Lehrinhalte
Künstliche Intelligenz basiert derzeit hauptsächlich auf Methoden des maschinellen Lernens. Durch diese Verfahren werden Algorithmen dazu gebracht, Strukturen in Daten weitgehend ‚selbständig‘ zu erkennen, die die Realisierung bestimmter praktischer Ziele ermöglichen. Solche Ziele können etwa medizinische Diagnosen, Wettervorhersagen, autonomes Fahren, oder natürliche erscheinende Sprachausgaben (wie bei ChatGPT) sein. Auch in den Wissenschaften spielen Verfahren des maschinellen Lernens seit einigen Jahren eine große Rolle.
In unserem Seminar werden wir philosophische Fragen erforschen, die sich aus dieser Entwicklung ergeben. Unser Ansatz dabei ist zweigeteilt:
[b]1. Textbasierte Studien[/b]
Wir werden uns zuerst textbasiert mit dem Thema beschäftigen. Die ersten Schritte beinhalten das Lesen von Arbeiten, die Einblick in die angewendeten technischen Verfahren bieten. Daran anschließend werden wir die philosophischen Probleme diskutieren, die sich daraus ergeben. Unter anderem gehören folgende Aspekte dazu:
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[*]Welche politischen und ethischen Herausforderungen ergeben sich bei der Nutzung solcher Systeme? (Schlüsselbegriffe: Bias und Fairness, Transparenz, Datenschutz, Manipulation)
[*]Wie beeinflusst der Einsatz solcher Systeme die Wissenschaft? (Schlüsselbegriffe: Opazität, Erklärbarkeit, Prognosen ohne Verstehen)
[*]Liegt KI ein anderer Technikbegriff zugrunde? Unterscheiden sich lernende Maschinen fundamental von traditionellen Geräten und Systemen, mit denen wir sonst interagieren?
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[b]2. Fallstudien[/b]
In kleineren Arbeitsgruppen werden die Teilnehmer:innen Fallstudien erarbeiten und präsentieren. Diese Fallstudien werden sich auf KI-Modelle konzentrieren, durch die die philosophischen Problemstellungen veranschaulicht und analysiert werden sollen.
Voraussetzungen
Es ist mir wichtig zu betonen, dass ich keine Voraussetzungen erwarte in der technischen Kenntnis maschinellen Lernens. Wir werden uns im Seminar einige Grundprinzipien aneignen.
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- Lehrende: Andreas Kaminski