ChatGPT hat in nur 5 Tagen 1 Million Nutzerinnen und Nutzer erreicht. Generative Künstliche Intelligenz (KI) wie bspw. ChatGPT kann Alltag und Berufswelt disruptiv verändern. Wie wird generative KI in der Zukunft zum Lernen eingesetzt werden?

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu generativer KI und deren Einsatzmöglichkeiten zum Lernen gegeben werden. Anschließend soll ein Szenario entworfen werden, wie generative KI wie bspw. ChatGPT in 5 Jahren das Lernen erleichtern kann.

Generative KI (GenAI) wie beispielsweise ChatGPT kann den Alltag und die Berufswelt disruptiv verändern. GenAI umfasst Algorithmen, die in der Lage sind, neue Inhalte in Form von Audio, Code, Bildern, Texten, Simulationen und Videos zu generieren. Mit der steigenden Komplexität und Vielschichtigkeit der von GenAI entwickelten Lösungen entstehen fortlaufend neue Herausforderungen und Möglichkeiten – auch für das Forschungsfeld der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI). XAI-Methoden für GenAI könnten Erklärungen bieten, die es ermöglichen, die Funktionsweise der GenAI besser zu verstehen, sei es durch die Analyse der Antworten auf spezifische Eingaben oder das Verständnis des Modells als Ganzes.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu XAI speziell für GenAI gegeben werden. Anschließend soll ein Szenario entworfen werden, wie GenAI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie für die Nutzerinnen und Nutzer verständlich und nachvollziehbar sind.

Zur Literaturhilfe

In Deutschland lehnt mehr als die Hälfte der Bevölkerung vollautomatisierte Entscheidungen ab. Der Mythos der intelligenten unkontrollierbaren Maschine existiert. Auf der anderen Seite werden algorithmische Entscheidungs(unterstützungs)systeme in vielen Alltagsbereichen bereits erfolgreich eingesetzt, nicht zuletzt in der medizinischen Diagnostik oder bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit. Um die Akzeptanz von Algorithmen und intelligenten Systemen bei Nutzern zu erhöhen, hat das Forschungsfeld Explainable Artificial Intelligence (XAI) zum Ziel, automatisch Erklärungen zu algorithmischen Entscheidungen zu liefern. In Wissenschaft und Praxis werden kontrafaktische Erklärungen gehypt – aber wie gut sind sie wirklich?

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu Explainable Artifical Intelligence und insbesondere kontrafaktischen Erklärungen gegeben werden. Anschließend soll kritisch eingeordnet werden, welchen Mehrwert kontrafaktische Erklärungen Nutzern von intelligenten Systemen bringen.

Zur Literaturhilfe

Schon heute setzen viele Unternehmen und Verwaltungen datengetriebene, algorithmische Entscheidungssysteme ein. Absehbar wird es kaum eine Branche oder einen Bereich des täglichen Lebens geben, in dem Systeme aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) nicht allgegenwärtig sein werden. Diese Entwicklung geht mit großen Erwartungen und Befürchtungen einher, da sie sowohl enorme Potenziale als auch erhebliche Risiken birgt. Ein zentrales Bedenken ist dabei der mögliche Verlust menschlicher Autonomie und Selbstbestimmung.

Im Rahmen dieser Seminararbeit sollen die spezifischen Risiken, die KI für die menschliche Selbstbestimmung darstellt, untersucht und analysiert werden. Anschließend soll ein Szenario entwickelt werden, das aufzeigt, wie diesen Risiken durch den Einsatz von Erklärbarer Künstlicher Intelligenz entgegengewirkt werden kann.

Zur Literaturhilfe

In den letzten Jahrzehnten hat die Nutzung von sozialen Medien und des Internets deutlich zugenommen. Diese Plattformen dienen nicht nur der sozialen Interaktion und Unterhaltung, sondern haben sich auch als Arbeits- und Kommunikationstools etabliert, wie besonders während der COVID-19-Pandemie sichtbar wurde. Häufig wird ein Zusammenhang zwischen der intensiven Nutzung dieser Medien und der Entwicklung psychischer Erkrankungen vermutet. Allerdings gibt es bisher nur wenige Studien, die empirische Belege für diese Annahme liefern. In diesem Kontext könnte (Erklärbare)Künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle spielen. Durch das Monitoring und die Analyse des Nutzungsverhaltens auf sozialen Medien könnte (X)AI wertvolle Einblicke liefern, wie genau sich die Nutzungsdauer und -art auf die psychische Gesundheit auswirken. Diese Informationen wären nicht nur für Einzelpersonen zur Selbstreflexion und Verhaltensanpassung nützlich, sondern könnten auch von Gesundheitsorganisationen genutzt werden, um gezielte Präventions- und Interventionsstrategien zu entwickeln.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu (X)AI im Monitoring der Nutzung von Social Media gegeben werden. Darauf aufbauend soll ein Szenario entwickelt werden, das aufzeigt, wie eine konkrete (X)AI-Lösung aussehen könnte.

Zur Literaturhilfe

People Analytics als eine Form des algorithmischen Managements gewinnt im Zuge der Dezentralisierung der Arbeit und der Suche nach Werkzeugen, die die (Selbst-)Organisation und Führung in verteilten Teams unterstützen, zunehmend an Popularität. Allerdings besteht neben dem vermeintlichen Potenzial von People Analytics auch die inhärente Gefahr, dass es als Überwachungssoftware dient und bestehende Vorurteile und Diskriminierung verstärkt.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll ein umfassender Überblick über die Anwendungsbereiche von People Analytics entlang der sogenannten "Employee Journey" gegeben werden. Darauf aufbauend soll ein konkretes Tool zur Mitarbeiteranalyse eingeführt, eingeordnet und methodisch erklärt werden.

Zur Literaturhilfe

People Analytics als eine Form des algorithmischen Managements gewinnt im Zuge der Dezentralisierung der Arbeit und der Suche nach Werkzeugen, die die (Selbst-)Organisation und Führung in verteilten Teams unterstützen, zunehmend an Popularität. Allerdings besteht neben dem vermeintlichen Potenzial von People Analytics auch die inhärente Gefahr, dass es als Überwachungssoftware dient und bestehende Vorurteile und Diskriminierung verstärkt.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll ein umfassender Überblick über die wissenschaftliche Literatur zur Wahrnehmung der MitarbeiterInnen bezüglich People Analytics gegeben werden. Anschließend soll ein eigenes Szenario entworfen werde, wie die Wahrnehmung von MitarbeiterInnen hinsichtlich der Einführung von People Analytics im Arbeitsumfeld gemessen werden könnte.

Zur Literaturhilfe
 

Künstliche Intelligenz (KI) hat Menschen bei der Diagnose von Röntgenbildern oder beim Schachspielen überholt. Gleichzeitig liest man Schlagzeilen, weil KI-Systeme unsachgemäß eingesetzt werden und diskriminierende Entscheidungen treffen. Beispielsweise, wenn Bewerbungen mit Hilfe eines KI-Systems gefiltert werden und als Ergebnis nur BewerberInnen des männlichen Geschlechts ausgewählt werden. Daher hat die Berücksichtigung von Fairness und Bias bei der Entwicklung solcher Systeme bereits erheblich an Bedeutung gewonnen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, zu definieren, wann ein KI-System fair ist, unter anderem das Konzept der „Counterfactual Fairness“.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll ein umfassender Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu Counterfactual Fairness gegeben werden. Anschließend soll ein eigenes Szenario entworfen werde, das aufzeigt, wie Counterfactual Fairness zur Fairness (mit einem Schwerpunkt auf Nachvollziehbarkeit) von KI-Systemen beitragen könnte.

Zur Literaturhilfe

Die Post Merger Integration (PMI) umfasst den Prozess der organisatorischen Zusammenführung von mindestens zwei Unternehmen zu einer rechtlichen Einheit. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis eine einheitliche Struktur zwischen den beteiligten Unternehmen hergestellt ist. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor in der PMI ist das effektive Zusammenarbeiten der neuen Kolleginnen und Kollegen. Dabei stellt das sogenannte „Relationship Risiko“ ein entscheidendes Integrationsrisiko dar.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll zunächst ein Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu Analytics-Lösungen für evidenzbasierte PMI-Entscheidungen gegeben werden. Darauf aufbauend soll ein Szenario entworfen werden, das aufzeigt, wie im Allgemeinen die Ausprägungen und Entwicklungen der Aspekte von Relationship Risks aus Mitarbeitersicht erfasst werden können.

Zur Literaturhilfe

Während die meisten Unternehmen noch damit beschäftigt sind, ihren Platz in einer digitalen Welt zu finden und ihre digitale Transformation zu meistern, steigt der Nachhaltigkeitsdruck für Unternehmen an. Viele Unternehmen haben erkannt, dass nachhaltigeres Handeln unausweichlich ist, um den neuen politischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht zu werden. Obwohl Digitalisierungs- und Nachhaltigkeitsziele auf den ersten Blick konträr wirken können, schlummert ungeahntes Potenzial in der Verbindung von digitaler Transformation und Nachhaltigkeitstransformation.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll die Notwendigkeit untersucht werden, warum Digitalisierung und Nachhaltigkeit gemeinsam angegangen werden sollten und welches Synergiepotenziales es zu erschließen gilt.

Zur Literaturhilfe

Soziale Medien haben das Kommunikationsverhalten und die Interaktionsweisen der Menschen erheblich verändert. Insbesondere TikTok hat in den letzten Jahren rasant an Popularität zugenommen und zahlreiche NutzerInnen für sich gewonnen. Doch was macht TikTok so attraktiv? Und welche Rolle spielt TikTok im Kontext von Wahlkämpfen?

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll untersucht werden, welche Gründe hinter der Popularität von TikTok stecken. Hierbei sollen verschiedene Aspekte der Nutzung, wie z.B. die Informationsbeschaffung, die Interaktion mit anderen NutzerInnen oder die Verfügbarkeit von Inhalten, berücksichtigt werden. Ein besonderer Schwerpunkt soll dabei auf die Frage gelegt werden, wie TikTok die Art und Weise beeinflusst, wie wir politische Inhalte konsumieren.

Zur Literaturhilfe