1. Projektphase (2020-2022)

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.

2. Projektphase (2023-2025)

Während der ersten Projektphase wurde die Annahme bestätigt, dass der Projektschwerpunkt gesellschaftliches Vertrauen in lernende Systeme ein übergreifendes Thema darstellt, das zunehmend an gesellschaftlicher (und politischer) Relevanz gewinnt. Vertrauen wird nicht nur im KI-Diskurs, sondern allgemein im Digitalisierungsdiskurs als wichtige Ressource begriffen.

In der zweiten Projektphase wird die konzeptuelle Arbeit fortgeführt und weiter konkretisiert. Im Zentrum stehen:

1. Vertrauen in regulatorische Institutionen und dessen Wechselbeziehung mit dem Vertrauen in KI: Vertrauen in KI muss als soziotechnisches Phänomen begriffen werden, welches über die Technologie hinweg von mehreren Akteuren und politischen Dynamiken beeinflusst wird. Hierzu gehören insbesondere die aktuellen Bemühungen KI auf EU-Ebene zu regulieren. Es mangelt diesem Prozess jedoch nach wie vor an begrifflicher Schärfe und empirischem Wissen.
2. Die Relevanz von Vertrauen im Umgang mit Mis- und Desinformationen und dessen Auswirkung auf die gesellschaftliche und politische Meinungsbildung: Künstliche Intelligenz spielt hierbei bereits eine wichtige Rolle und wird noch weiter an Bedeutung gewinnen.
3. Die Rolle von Vertrauen in KI-getriebenen Automatisierungsprozessen: Mit Blick auf die hohe Kontextspezifik von Künstlicher Intelligenz werden Vertrauenskonstellation von KI in ausgewählten Kontexten in den Blick genommen, in denen ein großes gesellschaftliches Veränderungspotenzial zu erwarten ist, z. B. Arbeitswelt, Mobilität, Energie.