Wissenschaftliches Rechnen ist wichtiger denn je. Entsprechend wächst die Sorge darüber, wie personenbezogene Daten und Künstliche Intelligenz (KI) ausgenutzt und missbraucht werden können, oder über die zersetzende Wirkung von Desinformationskampagnen in den sozialen Medien. Wie können Wissenschaftler etwa sicherstellen, dass die von ihnen entwickelten Modelle zuverlässig und eine Grundlage für öffentliche Entscheidungen sind? Und wie können Menschen, die auf digitale Informationen zugreifen, besser zwischen vertrauenswürdigen Informationen und irreführender Propaganda unterscheiden?
15. Okt 2020
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Ein neues, auf drei Jahre angelegtes HLRS-Projekt beschäftigt sich mit solchen Fragen. Finanziell vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert, wird ein Team der Abteilung Wissenschafts- und Technikphilosophie der Computersimulation unter der Leitung von Dr. Andreas Kaminski Philosophen, Sozialwissenschaftler, Technologen und andere Experten zusammenbringen, um Vertrauen im IT-Kontext zu untersuchen. Das Projekt wird Erkenntnisse für mehr Vertrauenswürdigkeit in der rechnergestützten Forschung, für die Entwicklung von KI-basierten Ansätzen zur Beurteilung der Zuverlässigkeit von Informationen und für die Bekämpfung von Täuschungen in digitalen Medien liefern.
Eines dieser Gesichter ist echt und das andere wurde durch KI erstellt. Welches ist welches? Anwendungen wie diese verdeutlichen Probleme bei der Vertrauenswürdigkeit digitaler Informationen. Quelle: Whichfaceisreal.com. Verwendung genehmigt.
Es wird davon ausgegangen, dass mehr Vertrauenswürdigkeit digitaler Informationen nicht nur eine technische Herausforderung ist, sondern auch umfasst, wie Menschen Informationen wahrnehmen und wie Vertrauen zwischen Individuen und in Gemeinschaften aufgebaut wird. Kaminski und seine Teammitglieder werden daher multidisziplinäre Sichtweisen einbeziehen und Experten aus den Bereichen Psychologie, Soziologie, Politikwissenschaft, Wirtschaft, Pädagogik und Geschichte zusammenbringen. Durch gemeinsame Forschung werden sie eine theoretische Basis für mehr Vertrauenswürdigkeit bei Simulations- und KI-Technologien entwickeln.
— Christopher Williams
