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Autonomie & Algorithmen
Christiane Attig, Benjamin Paaßen
13 episodes
2 weeks ago
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

+++

Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

Florian Braun ist Philosoph, wissenschaftlicher Assistent und Dozent an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und beschäftigt sich u.a. mit Künstlicher Intelligenz aus technik- und wissenschaftsphilosophischer Perspektive.

+++

Linkliste
  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
  • Pressemitteilung des Deutschen Wetterdienstes über KI-gestützte Datenaufbereitung für Wettermodelle (2024)
  • Gerechtigkeitstheorien (Wikipedia)
  • Dynamic Pricing (Wikipedia)
+++

Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!
  • Unsere E-Mail-Adresse: autonomie-algorithmen@lists.techfak.uni-bielefeld.de
  • Unser Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.social
  • Unser 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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Science
Technology
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All content for Autonomie & Algorithmen is the property of Christiane Attig, Benjamin Paaßen and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

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Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

Florian Braun ist Philosoph, wissenschaftlicher Assistent und Dozent an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und beschäftigt sich u.a. mit Künstlicher Intelligenz aus technik- und wissenschaftsphilosophischer Perspektive.

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Linkliste
  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
  • Pressemitteilung des Deutschen Wetterdienstes über KI-gestützte Datenaufbereitung für Wettermodelle (2024)
  • Gerechtigkeitstheorien (Wikipedia)
  • Dynamic Pricing (Wikipedia)
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Musik: Almut Schwacke.
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ChatGPT als Co-Autor? KI beim wissenschaftlichen Schreiben.
Autonomie & Algorithmen
1 hour 7 minutes 42 seconds
10 months ago
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.

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Linkliste
  • Virtuelles Kompetenzzentrum: Künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Arbeiten
  • Reflexionsinstrument für Lehrende
  • Zohery (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. 
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