Autonomie & Algorithmen

• Glanz ohne Gefühl? KI und ästhetische Erfahrung.

  Social Media-Trends, geboren durch Generative KI: Egal ob Szenen wie aus einem Ghibli-Film, Starterpack der eigenen Actionfigur oder "professionelle Bewerbungsfotos" basierend auf hochgeladenen Selfies – es gab schon so einige Inhalte von Bildgeneratoren, die durch die sozialen Medien gegangen sind. Wir fragen uns in dieser Folge: Was macht es mit der ästhetischen Empfindung, wenn wir immer mehr KI-generierte Inhalte zu Gesicht bekommen? Können Menschen den Unterschied zwischen maschinen- und menschengenerierter Kunst erkennen? +++Theresa Demmer ist Doktorandin am Art*is Lab der Universität Wien. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit der Frage, wie Verbindungen zwischen Künstler*in und Rezipient*in ästhetische Erfahrungen prägen, ob sie das Potenzial für Transformation in sich tragen – und was geschieht, wenn der sendende Teil dieser Beziehung keine menschliche Instanz ist.+++LinklisteFernandez (2024), Effects of algorithmic curation in users’ music taste on Spotify.Felder et al. (2011), Recommender Systems and their Effects on Consumers.Sougwen Chung (Künstlerin, die Grenzen zwischen Mensch und Maschine exploriert)Demmer et al. (2023), Does an emotional connection to art really require a human artist? Emotion and intentionality responses to AI- versus human-created art and impact on aesthetic experience.In der Studie benutztes BildmaterialKollektiv Obvious: Portrait of Edmond De Belamy (2018)Jason M. Allen: Théâtre d’Opéra Spatial (2022) Skygge: Magic Man (2018)Zentrum für Kunst und Medien Karlsruhe: (A)I Tell You, You Tell Me“ (2024)Krishnaraja et al. (2025), Modeling Creativity in Education.+++Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!Unsere E-Mail-Adresse: [email protected] Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.socialUnser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback+++"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.Musik: Almut Schwacke.Grafikdesign: Sven Sedivy.Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.

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  55:20
• KI & Fairness: Wer bekommt den Job, wer den Hit?

  Stellt euch ein KI-System vor, das automatisiert faire Entscheidungen über die Einladung zum Bewerbungsgespräch auf Basis von Bewerbungsunterlagen treffen soll. Klingeln da bei euch die Alarmglocken? Wenn ja: Zu Recht! Der EU AI Act stuft ein solches System als Hochrisikosystem ein. Wir schauen uns ein solches System heute genauer an und klären: Was bedeutet eigentlich Fairness in Bezug auf KI? Wie kann man prüfen, ob ein KI-System zu fairen Entscheidungen führt? Und was hat das alles mit menschlicher Autonomie zu tun?+++Janine Strotherm ist Mathematikerin und Mitarbeiterin der Universität Bielefeld. Im Projekt "Water Futures" beschäftigt Janine sich mit maschinellem Lernen in Bezug auf faire Verteilung von Wasserressourcen. +++LinklisteLee (2018), Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management. Big Data & Society.Starke et al. (2022), Fairness perceptions of algorithmic decision-making: A systematic review of the empirical literature. Big Data & Society.Strotherm et al. (2023), Fairness in KI-Systemen. arXiv.Fiske: Stereotype Content ModelEckes (2002), Paternalistic and Envious Gender Stereotypes: Testing Predictions from the Stereotype Content Model. Sex Roles.DuBois: The Philadelphia N-WortPaaßen et al. (2019), Dynamic fairness – Breaking vicious cycles in automatic decision making. ESANN 2019.Race NormingCOMPAS SoftwareKnibbe (2021), Fairness in Question: Do Music Recommendation Algorithms Value Diversity? Music Tomorrow.Torabi (2023), The Inner Workings of Spotify’s AI-Powered Music Recommendations: How Spotify Shapes Your Playlist. Medium.Henry et al. (2024), Impacts of AI on Music Consumption and Fairness. Emerging Media.+++Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!Unsere E-Mail-Adresse: [email protected] Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.socialUnser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback+++"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.Musik: Almut Schwacke.Grafikdesign: Sven Sedivy.Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.

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  1:08:52
• Anthropomorphisierung: Warum sehen wir Menschliches in künstlichen Dingen?

  Diese Folge wurde zuerst im Podcast Privatsprache von Daniel Brockmeier veröffentlicht. Wenn ihr euch für differenzierte und unterhaltsame Auseinandersetzungen mit Philosophie begeistern könnt, solltet ihr den Podcast unbedingt abonnieren!+++Daniel, Benjamin und Christiane fragen sich: Warum und in welcher Weise lesen wir menschliche Eigenschaften in künstliche Systeme wie etwa Large Language Models hinein? Wir klären, was der Begriff Anthropomorphisierung bedeutet, blicken in die Kultur-, Technik- und Wissenschafts-Geschichte und gehen den Psychologischen Grundlagen nach. Mit Daniel Dennetts "Intentional Stance" stellt Daniel eine philosophische Theorie der Anthropomorphisierung vor und Christiane präsentiert mehrere psychologische Studien, die die Frage nach dem "Warum" strategisch eingrenzen. Am Ende fragen wir noch nach der Moral von der Geschicht': Sollten KI-Systeme, Programme, Computer und Roboter menschenähnlich designet werden?+++LinklisteDer Geschichte des künstlichen Menschen in Daniels Blog: https://perspektiefe.privatsprache.de/der-geist-in-der-maschine/Privatsprache-Podcastfolge zum Androiden Data: https://perspektiefe.privatsprache.de/the-measure-of-a-man-die-philosophie-von-star-trek/Dennett, D. C. (1989). The Intentional Stance. MIT Press. Dennett, D. C. (1988). The intentional stance in theory and practice. In R. W. Byrne & A. Whiten (Eds.), Machiavellian intelligence: Social expertise and the evolution of intellect in monkeys, apes, and humans (pp. 180–202). Clarendon Press/Oxford University Press.Karel Capek (1922). Werstands Universal Robots. Harald Salfellner (2019). Der Prager Golem - Jüdische Sagen aus dem Ghetto.Alan Turing (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind: A Quarterly Review of Psychology and Philosophy, 59(236), 433-460.Joseph Weizenbaum (1960). ELIZA – A computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.Valentino Braitenberg (1986). Vehicles – Experiments in Synthetic Psychology. MIT Press. Heider, F., & Simmel, M. (1944). An experimental study of apparent behavior. The American journal of psychology, 57(2), 243-259.Reeves, B., & Nass, C. I. (1996). The media equation: How people treat computers, television, and new media like real people and places. Center for the Study of Language and Information; Cambridge University Press.Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism. Psychological Review, 114(4), 864–886.Gazzola, V., Rizzolatti, G., Wicker, B., & Keysers, C. (2007). The anthropomorphic brain: the mirror neuron system responds to human and robotic actions. Neuroimage, 35(4), 1674-1684. Roesler, E., Manzey, D., & Onnasch, L. (2021). A meta-analysis on the effectiveness of anthropomorphism in human-robot interaction. Science Robotics, 6(58), eabj5425.Mandl, S., Laß, J.S., Strobel, A. (2024). Associations Between Gender Attributions and Social Perception of Humanoid Robots. In: Camarinha-Matos, L.M., Ortiz, A., Boucher, X., Barthe-Delanoë, AM. (eds), IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 726. Springer, Cham.+++Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!Unsere E-Mail-Adresse: [email protected] Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.socialUnser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback+++"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.Musik: Almut Schwacke.Grafikdesign: Sven Sedivy.Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.

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  1:42:32
• ChatGPT als Co-Autor? KI beim wissenschaftlichen Schreiben.

  Mal eben ein paar Stichworte zur gerade durchgeführten Studie in ein KI-Chatbot-Interface eingeben und den Bot darum bitten, auf Basis dieser Stichpunkte die erste Version einer Kurzzusammenfassung zu schreiben: Richtig praktisch! Aber funktioniert das gut? Und sollte man das machen? Und was, wenn Studierende KI für ihre Hausarbeiten nutzen? Welche wissenschaftlichen Tätigkeiten sollten vollständig den Forschenden überlassen bleiben? Diese und ähnliche Fragen bewegen gerade sehr viele Menschen, die in der Wissenschaft arbeiten. Und damit auch uns.+++Dzifa Vode ist Mitarbeiterin des Schreibzentrums der Technischen Hochschule Nürnberg. Zur Zeit entwickelt sie dort mit dem Online Writing Lab eine freie Bildungsumgebung für Studierende, die wissenschaftlich schreiben wollen oder müssen. Als Schreibwissenschaftlerin forscht und lehrt sie im Bereich des wissenschaftlichen Schreibens – mit und ohne künstliche Intelligenz. Sie organisiert außerdem Schreibretreats und coacht Wissenschaftler*innen in ihren Schreibprozessen.+++LinklisteVirtuelles Kompetenzzentrum: Künstliche Intelligenz und wissenschaftliches ArbeitenReflexionsinstrument für LehrendeZohery (2023), ChatGPT in Academic Writing and Publishing: A Comprehensive Guide.Kostikova et al. (2022), Fine-Grained Detection of Solidarity for Women and Migrants in 155 Years of German Parliamentary Debates. arXiv.Barnum et al. (2024), Large Language Models based on historical text could offer informative tools for behavioral science. PNAS.Alahdab (2024), Potential impact of large language models on academic writing. BMJ Evidence-Based Medicine.Bin-Nashwan et al. (2023), Use of ChatGPT in academia: Academic integrity hangs in the balance. Technology in Society.Leung et al. (2023), Best Practices for Using AI Tools as an Author, Peer Reviewer, or Editor. Journal of Medical Internet Research.Liang et al. (2024), Monitoring AI-Modified Content at Scale: A Case Study on the Impact of ChatGPT on AI Conference Peer Reviews. arXiv.Preiß et al.,(2023). ChatGPT and Me. Erste Ergebnisse der quantitativen Auswertung einer Umfrage über die Lebensrealität mit generativer KI an der Universität Hamburg. Digital and Data Literacy in Teaching Lab. Universität Hamburg.Parasuraman & Riley (1997), Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse. Human Factors.Kobak et al. (2024), Delving into ChatGPT usage in academic writing through excess vocabulary. arXiv.Geng & Trotta (2024), Is ChatGPT Transforming Academics' Writing Style? arXiv.Gottschling et al. (2024). Nutzung von KI-Tools durch Studierende. Eine exemplarische Untersuchung studentischer Nutzungsszenarien. die hochschullehre.Hwang et al. (2024). Is ChatGPT a "Fire of Prometheus" for Non-Native English-Speaking Researchers in Academic Writing? Korean Journal of Radiology.DFG (2023), Stellungnahme des Präsidiums der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zum Einfluss generativer Modelle.Limburg et. al (2023), Zehn Thesen zur Zukunft des Schreibens in der Wissenschaft. +++Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!Unsere E-Mail-Adresse: [email protected] Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.socialUnser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback+++"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.Musik: Almut Schwacke.Grafikdesign: Sven Sedivy.Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.

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  1:07:42
• Von menschlicher und künstlicher Intelligenz: Wo stehen wir auf dem Weg zur starken KI?

  Zum Start unserer zweiten Staffel werfen wir einen Blick auf die Frage, wie weit die KI-Forschung auf dem Weg zur allgemeinen künstliche künstlichen Intelligenz – auch starke KI genannt – mittlerweile ist. Solch ein KI-System wäre in der Lage, alle möglichen intellektuellen Aufgaben auszuführen, die auch ein Mensch bewältigen könnte. Um beispielsweise zu bewerten, wie nah ChatGPT an einem solchen Status ist, muss erst einmal geklärt werden, was denn Menschen alles können – also, welche Fähigkeiten wir unter dem Intelligenzbegriff verstehen. +++LinklisteEmmert-Streib, F. (2024). Is ChatGPT the way toward artificial general intelligence? Discover Artificial Intelligence 4, 32. Nick Boström: The Paperclip MaximizerNoam Chomsky: The False Promise of ChatGPTUllman, T. (2023): Large Language Models Fail on Trivial Alterations to Theory-of-Mind Tasks. ArXiv.+++Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!Unsere E-Mail-Adresse: [email protected] Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.socialUnser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback+++"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.Musik: Almut Schwacke.Grafikdesign: Sven Sedivy.Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.

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  45:17

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