Wie können KI-Tools in der Hochschullehre verantwortungsvoll eingesetzt werden? Was bedeutet es, KI fair und datenschutzkonform zu nutzen? Diese Fragen stehen im Mittelpunkt der aktuellen Episode der Podcastreihe „KI in der Hochschule“, initiiert vom Arbeitskreis E-Learning der Landesrektorenkonferenz Sachsen. Gemeinsam mit Anika Hannemann, wissenschaftliche Mitarbeiterin am ScaDS.AI an der Universität Leipzig und Dr. Hermann Diebel-Fischer, wissenschaftliche Mitarbeiter am ScaDS.AI im Bereich Ethik an der TU Dresden, diskutieren wir Begriffe wie „ethische KI“ und „responsible AI“. Wir beleuchten die Herausforderungen, die mit Verzerrungen (Bias), Datenschutzproblemen und Transparenzpflichten einhergehen und geben Denkanstöße für den praktischen Umgang mit KI in der Lehre.

Als Gäste begrüßen wir herzlich

Anika Hannemann (ScaDS.AI, Uni Leipzig)
Sie ist seit 2021 Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am ScaDS.AI – Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence. Sie hat ihren Master im Bereich Big Data Analytics & Business Analytics im Jahr 2021 abgeschlossen, nachdem sie zuvor in Tübingen ihren Bachelor in Computer Science erworben hatte. An der Informatik in Leipzig angebunden, forscht sie zu Themen, wie Privacy, Maschinelles Lernen unter Wahrung der Privacy, Verteiltes Lernen, Generative Netzwerke.

Dr. Hermann Diebel-Fischer (ScaDS.AI, TU Dresden)
Er ist seit April 2021 wissenschaftlicher Mitarbeiter am ScaDS.AI im Bereich Ethik. Von April 2021 bis September 2023 war er assoziierter Young Academy Fellow an der Akademie der Wissenschaften in Hamburg. An der Professur für Systematische Theologie des Instituts für Evangelische Theologie der TU Dresden forscht er unter anderem zu ethischen Fragen rund um künstliche Intelligenz.

Weiter zum Podcast „KI und Ethik in der Hochschullehre“ auf Spotify oder mit Video und Untertiteln im Videocampus Sachsen und bald auch auf Apple Music.

Aufnahmedatum: 30. Oktober 2024
Aufnahmeort: Ballroom Studios Dresden (ballroomstudios.de)

Weiterführende Links und Ressourcen