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Call for Abstracts: „KI-Systeme gestalten und erfahren. Konzepte, Werte, Anwendungen“

Call for Abstracts: „KI-Systeme gestalten und erfahren. Konzepte, Werte, Anwendungen“

TATuP-Thema in Heft 3/2021

Abgabetermin für Ihr Abstract: 22. Februar 2021

Künstliche Intelligenz (KI) und die damit verknüpften Ermöglichungs-und Infrastrukturtechnologien wie maschinelles Lernen oder Big Data sind derzeit von einer großen Entwicklungsdynamik mit hohem gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Veränderungspotential gekennzeichnet. Vor dem Hintergrund möglicher Folgen und Konsequenzen für Lebenswelt und Kultur, Wirtschaft und Politik sowie für Wissenschaft und Forschung erscheint es geboten, KI-Forschung und -Entwicklung entsprechend übergeordneter Zielvorstellungen und Werte zu rahmen und zu gestalten. Dies betrifft nicht nur die Implementierung und Anwendungsfelder von bereits entwickelten KI-Technologien, sondern insbesondere die vorgelagerte, im öffentlichen KI-Diskurs oft vernachlässigte Ebene der (Techno-)Wissenschaften selbst, also der Forschung an, mit und durch KI-Systeme sowie deren Entwicklungsprozesse. In diesen Frühphasen, die sich vielfach auf Techno-Visionen mit Narrationen, Sprache und (Welt-, Menschen-und Gesellschafts-) Bildern sowie auf zentrale Aspekte des technowissenschaftlichen Kerns von KI beziehen, ist Technikfolgenabschätzung mit besonderen methodischen Herausforderungen konfrontiert. Mögliche Fragen stellen sich auf mehreren Ebenen:

Ansätze für eine prospektive und gestaltungsorientierte Beurteilung von KI

•Wie können Szenarien lebensweltlicher KI-Zukünfte mit Foresight-Methoden und anderen geeigneten Verfahren bereits für die Entwürfe von KI-Systemen, ihrer Architekturen und Konzepte zugänglich gemacht werden? Welche Rollen spielen neuere Ansätze wie hermeneutische TA, Value Sensitive Design, Responsible Research and Innovation oder prospektive TA?

•Wie kann eine Innovations-und Technikanalyse von KI den technowissenschaftlichen Kern hochgradig lernfähiger und adaptiver KI-Systeme angemessen adressieren und wie kann sie mit adäquaten Beurteilungs-Kriterien ausgestattet werden?Spielen hier bislang kaum adressierte Aspekte von Komplexität, Nichtlinearität, Selbstorganisation und Instabilität eine Rolle? Sind folglich Konzepte komplexer Systeme in die TA lernfähiger KI mit einzubeziehen?

•Wie ist die zu erwartende Autonomie, Kreativität, Komplexität und Opazität künstlicher „intelligenter“ Systeme im gesellschaftlichen Alltag sowie in der Forschungspraxis aus Sicht der TA zu beurteilen?

Gestaltungserfordernisse für KI in Politik, Wirtschaft und Gesellschaft

•Welche neuen Politik-nahenRegulationsansätze stehen in Aussicht? Welche Maßnahmen sollten wünschbare KI-Entwicklungen im Wege der F&E-Förderung und auf gesetzlicher Ebene flankieren? Welche Rolle spielen dabei ethisch orientierte Guidelines (via Dt. Datenethikkommission, PlattformLernende Systeme u.a.)? Wie kann sich politikberatende TA hier positionieren?

•Wie kann es gelingen, in der Gesellschaft ein KI-Verständnis zu stärken, in dem Bürgerinnen und Bürger Möglichkeiten und auch Risiken von KI-Systemen besser einschätzen können und in Bewertungen, Handlungen und Entscheidungen aufgreifen können („KI-Diskurs“, „KI-Aufklärung“)? Wie lassen sich ungerechtfertigt überhöhende KI-Zuschreibungen entmystifizieren?

•Wie lassen sich Einstiegsszenarien für Unternehmen (insbesondere KMU) in das Anwendungsfeld KI so gestalten, dass sie von Impulsen aus dem Feld der TA und Technikethik begleitet werden?•Neben theoretischen Überlegungen sind auch Analysen anhand von Fallbeispielen willkommen, so z.B. zu KI in Diagnose und Therapie von Krankheiten, zu KI im Hochfrequenzhandel an der Börse oder zu Anwendungsfeldern von KMU.

Thema-Hg.

Bernhard G. Humm (Hochschule Darmstadt), Stephan Lingner (IQIB), Jan C. Schmidt (Hochschule Darmstadt), Karsten Wendland (KIT)

Einreichungen

•Bitte senden Sie Ihr Abstract bis spätestens 22. Februar 2021 per E-Mail an redaktion@tatup.de;

•Länge des Abstracts: max. 1,5 Seiten;

•Die Redaktion führt die Korrespondenz mit derjenigen Autorin/demjenigen Autor, die/der das Abstract eingesendet hat;

•Bitte nennen Sie alle beteiligten Autorinnen und Autoren mit vollständigem Namen, E-Mail-Adresse und institutioneller Anbindung.

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