Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen LösungenJudith Simon, Indra Spiecker gen. Döhmann, Ulrike von Luxburg
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Zusammenfassungen
Im Folgenden werden sieben Problemfelder skizziert, die zwar nicht ausschließlich im Zusammenhang generativer KI auftreten, die sich hier aber besonders deutlich zeigen:
- Notwendigkeit und Angemessenheit von De-Biasing;
- Möglichkeiten und Grenzen von erklärbarer KI;
- Risiko der vierfachen Täuschung;
- Macht und Machtasymmetrien;
- KI als kritische Infrastruktur;
- Verantwortungsdiffusion und Kontrolldefizite sowie
- Verfügbarkeit und Offenheit von KI-Systemen.
Dieser Text erwähnt ...
![]() Personen KB IB clear | M. J. Crockett , dek Datenethikkommission , Harry G. Frankfurt , Michael Townsen Hicks , James Humphries , Lisa Messer , Carsten Orwat , Joe Slater , Joseph Weizenbaum | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Aussagen KB IB clear | Generative Machine-Learning-Systeme erleichtern das Generieren von Bullshit
Generative Machine-Learning-Systeme erleichtern das Generieren von Fake-News massiv Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | AlphaFold
, bias
, Bullshit
, Daten data
, Datenschutz
, deepfake
, EU-DSGVO
, explainable AI
, Fake-News
, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
, Korrelation
, Künstliche Intelligenz (KI / AI) artificial intelligence
, Mobbing
, Musterpattern
, Offenheit openness
, Verantwortungresponsability
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- Erziehungswissenschaft nach ChatGPT - Mitteilungen der Deutschen Gesellschaf für Erziehungswissenschaft - Heft 70. Jg 36/2025 (2025)

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bias
Bullshit
Daten
deepfake
EU-DSGVO
Fake-News
Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Offenheit




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