Gesellschaftliches Vertrauen in lernende Systeme

Projektbeschreibung

Im Rahmen der grundfinanzierten Eigenforschung werden Forschungsfragen bearbeitet, die im Kontext der programmorientierten Förderung zur Profilbildung des ITAS im Helmholtz Forschungsbereich Information im Themenbereich „Lernende Systeme“ beitragen.

Die Schwerpunkte der Forschung sind vor allem die Erarbeitung und Rahmung eines kontextspezifischen Verständnisses von Verfahren, Methoden und Folgen lernender Systeme als „enabling technologies“ sowie Möglichkeiten für einen verantwortungsvollen Umgang mit potentiellen Risiken in unterschiedlichen Anwendungsbereichen. Da bei automatisierten Anwendungen und Entscheidungssystemen auch die übergeordnete Problematik von Vertrauen in Informationssysteme betroffen ist, sollen insbesondere relevante Fragestellungen zum gesellschaftlichen Vertrauen in lernende Systeme erschlossen werden. Hierbei wird auf vorangegangene und parallellaufende Arbeiten der Projektmitglieder zu Risikoforschung, Autonomem Fahren, Automatisierung der Arbeitswelt, Adversarial AI, Explainable AI und Wissenschaftstheorie der Computational Sciences aufgebaut und diese weiterentwickelt bzw. für die Anwendung im Rahmen des Themenfelds fruchtbar gemacht. Eine wichtige Aufgabe des Projekts ist es, die bisher unverbundenen Arbeiten zu diesem Themenfeld am ITAS zusammenzuführen und eine gemeinsame Perspektive zu entwickeln. Hierzu gehört auch die Organisation des Wissenstransfers über Projekt- und Forschungsgruppen hinweg und die Intensivierung der Zusammenarbeit mit Informatikinstituten des KIT.

Publikationen


2022
Vorträge
Bareis, J.
Trustworthy AI. What does it actually mean?
2022. WTMC PhD Spring Workshop "Trust and Truth" (2022), Deursen-Dennenburg, Niederlande, 6.–8. April 2022 
Bareis, J.
Two layers of trust: Discussing the relationship of an ethical and a regulatory dimension towards trustworthy AI
2022. Trust in Information (TIIN) Research Group at the Höchstleistungsrechenzentrum (HLRS) Stuttgart (2022), Stuttgart, Deutschland, 16. Februar 2022 
Bareis, J.; Heil, R.
Trust (erosion) in AI regulation. Dimensions, Drivers, Contradictions?
2022. 20th Annual STS Conference : Critical Issues in Science, Technology and Society Studies (2022), Graz, Österreich, 2.–4. Mai 2022 
Heil, R.
"I’m sorry Dave, I’m afraid I can’t do that“ – Von Vertrauen, Verlässlichkeit und babylonischer Sprachverwirrung
2022. 37. AIK-Symposium "Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz" (2022), Karlsruhe, Deutschland, 28. Oktober 2022 
Heil, R.; Bareis, J.
Künstliche Intelligenz - Einführung für die Jahrgangsstufe 11
2022. Theodor-Heuss-Gymnasium (2022), Mühlacker, Deutschland, 11. Oktober 2022 
Heil, R.; Bareis, J.
Künstliche Intelligenz - Einführung für die Jahrgangsstufe 10
2022. Theodor-Heuss-Gymnasium (2022), Mühlacker, Deutschland, 11. Oktober 2022 
Jahnel, J.
KI in der Digitalen Kommunikation
2022. Medien Triennale Südwest "KI & Medien gemeinsam gestalten" (#MTSW 2022), Saarbrücken, Deutschland, 12. Oktober 2022 
Jahnel, J.; Hägle, O.; Hauser, C.; Escher, S.; Heil, R.; Nierling, L.
Deepfakes & Co: Digital misinformation as a challenge for democratic societies
2022. 5th European Technology Assessment Conference "Digital Future(s). TA in and for a Changing World" (ETAC 2022), Karlsruhe, Deutschland, 25.–27. Juli 2022 
Jahnel, J.; Nierling, L.
Über die Folgen von perfekten Täuschungen und die Herausforderungen für eine multidimensionale Regulierung
2022. "Wie viel Wahrheit vertragen wir?" - Ringvorlesung / Universität Köln (2022), Online, 28. Juni 2022 
Jahnel, J.; Nierling, L.
Deepfakes: die Kehrseite der Kommunikationsfreiheit
2022. Gastvortrag Universität Graz, Siebente Fakultät (2022), Online, 1. Juni 2022 
Wissenschaftskommunikation im Internet
2021
Buchaufsätze
Heil, R.
Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen
2021. Handbuch Technikethik. Hrsg.: A. Grunwald, 424–428, J.B. Metzler. doi:10.1007/978-3-476-04901-8_81
Vorträge
Bareis, J.
Trust (erosion) in AI regulation : Dimensions, Drivers, Contradictions?
2021. International Lecture Series by Fudan University: Trust and AI (2021), Online, 14. Dezember 2021 
Bareis, J.
Zwischen Agenda, Zwang und Widerspruch. Der liberale Staat und der Fall KI
2021. NTA9-TA21: Digital, Direkt, Demokratisch? Technikfolgenabschätzung und die Zukunft der Demokratie (2021), Online, 10.–12. Mai 2021 
Heil, R.
Collecting Data, Tracing & Tracking
2021. Big Data-Hype: Aus den Augen, aus dem Sinn? „Das Öl des 21. Jahrhunderts“: Früh wieder still und zur Selbstverständlichkeit geworden ("Deep Dive" Online-Experten-Roundtable 2021), Köln, Deutschland, 10. März 2021 
Jahnel, J.
Herausforderungen bei der Regulierung von Deepfakes
2021. Fachkonferenz „Vertrauen im Zeitalter KI-gestützter Bots und Fakes: Herausforderungen und mögliche Lösungen“ (2021), Online, 4. November 2021 
Nierling, L.
Technikfolgenabschätzung für eine digitale Arbeitswelt
2021. Zukunftsforum Schweinfurt : Robotik und digitale Produktion (2021), Schweinfurt, Deutschland, 7. Juni 2021 
Renftle, M.; Trittenbach, H.; Müssener, C.; Böhm, K.; Poznic, M.; Heil, R.
Evaluating the Effect of XAI on Understanding of Machine Learning Models
2021. Philosophy of Science meets Machine Learning (2021), Tübingen, Deutschland, 9.–12. November 2021 
2020
Vorträge
Bareis, J.; Bächle, T. C.
Sociotechnical weapons: AI myths as national power play
2020. Locating and Timing Matters: Significance and agency of STS in emerging worlds (EASST/4S 2020), Online, 18.–21. August 2020 

Kontakt

Reinhard Heil
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS)
Postfach 3640
76021 Karlsruhe

Tel.: 0721 608-26815
E-Mail