KI-Ethik als Innovationstreiber

"Künstliche Intelligenz" erscheint wie das Wunderwerkzeug: Sie ist auf ganz neue und gesellschaftlich hochrelevante Anwendungsbereiche anwendbar. Hieraus ergibt sich ein hohes Maß an Verantwortung. In diesem Kurs geht es daher um die grundlegenden ethischen und sozialen Herausforderungen, die sich bei der Verwendung von KI-Methoden stellen. Es werden Beispiele angeführt, aber auch Methoden, wie mit diesen Herausforderungen verantwortungsvoll umgegangen werden kann. Im Kern dessen stehen zwei Aspekte: Zum einen werden klare ethische Leitlinien vorgestellt und diskutiert, anhand derer sich die innerbetriebliche Auseinandersetzung orientieren kann. Zum anderen wird mit dem Konzept der „Responsible Research and Innovation“ ein Ansatz erläutert, mit dem sich die Berücksichtigung ethischer und gesellschaftlicher Aspekte im Unternehmen institutionalisieren lassen.

Zielgruppe

Projektmanagement, Entwicklung, Produktmanagement, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in KMU

Lernziele

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können …

  • … grundlegende ethische und soziale Herausforderungen der KI erläutern,
  • … aus aktuellen ethischen Leitlinien wesentliche Merkmale identifizieren und adaptieren,
  • … den Nutzen und die Herausforderungen der Integration ethischer Betrachtungen in der industriellen Praxis antizipieren und
  • … Beispiele für die Integration ethischer Betrachtungen in der industriellen Praxis erläutern.

Kursaufbau

Einführung

  • Warum braucht die KI eine Ethik? Beispiele
  • Warum braucht die KI eine Ethik? Argumente
  • Ein paar Begriffe zur Definition von KI
  • Beispiele ethischer und sozialer Herausforderungen im Kontext der schwachen KI
  • Konkrete Beispiele
  • Grundlagen der Ethik
  • Wie ethisch entscheiden?

Ethische Leitlinien

  • Lernergebnisse in diesem Kapitel
  • Warum ethische Leitlinien?
  • Ethische Leitlinien der Biomedizin
  • Anerkannte ethische Leitlinien für die KI
  • Ethik im eigenen Unternehmen etablieren

Verantwortungsvoll Innovationen generieren

  • Lernergebnisse in diesem Kapitel
  • Antizipieren von Technikfolgen
  • Responsible Research and Innovation
  • Einbeziehen von Stakeholdern
  • Responsivität auf ethische Implikationen und Stakeholder

Case Studies & Tools

  • Lernergebnisse in diesem Kapitel
  • PRISMA EU-Projekt zur Responsible Research and Innovation in Industry
  • KI-Space für Intelligente Gesundheitssysteme – Responsible Innovation Platform
  • Tools
  • Akademische Arbeiten und Reports

Abschlusstest und Zertifikat

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