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Civic Coding. Empirische Erkenntnisse und Empfehlungen zur Unterstützung gemeinwohlorientierter KI

Author: Züger, T., Katzy-Reinshagen, A., Fassbender, J., Kuper, F., & Kühnlein, I.
Published in: HIIG Impact Publication Series
Year: 2022
Type: Other publications
DOI: 10.5281/zenodo.7229517

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Sinne des Gemeinwohls steckt noch in einer Erprobungsphase. Dieses Policy Paper präsentiert empirische Ergebnisse der Civic Coding-Studie, die die empirischen Befunde aus 20 Expert*innen-Interviews und zehn Fallstudien aus unterschiedlichen gemeinwohlorientierten Tech-Projekten vorstellt. Die Studie beschreibt zentrale Potenziale, Erfolgsfaktoren, Risiken, Herausforderungen und die Bedarfe gemeinwohlorientierter Tech-Projekte. Auf Basis der Ergebnisse wurden 16 Empfehlungen entwickelt, die zur nachhaltigen Förderung gemeinwohlorientierter KI beitragen sollen. Das Policy Paper basiert auf den Ergebnissen der Studie „Civic Coding – Grundlagen und empirische Einblicke zur Unterstützung gemeinwohlorientierter KI“, die vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) im Rahmen der Initiative „Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl„ mit dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) und dem Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) beauftragt und im Zeitraum Januar 2022 bis Juli 2022 angefertigt wurde. Die Studie ist abrufbar unter: https://www.civic-coding.de/forschungsbericht

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Connected HIIG researchers

Theresa Züger, Dr.

Leiterin AI & Society Lab & Forschungsgruppe Public Interest AI, Co-Leiterin des Projekts Human in the Loop

Judith Faßbender

Assoziierte Forscherin: AI & Society Lab

Freia Kuper

Assoziierte Forscherin: Wissen & Gesellschaft

Irina Kühnlein

Ehem. Studentische Mitarbeiterin: AI & Society Lab

Forschungsthema im Fokus

Du siehst Eisenbahnschienen. Die vielen verschiedenen Abzweigungen symbolisieren die Entscheidungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Gesellschaft. Manche gehen nach oben, unten, rechts. Manche enden auch in Sackgassen. Englisch: You see railway tracks. The many different branches symbolise the decision-making possibilities of artificial intelligence and society. Some go up, down, to the right. Some also end in dead ends.

Künstliche Intelligenz und Gesellschaft

Die Zukunft der künstliche Intelligenz funktioniert in verschiedenen sozialen Kontexten. Was können wir aus ihren politischen, sozialen und kulturellen Facetten lernen?