Künstliche Intelligenz in der Forschung: neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft
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Berlin
Springer
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Physical Description: | XXIV, 179 Seiten Diagramme, Karten 24 cm |
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Inhaltsverzeichnis 1 2 Einführung. Carl Friedrich Gethmann, Peter Buxmann, Julia Distelrath, Bernhard G. Humm, Stephan Lingner, Verena Nitsch, Jan C. Schmidt und Indra Spiecker genannt Döhmann 1.1 Fragestellung. 1.2 Künstliche Intelligenz: eine Einordnung. 1.2.1 Ein Thema von großer öffentlicher Aufmerksamkeit. 1.2.2 KI im Kontext von Automatisierung und Digitalisierung . 1.2.3 Definition von KI. 1.3 Wissenschaftliches Arbeiten als Teilbereich der Wissensarbeit. 1.4 KI in wissenschaftlicher Forschung. Literatur. Grundlagen und Anwendungen von KI. Bernhard G. Humm, Peter Buxmann und Jan C. Schmidt 2.1 Historie von KI. 2.2 Grundlagen der KI. 2.2.1 Die Landkarte der KI. 2.2.2 Machine Learning. 2.2.3 Wissensbasierte KI. 2.2.4 Zusammenspiel von
wissensbasierter KI und Machine Learning. 2.2.5 Die Rolle von Algorithmen in Kl-Systemen. 2.3 Anwendungen von KI. 2.3.1 Teilchenphysik. 2.3.2 Klimaforschung. 2.3.3 Medizin. 2.4 Fazit. Literatur. 1 2 5 5 7 8 9 9 10 13 13 15 15 18 24 28 28 29 29 33 37 39 40
XVIII Inhaltsverzeichnis 3 Zur Frage der Ersetzbarkeit des Menschen durch KI in der Forschung.43 Carl Friedrich Gethmann 3.1 Einleitung. 43 3.2 KI und menschliche Wissensbildung. 44 3.2.1 Intelligenz. 44 3.2.2 Denken können. 46 3.2.3 Zusammenfassung. 49 3.3 Künstliche Agenten und menschliche Handlungsurheberschaft. 49 3.3.1 Handlungsurheberschaft und Zurechenbarkeit. 50 3.3.2 Kausale Geschlossenheit. 51 3.3.3 Merkmale wissenschaftlicher Intelligenz. 52 3.3.4 Behaupten und Begründen. 53 3.3.5 Wahrheit als Wohlbegründetheit. 54 3.3.6 Zusammenfassung. 58 3.4 Das wissenschaftliche Bacon-Projekt und die KI. 58 3.4.1 Kontemplation versus Intervention. 59 3.4.2 Poietisches (technisches) und praktisches Wissen. 60 3.4.3 Zweck und Nutzen wissenschaftlichen Wissens. 61 3.4.4 Kausalität und
Korrelation. 61 3.4.5 Die Bedeutung von Big Data für die Wissenschaft. 64 3.4.6 Zusammenfassung. 64 3.5 Deterministische und probabilistische Voraussagen. 65 3.5.1 Erklären und Voraussagen. 65 3.5.2 Fehlschlüsse: Stratifizierung. 66 3.5.3 Beispiel: evidenzbasierte Medizin. 67 3.5.4 Zusammenfassung. 68 3.6 Methodische Verfahren und heuristische Urteilskraft. 68 3.6.1 Falsifizierbarkeit und Falsifikation. 69 3.6.2 Grenzen und Schwierigkeiten des Verfahrens der Falsi fikation . 70 3.6.3 Unterbestimmtheit wissenschaftlicher Theorien. 71 3.6.4 Theoriendynamik und die epistemische Funktion von Wissenschaftlergemeinschaften. 72 3.6.5 Zusammenfassung: Die Unverzichtbarkeit menschlicher Erkenntnissubj ekte. 74 3.7 Fazit. 75 Literatur. 75 4 Wandel und Kontinuität von Wissenschaft durch
KI. Zur aktuellen Veränderung des Wissenschafts- und Technikverständnisses. 79 Jan C. Schmidt 4.1 Einleitung. 79 4.2 Vier leitende Wissenschaftsverständnisse - das Referenzsystem . 81 4.2.1 Wissenschaft als theoriebasiertes Prognoseverfahren. 81
Inhaltsverzeichnis XIX 4.2.2 Wissenschaft als Experimentierhandeln und Interventionsform zur Herstellung von Reproduzierbarkeit. 83 4.2.3 Wissenschaft als stringente Prüfmethode und als kritischer Garant intersubjektiver Geltung. 84 4.2.4 Wissenschaft als Grundlage des Weltverständnisses und als Erklärungslieferant. 86 4.2.5 Zwischenfazit: Vielheit und Einheit wissenschaftlicher Disziplinen. 87 4.3 KI und Machine Learning als Katalysator eines Wandels der vier Wissenschaftsverständnisse?. 88 4.3.1 Prognostizieren ohne Wissen: KI stärkt das prognoseorientierte Wissenschaftsverständnis ֊ ohne Gegenstandswissen. 88 4.3.2 Handlungsermöglichung ohne Experiment: KI folgt keinem experimentbasiertem Wissenschaftsverständnis - verstärkt dennoch Handlungsoptionen. 92 4.3.3 Prüfen auf komplementären Wegen: KI relativiert das Ideal des testbasierten Wissenschaftsverständnisses — ermöglicht aber neue phänomenologische Prüfformen. 94 4.3.4 Kausalität ohne Theorie: KI folgt keinem erklärungsbezogenem Wissenschaftsverständnis verbleibt dennoch im Horizont von Kausalität. 97 4.4 Von den Verfahren und Methoden zu den Objekten: Schwache Regelhaftigkeit nutzen ֊
komplexe Objektsysteme werden zugänglich. 99 4.5 Die Black Box und ihre Intransparenz. 104 4.6 Auf dem Wege zu einer nachmodemen Technik ֊ verwendet auch in der Wissenschaft. 110 4.7 Techniktrends: Ermöglichungstechnologie, Konvergenztechnologie, Technoscience. 115 4.8 Fazit. 119 Literatur. 122 5 Auswirkungen von Digitalisierung und KI auf die wissenschaftliche Arbeit. 127 Verena Nitsch und Peter Buxmann 5.1 Wissenschaftliche Arbeit als Teilbereich der Wissensarbeit.128 5.2 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsbedingungen von wissenschaftlich Arbeitenden. 129 5.3 KI und Automation der wissenschaftlichen Arbeit. 131 5.4 Empirische Befunde zu den Auswirkungen von KI und Digitalisierung auf die Arbeit und Arbeitsbedingungen von Forschenden. 136
XX Inhaltsverzeichnk 5.4.1 Auswirkungen der Digitalisierung auf den Forschungsalltag. 136 5.4.2 Angaben zum Einsatz von KI-basierten Technologien. 139 5.5 Fazit.143 Literatur.144 6 Die Regulierungsperspektive von KI/BigData in der Wissenschaft. 147 Indra Spiecker genannt Döhmann 6.1 Künstliche Intelligenz und BigData im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Forschungsevaluation. 147 6.2 Regulierungsansätze von Künstlicher Intelligenz. 149 6.3 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz im allgemeinen Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz: Zwei Konstellationen.152 6.4 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz als Mittel der Forschung.154 6.4.1 Der grundsätzliche Konflikt zwischen Datenschutzrecht und Forschungsfreiheit. 154 6.4.2 Wissenschaftsfreiheit. 155 6.4.3 Datenschutzrecht.155 6.4.4 Das Austarieren von Datenschutz und Wissenschaftsfreiheit nach dem Verständnis der DSGVO sowie des deutschen
Rechts.161 6.4.5 Die Lockerung der Zweckbindung in Art. 5 Abs. 1 lit. b 2. HS DSGVO. 165 6.5 Datenschutzrecht und sonstige Anforderungen bei Kooperationen.167 6.6 Fazit und Ausblick. 168 Literatur.170 7 Kurzfassung und Schlussfolgerungen.173 Carl Friedrich Gethmann, Peter Buxmann, Julia Distelrath, Bernhard G. Humm, Stephan Lingner, Verena Nitsch, Jan C. Schmidt und Indra Spiecker genannt Döhmann 7.1 Zentrale Ergebnisse. 173 7.2 Wünschbare Forschungsbedingungen im Zeitalter von KI. 176 7.2.1 Strategievorschläge an das Wissenschaftssystem.176 7.2.2 Empfehlungen für den Ausbildungs- und Weiterbildungsbereich. 178 7.2.3 Wünsche an die Regulierung von Kl-basierter Forschung. 178 Literatur. 178
Ethics of Science and Technology Assessment Series Editors: Carl Friedrich Gethmann · Michael Quante ■ Björn Niehaves · Holger Schöner Carl Friedrich Gethmann · Peter Buxmann · Julia Distelrath ■ Bernhard G. Humm Stephan Lingner ■ Verena Nitsch · Jan C. Schmidt ■ Indra Spiecker genannt Döhmann Künstliche Intelligenz in der Forschung Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft Dieses Buch ist eine Open Access Publikation. Der lange gehegte Traum von künstlicher Intelligenz (KI) wird in unserer Alltagswelt zunehmend Realität. Damit verbinden sich hohe gesellschaftliche Erwartungen, ab er auch Sorgen hinsichtlich einer schleichenden Entmündigung des Menschen. Am Beispiel des Forschungssektors lotet dieser Band die Optionen, Entwicklungschan cen und Risiken von-KI-Techniken für die Zukunft des wissenschaftlichen Erkennt nisprozesses und der darauf beruhenden technischen Entwicklungen aus. Zu diesem Zweck wird zunächst der Stand der KI-Technik und ihrer Anwendungen dargestellt. Es folgen wissenschaftsphilosophische Untersuchungen zur Frage der Ersetzbarkeit des forschenden Menschen durch KI und zu erwartenden Veränderungen in der wissen schaftlichen Forschung. Weitere Abschnitte widmen sich den Folgen für die Arbeitswelt von Forschern/Forscherinnen sowie den durch KI erzeugten neuen Herausforderun gen für die rechtliche Regulierung im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz. Der Band schließt mit Empfehlungen für die verantwortlichen Akteure in Wissenschaft, Forschungspolitik und Gesellschaft aus interdisziplinärer Perspektive. |
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