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Autonomie & Algorithmen

Autonomie & Algorithmen

Von: Christiane Attig Benjamin Paaßen
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Über diesen Titel

 Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) sind im Alltag angelangt und besitzen ein großes Potenzial, menschliches Leben und Arbeiten zu beeinflussen. Wie können wir sicherstellen, dass die menschliche Autonomie bei der Nutzung von KI gewahrt bleibt? Dr. Christiane Attig und Jun.-Prof. Dr. Benjamin Paaßen laden interdisziplinäre Expert*innen aus der KI-Forschung ein, um Licht in Black Box-Systeme zu bringen und Hörer*innen mit dem Wissen auszustatten, selbstbestimmt mitzudiskutieren und mitzubestimmen, was KI angeht. "Autonomie & Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts "KI-Akademie OWL" gefördert. Dieser Podcast ist Teil von wissenschaftspodcasts.de.Christiane Attig Wissenschaft
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  • Von der Steckdose bis zum Wasserhahn: KI in der kritischen Infrastruktur.

    Von der Steckdose bis zum Wasserhahn: KI in der kritischen Infrastruktur.
    Jul 11 2025
    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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    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
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    "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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    1 Std. und 26 Min.
  • Glanz ohne Gefühl? KI und ästhetische Erfahrung.

    Glanz ohne Gefühl? KI und ästhetische Erfahrung.
    May 16 2025
    Social Media-Trends, geboren durch Generative KI: Egal ob Szenen wie aus einem Ghibli-Film, Starterpack der eigenen Actionfigur oder "professionelle Bewerbungsfotos" basierend auf hochgeladenen Selfies – es gab schon so einige Inhalte von Bildgeneratoren, die durch die sozialen Medien gegangen sind. Wir fragen uns in dieser Folge: Was macht es mit der ästhetischen Empfindung, wenn wir immer mehr KI-generierte Inhalte zu Gesicht bekommen? Können Menschen den Unterschied zwischen maschinen- und menschengenerierter Kunst erkennen?

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    Theresa Demmer ist Doktorandin am Art*is Lab der Universität Wien. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit der Frage, wie Verbindungen zwischen Künstler*in und Rezipient*in ästhetische Erfahrungen prägen, ob sie das Potenzial für Transformation in sich tragen – und was geschieht, wenn der sendende Teil dieser Beziehung keine menschliche Instanz ist.
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    Linkliste
    • Fernandez (2024), Effects of algorithmic curation in users’ music taste on Spotify.
    • Felder et al. (2011), Recommender Systems and their Effects on Consumers.
    • Sougwen Chung (Künstlerin, die Grenzen zwischen Mensch und Maschine exploriert)
    • Demmer et al. (2023), Does an emotional connection to art really require a human artist? Emotion and intentionality responses to AI- versus human-created art and impact on aesthetic experience.
    • In der Studie benutztes Bildmaterial
    • Kollektiv Obvious: Portrait of Edmond De Belamy (2018)
    • Jason M. Allen: Théâtre d’Opéra Spatial (2022)
    • Skygge: Magic Man (2018)
    • Zentrum für Kunst und Medien Karlsruhe: (A)I Tell You, You Tell Me“ (2024)
    • Krishnaraja et al. (2025), Modeling Creativity in Education.
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    "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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    55 Min.
  • KI & Fairness: Wer bekommt den Job, wer den Hit?

    KI & Fairness: Wer bekommt den Job, wer den Hit?
    Mar 28 2025
    Stellt euch ein KI-System vor, das automatisiert faire Entscheidungen über die Einladung zum Bewerbungsgespräch auf Basis von Bewerbungsunterlagen treffen soll. Klingeln da bei euch die Alarmglocken? Wenn ja: Zu Recht! Der EU AI Act stuft ein solches System als Hochrisikosystem ein. Wir schauen uns ein solches System heute genauer an und klären: Was bedeutet eigentlich Fairness in Bezug auf KI? Wie kann man prüfen, ob ein KI-System zu fairen Entscheidungen führt? Und was hat das alles mit menschlicher Autonomie zu tun?

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    Janine Strotherm ist Mathematikerin und Mitarbeiterin der Universität Bielefeld. Im Projekt "Water Futures" beschäftigt Janine sich mit maschinellem Lernen in Bezug auf faire Verteilung von Wasserressourcen.
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    Linkliste
    • Lee (2018), Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management. Big Data & Society.
    • Starke et al. (2022), Fairness perceptions of algorithmic decision-making: A systematic review of the empirical literature. Big Data & Society.
    • Strotherm et al. (2023), Fairness in KI-Systemen. arXiv.
    • Fiske: Stereotype Content Model
    • Eckes (2002), Paternalistic and Envious Gender Stereotypes: Testing Predictions from the Stereotype Content Model. Sex Roles.
    • DuBois: The Philadelphia N-Wort
    • Paaßen et al. (2019), Dynamic fairness – Breaking vicious cycles in automatic decision making. ESANN 2019.
    • Race Norming
    • COMPAS Software
    • Knibbe (2021), Fairness in Question: Do Music Recommendation Algorithms Value Diversity? Music Tomorrow.
    • Torabi (2023), The Inner Workings of Spotify’s AI-Powered Music Recommendations: How Spotify Shapes Your Playlist. Medium.
    • Henry et al. (2024), Impacts of AI on Music Consumption and Fairness. Emerging Media.
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    "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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    1 Std. und 9 Min.

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