension, das Future Mindset, bleibt oft unbeachtet. In ihrem Diskussionspapier stellen Johanna Leifeld, Anne Prill und Emily Fröse ihr Konzept des „Future Mindset” vor und gehen der Frage nach, welche Haltung es braucht, um in einer ungewissen Zukunft bestehen zu können.
Medizinische Fakultäten müssen sich darauf einstellen, angehende Ärzt:innen fit für die digitale Revolution im Gesundheitswesen zu machen. Um ihnen dabei einige Impulse zu geben, haben wir die Erkenntnisse aus der Peer-to-Peer-Fachbereichsberatung der Medizin in diesem Artikel zusammengefasst.
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