KI-Kompetenzseminare: Wissen aus erster Hand
AI Literacy für den Artikel 4 des EU AI Acts
Das Beste aus Wissenschaft und Praxis vereint - für einen verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft
"Die Anbieter und
Betreiber von KI-Systemen ergreifen Maßnahmen, um nach bestem Wissen und Gewissen sicherzustellen, dass ihr
Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der
Nutzung von KI-Systemen befasst sind, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen [...].
Aktuelle Online Seminarangebote für den EU AI ACT, Artikel 4
Das "KI-Seepferdchen" für Unternehmen:
Ein modularer Online KI-Basiskurs für die Erfüllung der Bildungspflichten für Mitarbeitenden nach dem EU AI Act
Durch den modularen, hybriden Aufbau des Seminars kann die Weiterbildung optimal in den Arbeitsalltag integriert werden. Es entstehen nur geringe Produktivitätsverluste. Das Seminar findet remote statt, ein Großteil der Inhalte kann selbstgesteuert zu einem gewählten Zeitpunkt gelernt und nach Belieben wiederholt und vertieft werden.
Wir machen die Erfüllung des Artikel 4 einfach und interessant!
Onlinekurs: "KI-Grundlagen"
Schulung für Behörden und Verwaltungen für die Erfüllung der Bildungspflichten nach dem EU AI Act
- Risikopyramide und Risikoklassen
- KI-Grundlagenwissen
- Grenzen der KI
- KI-Kontextanalyse
- Code of Practice
- Verantwortungsdiffusion
- IRO-Analyse: Auswirkungen, Risiken, Chancen (Impacts, Risks & Opportunities) durch die aktuellen Entwicklungen in den Gebieten der KI
Wir machen Sie zukunftsfit für die Erfüllung des Artikel 4!
Carl Friedrich von Weizsäcker Zentrum, Universität Tübingen
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Fast Forward Future
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AI Literacy Kompetenzseminare für Artikel 4 des EU AI ACTs
KI-Tagesseminare für Mitarbeitende und Entscheidungsträger. Inhouse oder in Tübingen
mehr erfahren
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Die KI-Kontextanalyse für den EU AI Act
AI-Kompetenzseminar und Workshops in Tübingen oder Inhouse
Strategische KI Grundlagenkompetenz
mit Weitblick
Das CFvWZ bietet vielfältige, interaktive und gut strukturierte AI Literacy Seminare für die Anforderungen des EU AI Acts
Mit dem Angebot der KI-Kompetenzseminare bieten wir "AI Literacy" für Mitarbeitende und Entscheidungsträger mit Teilnahmebescheinigung der Universität Tübingen an. Die an unterschiedliche Personengruppen und Kontexte angepassten Tagesseminare können in Tübingen oder inhouse gebucht werden. Zudem verfügen wir mit der KI-Kontextanalyse über ein bewährtes Instrument zur differenzierten Erfassung der Nutzungsbedingungen und Usergruppen von KI-Systemen, mit dem Risiken leicht erfasst werden können. Wir machen die Erfüllung des Artikel 4 einfach und interessant!
Artikel 4 des EU Artificial Intelligence Acts verlangt die ausreichende KI-Kompetenz der Personen, die für betriebliche Zwecke KI verwenden, sowie die Berücksichtigung des Kontextes, in dem KI-Systeme eingesetzt werden sollen:
„Die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen ergreifen Maßnahmen, um nach bestem Wissen und Gewissen sicherzustellen, dass ihr Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen, wobei ihre technischen Kenntnisse, ihre Erfahrung, ihre Aus- und Weiterbildung und der Kontext, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie die Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, berücksichtigt werden.“
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Manche glauben, dass es nur noch auf schnelle Algorithmen ankommt, um Lösungen von Problemen in Technik und Wirtschaft zu finden. Bereits die Finanz- und Weltwirtschaftskrise von 2008 hing wesentlich mit falsch verstandenen Grundlagen und Voraussetzungen von mathematischen Modellen und Algorithmen zusammen.
Das Weltwirtschaftsforum in Davos hat vier Grundsätze im Umgang mit KI postuliert,
für die unsere Seminare und Workshops vielfältige Impulse bieten:
KI Transformation
Die KI Transformation ist eine verantwortungsvolle Führungsaufgabe, die kluge und weitsichtige Strategieentscheidungen benötigt.
Klare Visionen
Eine KI getriebene Zukunft benötigt klare Visionen. Das gilt besonders für die Zusammenarbeit von Menschen und Machschien. Kompetenzbereiche und Teamstrukturen sollten gut durchdacht sein.
Neue Maßstäbe
Um mit der Geschwindigkeit der KI Entwicklung Schritt zu halten, müssen in der Weiterbildung neue Maßstäbe gesetzt werden. Es ist wichtig, sich mit den Grundlagen von KI ausreichend vertraut zu machen und die Voraussetzungen für gelingende KI in der Tiefe zu begreifen.
Langfristiges Denken
Langfristiges Denken ist für den Umgang mit KI entscheidend. KI wird für die nächsten Jahrzehnte unsere Lebenswelt verändern. "Allgemeine künstliche Intelligenz", die den Menschen überflügelt, bleibt aber vorerst nur eine überschätze Idee.
Quelle: euroforum, Handelsblatt Januar 2024
Aktuelles Online Seminarangebot für den EU AI ACT, Artikel 4
EU AI Act Info des Hamburgischen Beauftragten für Datenschutz:
"Verpflichtung zur KI-Kompetenz:
Für jeden, der KI-Systeme anbietet oder betreibt, wird KI-Kompetenz ab dem 2. Februar 2025 zur Pflicht. Das heißt, Unternehmen und Behörden müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden die eingesetzte Technologie verstehen. Die geforderte Kompetenz bezieht sich dabei direkt darauf, zu welchem spezifischen Zweck die künstliche Intelligenz eingesetzt wird.
Entscheidend ist die verantwortungsbewusste Bewertung von Eignung, Risiken und Auswirkungen jedes KI-Systems. Das Ziel ist, ein Bewusstsein für die Chancen und Risiken von KI in Unternehmen und Behörden zu schaffen und künstliche Intelligenz mit Bedacht einzusetzen."
Das "KI-Seepferdchen":
Ein modularer Online KI-Basiskurs
für die Erfüllung der Bildungspflichten für Mitarbeitenden nach dem
EU-AI Act
Durch den modularen, hybriden Aufbau des Seminars kann die Weiterbildung optimal in den Arbeitsalltag integriert werden. Es entstehen nur geringe Produktivitätsverluste.
Das Seminar findet remote statt, ein Großteil der Inhalte kann selbstgesteuert zu einem gewählten Zeitpunkt gelernt und nach Belieben wiederholt und vertieft werden. Die Liveanteile für Fragen und Reflektionen finden in der Gruppe statt, die Termine für die einzelnen Liveanteile können vom Unternehmen mit den Dozenten individuell abgestimmt werden.
So bleibt die Arbeitskraft der Belegschaft trotz der Weiterbildung erhalten. Nur für die Liveanteile der Weiterbildung sollten alle TN gemeinsam vor den Bildschirm kommen. Durch das Instrument des Lerntagebuchs werden die inneren Reflexionen und Kompetenzgewinne während der Weiterbildung im Sinne des semantischen Tiefenlernens zunächst aktiviert und anschließend nachhaltig verankert.
Unsere Lernreise orientiert sich an den Autorenaussagen des Fachbuchs zur KI-Verordnung im C.H. Beck Verlag:
Prof. Dr. Rolf Schwartmann (Vorsitzender der Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit (GDD)), der Richterin Kristin Benedikt (Vorstand der Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit (GDD)), Moritz Köhler (Forschungsstelle für Medienrecht), und Dr. Markus Wüschelbaum (Referent des Hamburgischen Beauftragten für Datenschutz und Informationsfreiheit).
Anna Hoffmann: KI-Grundlagen
- Was ist ein KI-System? Was ist ein KI-Modell? Welche Grundformen von KI-Modellen gibt es? Was sind die Unterschiede?
- Wissensgraph, Machine Learning, Neuronale Netze (NNS), Gen AI, supervised learning, non-supervised learning, reinforcement learning, Aufbau von intelligenten Agenten/ multimodalen LLMs
- Wie setze ich mich mit KI-Ergebnissen auseinander?
Reinhard Kahle: Grenzen der KI
- Was bedeutet Autonomie von KI?
- Wie setze ich mich mit KI-Ergebnissen auseinander?
- Welche Nutzung von KI-Systemen ist gefahrlos möglich? Wo muss ich aufpassen?
Klaus Mainzer: Chatbots und Bewusstsein
- Warum kann KI nicht denken und trotzdem mit mir sprechen?
- Was bedeutet prompten und wie geht das?
- Wie setze ich mich mit KI-Ergebnissen auseinander?
Anna Hoffmann: KI-Kontextanalyse
- Wo setzten wir KI ein?
- Wie behalte ich als Mensch die Kontrolle über das Werkzeug KI?
Gernot Pflüger: Anwendungen. Grenzen. Potentiale. KI im Unternehmenseinsatz.
- KI in der beruflichen Einbindung – Wo kann mir die Technik helfen, wo nicht? Wie setzt ich mich mit KI-Ergebnissen auseinander?
Anna Hoffmann (Consultant)
KI-Grundlagen:
Wissensgraph, Machine Learning, Neuronale Netze (NNS), Gen AI, supervised learning, non-supervised learning, reinforcement learning, Aufbau von intelligenten Agenten/ multimodalen LLMs
90 min Einheit mit 30 min Q&A
Zeitliche Flexibilität für Ihr Team:
Q&A Livesession nach Abstimmung mit Ihnen!
Prof. Reinhard Kahle
Grenzen der KI:
- Was bedeutet Autonomie von KI?
- Wie setze ich mich mit KI-Ergebnissen auseinander?
- Welche Nutzung von KI-Systemen ist gefahrlos möglich? Wo muss ich aufpassen?
90 min Einheit mit 30 min Q&A
Zeitliche Flexibilität für Ihr Team:
Q&A Livesession nach Abstimmung mit Ihnen!
"Das KI-Gesetz definiert vier Risikostufen für KI-Systeme:
- Inakzeptables Risiko
- Hohes Risiko
- Transparenzrisiko
- Minimales oder kein Risiko"
Prof. Klaus Mainzer
Chatbots und Künstliche Intelligenz
(aus dem neuen Buch "Philosophisches Handbuch Künstliche Intelligenz")
90 min Einheit mit 30 min Q&A
Zeitliche Flexibilität für Ihr Team:
Q&A Livesession nach Abstimmung mit Ihnen!
Anna Hoffmann (Consultant)
KI-Kontextanalyse:
Eine Lösung für KI-spezifisches Risikomanagement
Wo setzen wir KI ein?
Wie behalte ich als Mensch die Kontrolle über das Werkzeug KI?
45 min Einheit mit Einzelfallbesprechung
Zeitliche Flexibilität für Ihr Team:
Livesession zur individuellen Einzelfallbesprechung nach Abstimmung mit Ihnen!
Grafik: By Megajuice - Own work, CC0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=57895741
Gernot Pflüger
Anwendungen. Grenzen. Potentiale.
KI im Unternehmenseinsatz.
Gernot Pflüger (Inhaber CPP Studios, Frankfurt)
Wo kann mir die Technik helfen, wo nicht?
45 min Einheit mit praktischen Beispielen
Zeitliche Flexibilität für Ihr Team:
Q&A Livesession nach Abstimmung mit Ihnen!
KI Video mit Adobe Firefly (Anna Hoffmann)
Didaktik des Online KI-Grundlagenkurses "KI-Seepferdchen"
Das Seminar läuft nach dem Flipped Classroom Prinzip ab:
Die TN sehen zuerst eine Videolektion mit grundlegenden Inhalten (individueller Abruf), dann folgen die Fragen und Reflektionen zu diesen Inhalten in einer Livesession mit dem/der Dozent:in.
Für die TN-Bescheinigung müssen die TN Reflektionsfragen im Lerntagebuch beantworten. Das Lerntagebuch muss eingereicht werden, wird aber nicht benotet oder kommentiert. Die Inhalte im Lerntagebuch müssen einen Mindestumfang aufweisen, z.B. drei Zeilen zu jeder Frage. Die Einhaltung des Mindestumfangs wird überprüft.
Der Online KI-Basiskurs
"KI-Seepferdchen"
Kosten:
2400,- € netto für bis zu 30 TN
(bei 30 TN nur 80,- € Kosten pro TN
Dienstleistungsumfang:
- 5 E-Learning Einheiten Flipped Classroom (3 x 60 min, 2 x 15 min)
- 5 mal 30 min Livesessions zur Integration (Termine nach Absprache)
- ergänzendes Vertiefungsmaterial (PDFs und Videos, externe Links)
- Lerntagebuch zum Kompetenzaufbau
- TN-Nachweis von der Universität Tübingen (per mail)
Seminarangebot in Tübingen oder Inhouse für den EU AI ACT:
AI Literacy für strategische Entscheidungskompetenz
Aktuelle Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz einordnen und Zukunft gestalten können
KI ist durch die Vielfältigkeit der Systeme kein einfaches Thema.
Wir geben Ihnen in dem Kompaktformat einen Überblick, der Sie in Ihrer Entscheidungskompetenz stärkt und strategische Entscheidungen für Ihre Organisation einfacher macht:
- Grenzen der KI: Was durch KI nicht gelöst werden kann - mathematische Grenzen von KI-Anwendungen
Impulsvortrag von Prof. Reinhard Kahle
- Ein kurzer Überblick über die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz: Symbolische KI, Machine Learning, Neuronale Netze, Robotik & Co-Bots und Generative KI
- KI ist nicht IT - was ist der Unterschied?
- Die Zuverlässigkeit der einzelnen KI-Systeme: Was ist zu beachten?
- Prinzipien der Menschzentrierten KI
- Auswirkungen auf das eigene Geschäftsmodell: Risiken & Impacts mit dem Instrument der IRO - Analyse
- Chancen für die eigene Organisation durch die Nutzung von KI Optionen
- Zukunftsskills für Organisationen - Was benötigen die Mitarbeitenden, um sinnvoll mit und jenseits von KI-Systemen zu arbeiten?
Nächster Seminartermin:
6. Mai 2025 (Tagesseminar)
Das Seminar zu AI-Literacy wird in Tübingen vor Ort zur Einzelbuchung angeboten. Es kann auch für 2400,- € netto inhouse von Organisationen gebucht werden (für bis zu 15 TN).
Bitte senden Sie uns für
Inhouse-Anfragen
eine E-mail:
Kosten bei Einzelbuchung in Tübingen: 490,- € zzgl. 19% MwSt. für einen Tag inkl. Seminarunterlagen, Snacks und Getränken.
Das Seminar schließt mit einer
Teilnahmebescheinigung der Universität Tübingen
ab.
Seminarzeiten:
10.00 bis 18.00 Uhr mit einer gemeinsamen Mittagspause.
Das Seminar findet statt bei einer Mindestteilnehmerzahl von 6 Personen. Die Gruppengröße ist auf 15 Teilnehmende beschränkt.
Seminarort in Tübingen:
Carl Friedrich von Weizsäcker Zentrum
Universität Tübingen
Doblerstraße 33, 72074 Tübingen
Anmeldung:
Bitte eine formlose-E-Mail senden an: sekretariat.cfvw@uni-tuebingen.de
Sie erhalten dann die Unterlagen für die verbindliche schriftliche Anmeldung.
Seminare für den EU AI ACT in Tübingen oder Inhouse:
AI Literacy für Mitarbeitende
Die komplexen Welt des Maschinellen Lernens, der Neuronalen Netze und KI-Systeme verstehen
Grenzen der KI: Was durch KI nicht gelöst werden kann - mathematische Grenzen von KI-Anwendungen Impulsvortrag von Prof. Reinhard Kahle
Wie funktionieren KI- und Machine-Learning-Algorithmen
und Neuronale Netze eigentlich?
Wie lernt ein KI-System? Und warum hast das trotz aller "Künstlichen Neuronen" in Neuralen Netzen (NNs) nichts mit dem menschlichen Lernen zu tun?
Wo sind gegenwärtige und zukünftige Grenzen der Künstlichen Intelligenz-Systeme?
Warum sind 5 - 20 % Ungenauigkeit in
Künstlichen Intelligenzsystemen normal?
Wie sehe die Fortschritte zu einer "allgemeinen künstlichen Intelligenz" (General AI) aus?
Und was genau ist an "Künstlicher Intelligenz" intelligent?
Warum arbeiten KI-Systeme nicht mit der Präzision von IT-Systemen?
Warum haben sehr viele Daten und Informationen (Big Data) in der automatisierten Auswertung (KI) nichts mit Erkenntnis und sinnvollen Entscheidungen zu tun?
In welchen Gebieten wird der Mensch auch langfristig überlegen bleiben?
Was macht den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Systemen aus?
Warum haben sehr viele Daten und Informationen (Big Data) in der automatisierten Auswertung (KI) nichts mit Erkenntnis und sinnvollen Entscheidungen zu tun?
KI-Systeme: Basics rund um LLMs, Diffusionsmodelle & Co
Nachvollziehen können, wie die "Magie" hinter den Daten entsteht und welche Grundlagen die einzelnen KI-Systeme ausmachen
Impulsvortrag von Prof. Reinhard Kahle:
Grenzen der KI: Was durch KI nicht gelöst werden kann - mathematische Grenzen von KI-Anwendungen
LLMs, Diffusionsmodelle und Wissensgraphen:
- Was ist das eigentlich?
- Wie sieht es "unter der Haube" aus?
- Und wo geht die Reise mit Intelligenten Agenten hin?
RAG-Systeme, Prompting und Generative AI:
- Was hat sich seit der Einführung in 23 verändert?
- Und was ist Hype, was wird ein langfristiger Treiber?
Menschliche und technologische tragfähige Entscheidungskraft:
- Wo können wir den Maschinen vertrauen?
- Und wo sind sinnvolle Grenzen des Vertrauens?
Auswirkungen aktueller KI- Entwicklungen auf den beruflichen und gesellschaftlichen Alltag:
- Was zeichnet sich am Horizont ab?
- Was ist davon relevant?
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Partizipative & Menschzentrierte KI-Einführung in Organisationen
Verantwortungsvolle Einbindung von KI-Systemen in die allgemeinen Geschäftsprozesse
Wer die KI und ML zugrundeliegenden Techniken nicht verstanden hat, kennt die maschinellen Grundlagen für die Gegenwart und Zukunft nicht und trifft leicht Entscheidungen auf der Basis von (falschen) Erwartungen und Halbwissen. KI-Systeme bieten viele Chancen, haben aber mehr Grenzen als oft vermutet und: KI ist nicht intelligent.
Viele Menschen schließen durch das, was sie sehen oder erleben, auf die Wirkungsweise von KI-Systemen. Das kann sehr irreführend sein, denn KI funktioniert nicht wie klassische Software oder bekannte regelbasierte Systeme.
Der Begriff KI umfasst eine Gruppe von Algorithmusbasierten Verarbeitungsprozessen, die in ihrer Wirkungsweise sehr unterschiedlich sein können und zu seinem großen Teil auf Wahrscheinlichkeit statt auf Genauigkeit beruhen.
KI-Funktionalitäten benötigen häufig keine extra Rollouts, sondern werden sukzessive in bestehende Anwendungen integriert. Darum ist vielen nicht klar, dass sehr viele Cloud- und Consumerdienste schon längst über KI/ML- Modelle laufen und KI ein ständiger Begleiter ist, wie etwa in den Empfehlungssystemen von Netflix und Amazon.
Themen im Wissenstransfer:
- Überblick über die verschiedenen Grundformen der KI: Symbolische KI, Machine Learning, Deep Learning und ein Ausblick auf die Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen der aktuellen Generativen AI-Modelle und intelligenten Agenten
- Impulse für den KI-Einsatz aus der Positiven Psychologie
- Identifikation möglicher Risiken nach den Richtlinien des Value Sensitiv Designs [Borning & Friedman] und der IRO-Analyse
- Empathy-Map Design zur Steuerung des Erwartungsmanagements
- Die Entfaltung von menschlichen Kompetenzen und Fähigkeiten stärken
- Ermöglichung von nachhaltigen positiven Benutzererlebnissen (UX-Strategie)
- Die KI-Kontextanalyse für eigene KI-Vorhaben
Nächster Seminartermin:
5. Mai 2025 (Tagesseminar)
Das Seminar zu AI-Literacy wird in Tübingen vor Ort zur Einzelbuchung angeboten. Es kann auch für 2400,- € inhouse von Organisationen gebucht werden (für bis zu 15 TN).
Bitte senden Sie uns für
Inhouse-Anfragen eine E-mail:
Kosten bei Einzelbuchung in Tübingen: 490,- € für einen Tag inkl. Seminarunterlagen, Snacks und Getränken.
Das Seminar schließt mit einer
Teilnahmebescheinigung der Universität Tübingen
ab.
Seminarzeiten:
10.00 bis 18.00 Uhr mit einer gemeinsamen Mittagspause.
Das Seminar findet statt bei einer Mindestteilnehmerzahl von 6 Personen. Die Gruppengröße ist auf 15 Teilnehmende beschränkt.
Seminarort in Tübingen:
Carl Friedrich von Weizsäcker Zentrum
Universität Tübingen
Doblerstraße 33, 72074 Tübingen
Anmeldung:
Bitte eine formlose-E-Mail senden an: sekretariat.cfvw@uni-tuebingen.de
Sie erhalten dann die Unterlagen für die verbindliche schriftliche Anmeldung.
Partizipative Analyse für den Einsatz von KI-Systemen
Die KI-Kontextanalyse für den EU-AI Act (Artikel 4)
Ein strategischer Ansatz für den verantwortungsvollen Einsatz von Machine Learning Systemen
Artikel 4 des EU Artificial Intelligence Acts verlangt die Berücksichtigung des Kontextes, in dem KI-Systeme eingesetzt werden sollen.
Betrachtet werden müssen:
- Der Kontext, in dem KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie
- die Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden .
Der aktuelle Fragenkatalog der KI-Kontextanalyse für den EU AI ACT bietet eine strategische Antwort auf die Frage, wie dieser Anspruch umgesetzt werden kann.
Dadurch den Einsatz der KI-Kontextanalyse gelingt eine differenzierte Analyse, die
grundlegende Fragen zur Nutzung und Einbindung des KI-Systems, zur Anwendung und zur Qualitätssicherung beantwortet.
Praktische Fragen des Risikomanagements werden sichtbar und lösbarer gemacht.
"Erst die Betrachtung des individuellen Anwendungskontextes und der individuellen Einsatzumgebung erlauben eine umfassende Bewertung der mit dem Gebrauch von Algorithmen und KI-Systemen einhergehenden Kritikalität.“
Drucksache 19/23700 (bundestag.de), S. 66
Genau auf diesem Gesichtspunkt baut die KI-Kontextanalyse auf, die den spezifischen Anwendungskontext, die User des KI-Systems, die konkreten Nutzungsvoraussetzungen sowie die Relevanz der Ergebnisse des KI-Systems vertieft in den Blick nimmt.
Es handelt sich bei der KI_Kontextanalyse um eine Weiterentwicklung der „Gestaffelte Kontextsitzungen“ nach Thomas Bevan („Theory of Machines“) ergänzt um Fragestellungen aus der „Human Centered AI“ (Mittelstand 4.0 -Kompetenzzentrum Usability).
Podcast:
"Nachhaltigkeit 2.0 – Zukunft gestalten mit KI"
mit Prof. Reinhard Kahle in der Reihe "KI heute"
vom 28.2.2024
"74 % der Befragten einer Statista Studie glauben nicht, dass es in den nächsten Jahren gelingen wird, den Klimawandel wirksam zu bekämpfen. Wie könnte KI hier helfen? Der Trend in der Künstlichen Intelligenz geht hin zu immer größeren und komplexeren Modellen. Diese können zwar Vorschläge machen, doch umsetzen muss sie der Mensch. Dessen Hauptproblem ist die Geschwindigkeit. In der Umsetzung und in der Finanzierung. Eine KI kann uns hier Wege aufzeigen. Doch auch die hat ihre Schattenseite: Leider ist schon das Entwickeln und das Trainieren von Modellen nicht sehr ressourcenschonend. Stellt sich also die Frage: Wie können wir heute schon den Einsatz und die Entwicklung von KI-Systemen nachhaltiger gestalten?"
Zu Gast: Prof. Dr. Reinhard Kahle leitet das Carl Friedrich von Weizsäcker-Zentrum an der Universität Tübingen und befasst sich dort mit Herausforderungen der Wissenschaften im digitalen Zeitalter, wozu auch KI gehört.
Geschäftsmodelle für die Circular Economy
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Partizipativer Workshop:
Geschäftsmodelle für die Circular Economy entdecken
"Gelungene Veranstaltung, toller Workshop und ein Vortrag mit viel Input. Eine gute Möglichkeit für praktische Insights in die Circular Economy und das Machine Learning. Der Workshop hat durch das LEGO eine norme Bereicherung erfahren, die Einbindung in die partizipativen Aufgaben war sehr gut."
Sven Galander, Managing Director RainmakerSociety GmbH
Die moderne Circular Economy ist weit mehr als Abfallwirtschaft:
In Angesicht der Dynamik des Klimawandels und knapper werdender Ressourcen müssen Stoffströme und die Verantwortung der Unternehmen für in den Markt gebrachte Produkte neu gedacht werden. Verbaute Materialien sind wertvolle Rohstoffe, die am Ende des Produktlebenszyklus nicht entsorgt werden sollten, sondern für den weiteren Einsatz im Kreis geführt werden müssen. Das erfordert ein Umdenken entlang der gesamten Wertschöpfungskette und benötigt innovative Prozesse und den Einsatz neuer Technologien wie Machine Learning (KI), Cloudeinsatz und kollaborative Robotik.
Das BIM-Model (Building Information Modelling) in der Gebäude- und Infrastrukturplanung macht es vor: Gebäude und Infrastrukturelemente wie z.B. Brücken haben neben ihrer baulichen Funktion auch eine Aufgabe als Warenlager der Zukunft. Dafür wird ein zukunftsweisendes Datenmanagement benötigt, das über einen dynamischen Datenfluss tagesaktuelle Stoffströme abbilden kann.
Darüber hinaus kann über innovatives planerisches Vorgehen auch ein positiver Beitrag zur Klimaneutralität sichergestellt werden, etwa über die Auswahl der eingesetzten Materialen sowie deren Lebensdauer, Flexibilität und Produktionsprozesse.
Fast Forward Future
Workshopreihe auf den Jahrestagungen der GI: Konzeptionelle Herausforderungen für die KI
Chairs: Prof. Reinhard Kahle und Prof. Klaus Mainzeraptischer
Souveränität
Die moderne statistikbasierte Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren vor allem im Bereich der "generativen KI" aufsehenerregende Erfolge feiern können. Allerdings liegen diesen Anwendungen oft "foundational models" zu Grunde, die von amerikanischen Firmen oder dem chinesischen Staat kontrolliert werden.
In der Zwischenzeit ist zudem die Frage aufgetreten, ob diese Modelle unerlaubterweise urheberrechtlich geschützte Daten vom Internet abgegriffen haben. Für die digitale Souveränität Deutschlands erscheint es fundamental, eigene "foundationale models" zur Verfügung stehen zu haben. In Anbetracht der benötigten Ressourcen ist das aber ohne Zweifel nur als gesamteuropäisches (EU) Projekt realisierbar.
Gleichzeitig gilt es aber den besonderen europäischen Standards in Bezug auf Privatsphärenschutz, aber eben auch Urheberrecht, gerecht zu werden. Auf diesem Workshop sollen die konzeptionellen Fragen, die sich aus den Anforderungen an ein europäischen Wertvorstellungen gerecht werdenden "foundational models" ergeben, diskutiert werden. Das schließt auch die gesellschaftliche und politischen Herausforderungen mit ein.
Zukünfte
Der Künstlichen Intelligenz wird zuweilen eine tragende Rolle bei der Ausgestaltung der gesellschaftlichen Zukunft zugesprochen. Auf diesem Workshop diskutieren wir konzeptionellen Voraussetzungen unter denen der KI eine solche Rolle zukommen kann und die Herausforderungen, die sich dabei sowohl für die KI selbst als auch für die Gesellschaft ergeben. Das reicht von der Bewertung dystopischer Szenarien, bei dem den Menschen die Kontrolle über die Gestaltung der Welt zu entleiten droht, über die Frage nach der Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht in ein von KI durchdrungenen Zukunft bis hin zur Rolle, die sich der Mensch bei Eingriffen in die Entscheidungsgewalt von KI vorbehalten muß.
Naturwissenschaften
Methodisch leiten wir in den Naturwissenschaften „induktiv“ aus Beobachtungsdaten kausale Zusammenhänge ab und formulieren diese in mathematischen Gesetzen. Damit werden „deduktiv“ Erklärungen und Prognosen abgeleitet. Die deduktive Methode war in der ersten KI-Phase die Grundlage des automatischen Beweisens und der Expertensysteme. Mit Hilfe der statistischen Lerntheorie wird die induktive Methode heute in der KI zur Entdeckung von Datenkorrelationen verwendet. Statistische Korrelationen ersetzen aber keine kausalen Beziehungen. Damit hängen praktische Sicherheits- und Verifikationsfragen von Computerprogrammen zusammen. Der Workshop wird an Beispielen der Physik, Chemie, Biologie u.a. der Frage nachgehen, wie Forschungsmethoden der Naturwissenschaften durch KI-Methoden gestützt und u.U. verändert werden. Dabei bleibt die Kausalitätsfrage erkenntnistheoretisch und technisch fundamental, wie das Beispiel der EPR-Korrelationen zeigt, die heute der Quantenkommunikation zugrunde liegen.
Nachhaltigkeit
Es ist eine charakteristische Eigenschaft der neuen, auf Statistik basierenden KI, daß sich die Entscheidungsabläufe nicht im einzelnen nachverfolgen lassen ("Black Box"-Verfahren). Damit läßt sich im allgemeinen im nachhinein nicht mehr genau feststellen, auf welcher Grundlage ein Ergebnis erzielt wurde, ebenso wie sich nur schwierig detaillierten Vorgaben machen lassen, was für Kriterien für eine Entscheidung herangezogen werden dürfen. Dieses Problem wird bereits im Hinblick auf Diskriminierungsverbote intensiv diskutiert. Breiter gefaßt stellt sich aber auch die Frage, ob und wie allgemeine Zielvorgaben wie "Nachhaltigkeit" z.B. durch regulative Vorgaben in der Künstlich Intelligenz zur Geltung gebracht werden können, um nicht einfach nur auf die Verantwortung des Anwenders abgeschoben zu werden.
Konzeptionelle Herausforderungen
Die neue, auf stastischer Analyse großer Datenmengen aufbauende KI hat eine ganze Reihe von zukunftsträchtigen Erfolgen vorzuwiesen (z.B. zu Bilderkennung; Medizin; selbstfahrende Autos; etc.). Allerdings ist die KI auch kein "Allheilmittel". Man wird von ihr nicht erwarten, z.B. das Haltproblem zu lösen, und wären effiziente Faktorisierungsalgorithmen in ihrer Reichweite, müßte wohl auch das Internetbanking gestoppt werden. In diesem Workshop sollen computationelle Fragestellungen diskutiert werden, für die durch die moderne KI (noch?) keine Lösungsmöglichkeiten zu sehen sind. Im besonderen soll dabei auch der Frage nachgegangen werden, wie u.U. formal gezeigt werden könnte, daß diese Fragestellungen mit KI-Methoden nicht lösbar sind.
Workshops auf Fachkonferenzen
Quantencomputing für die Circular Economy
Workshop auf der Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI) in Wiesbaden
am 24.9.2024,
Hochschule RheinMain
Circular Economy umfasst nach der EU-Definition alle Phasen der Wertschöpfung: Von der Produktgestaltung und Produktion bis hin zu Verbrauch, Reparatur, Abfallbewirtschaftung und sekundären Rohstoffen, die in die Wirtschaft zurückgeführt werden. Für die Umsetzung der zirkulären Strategien wird auf der Deep-Tech-Seite ein "Virtuelles Engineering" benötigt.
Für die Umsetzung der Circular Economy sind vielfältige Innovationen erforderlich, unter anderem durch neue Materialien und Produkte, veränderte Workflows, optimierte Datenmanagementprozesse sowie Veränderungen in der Logistik und dem Transport.
Welchen Beitrag kann das moderne Quantencomputing für das Virtuelle Engineering oder die Umsetzung der neun R-Strategien leisten?
1. Refuse:
Reduktion von Rohstoffen, Vermeidung von Abfall durch ressourcenschonende Produktionsprozesse
2. Rethink: Reversed Logistics und Materialinnovationen
3. Reduce: Erhöhung der Effizienz durch den geringeren Verbrauch von Ressourcen, Materialien und Energie
4. Reuse: Wiederverwendung von Produkten oder Produktteilen
5. Repair: Reparatur oder Wiederinstandsetzung
6. Refurbish: Rückgewinnung von Materialien
7. Remanufacture: Aufarbeitung eines Produkts mit Gebrauchtteilen und Neukomponenten
8. Repurpose: Entnahme von Produkten und Komponenten für neue Wertschöpfung und neue Funktionen
9. Recycle:
Rückgewinnung von Materialien
„Bring dich ein! Circular Economy starten für alle - Ein Strategieworkshop“
Workshop auf der re:publica 24 in Hamburg
Wir arbeiten mit den strategischen Spielkarten "Circular Economy starten", die vielfältige Inspirationen bieten, wie und wo Sie in Ihrem beruflichen Alltag wirkungsvoll mit der Transformation zur Circular Economy starten können.
Die strategischen Spielkarten "Circular Economy starten" bauen auf dem Entwurf der "Nationalen Kreislaufwirtschaftsstrategie" des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz vom Juni 2024 auf.
Teilnehmenden-Feedback:
„Das war ein inspirierender und sehr informativer Strategieworkshop zur Circular Economy.
Die Relevanz und der Umfang der Transformation zur Circular Economy war mir vorher so nicht klar. Der Workshop hat in kürzester Zeit einen Einblick und Überblick zur Circular Economy verschafft.
Auf Basis des theoretischen Inputs und mit Hilfe der Impulskarten sowie kreativen Materialien (wie LEGO®), konnten wir unsere eigene Unternehmenswelt schnell und kreativ abbilden sowie uns Fragen zur Circular Economy bzw. Anforderungen und unternehmerischen Herausforderungen stellen.
Der moderierte Austausch in der Gruppe zu den sehr konkreten Ergebnissen jedes Einzelnen war sehr inspirierend und spannend.
Es wurde möglich, tiefer in den Unternehmensalltag anderer Branchen hineinzublicken, Ideen zu sammeln und die jeweiligen Hemmnisse und Herausforderungen konkret zu besprechen.
Ich danke für die tolle Moderation und Durchführung und nehme viele neue Impulse mit. Es hat wirklich Spaß gemacht.“
Michael Voß, Geschäftsführung, Voß Transformation Hamburg
Workshop-Ausschnitt:
„AI for the planet instead of for cash“
Workshop auf der re:publica 23 in Berlin
Gemeinsam wurden KI-basierte Lösungen für die Kreislaufwirtschaft als Serious Game mit LEGO® gestalten, mit Fokus auf die Problematiken bei Electronic Equipment und E-Waste. Zur Inspiration gab es einen Impulsvortrag mit Best-Practices-Lösungen der Ellen-MacArthur Foundation.
"Ich fand den Workshop "AI for the planet instead of for cash" wirklich inspirierend. Die Impulspräsentation und die anschließende Gruppenarbeit mit neuen Leuten haben eine interessante Dynamik geschaffen und zu vielen Aha-Momenten geführt. Besonders das kreative Arbeiten mit Legobausteinen und die darauf folgende Gruppenvorstellung waren eine klasse Erfahrung. Solche Workshops machen wirklich Spaß und bleiben lange im Gedächtnis."
Andreas Kroh, Geschäftsführung, Flandi.ai
Workshopvideo: AI for the planet instead of for cash
Der Workshop beginnt mit Inputs aus den Best Practices der Ellen MacArthur Foundation, die zeigen, wie Machine Learning effektiv zu einer funktionierenden globalen Kreislaufwirtschaft beitragen kann. Wir fokussieren uns dabei auf real existierende Möglichkeiten in Form von Plattform-, Software- und Robotikanwendungen.
Dadurch inspiriert bauen wir mit LEGO unsere Lösungsideen für eine skalierte Kreislaufwirtschaft im Rapid-Prototypingverfahren.
Im dritten Teil werden wir dann die einzelnen Ideen zu einem „EEE & E-Waste“ Circular Economy-Ecosystem vernetzen und so ein LEGO-Modell einer grünen Zukunft entwerfen, das beispielhafte Lösungen für mögliche Kreislaufwirtschaftssysteme aufzeigen kann.
„Designing futures“
Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI) in Berlin 23
Workshop
Kreislaufwirtschaft und KI
Partizipativ KI-Ökosysteme für die Kreislaufwirtschaft entwerfen
"Kreislaufwirtschaft & KI"
Ein interdisziplinärer Co:Design Workshop mit haptischer Szenariomodellierung (LEGO® SERIOUS PLAY®) für neue,
KI-basierten Lösungen für die Kreislaufwirtschaft
Beitrag zur Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI) in Berlin am 28.9.2023 an der Hochschule für Wirtschaft und Technik zum Schwerpunkt "Designing Futures"
Aufbauend auf Inputs aus den Best Practices der Ellen MacArthur Foundation zu den Möglichkeiten von KI für die Kreislaufwirtschaft entwickeln die Teilnehmenden Lösungsideen im Rapid-Prototypingverfahren (unter Einsatz von LEGO® SERIOUS PLAY®), die nach und nach zu einem Business-Ökosystem vernetzt werden.
„Neue Werkzeuge wie künstliche Intelligenz können dafür sorgen, dass die einzigen Grenzen, die wir erfahren, die unserer Vorstellungskraft und der Endlichkeit der Ressourcen der Welt sind.“ Ellen McArthur Stiftung
Reinhard Kahle
Zukunft der KI: Verantwortung und Vertrauen
Klaus Mainzer
Zukunft durch hybride IT- und KI-Innovationen
Anna Hoffmann
Zukunftsstrategien partizipativ entwickeln
Workshop
Geodaten als open data für die Künstliche Intelligenz
auf der Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik 2022 in Hamburg
Innovative Anwendungen für die Umweltforschung
Die moderne Künstliche Intelligenz lebt von Daten. Aufgrund europäischer Initiativen stehen inzwischen durch "Copernicus" und "Galileo" umfassende Geodaten als open data zur Verfügung. Wir betrachten neue und innovative Anwendungen, z.B. in der Umweltforschung, die der Gesellschaft zu gute kommen.
In fünf Praxisbeiträgen wird das Thema von verschiedenen Akteuren der Goedaten-KI aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet. Daran schließt sich eine längere gemeinsame Austauschrunde aller Gäste an, die im Sinne des Dialogformats nach David Bohm geführt wird. Ziel des Dialogs ist es, gemeinsam Fragen und Handlungsansätze zu entwickeln, die das Thema skaliert weiterführen können.
Serious Gaming Vorteile nutzen:
AI Literacy mit Spaß und nachhaltigen Erkenntnissen
Partizipative Workshops für Gruppen auf Anfrage
Workshop:
Geschäftsmodelle für die Circular Economy entdecken
"Gelungene Veranstaltung, toller Workshop und Vortrag mit viel Input. Eine gute Möglichkeit für praktische Insights in die Circular Economy und das Machine Learning. Der Workshop hat durch das LEGO eine norme Bereicherung erfahren, die Einbindung in die partizipativen Aufgaben war sehr gut."
Sven Galander, Managing Director RainmakerSociety GmbH
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Das ist sowohl Inhouse, auf Konferenzen als auch in Tübingen möglich.
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Seminarort in Tübingen:
Carl Friedrich von Weizsäcker Zentrum
Universität Tübingen
Doblerstraße 33, 72074 Tübingen
Weitere Infos:
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