KI, synthetische Medien und Desinformation

Der Vortrag führt zunächst überblicksartig in KI-Verfahren in Bildungskontexten ein und stellt deren aktuelle und potenzielle zukünftige Relevanz vor. Anhand von Fallbeispielen werden verschiedene analytische sowie synthetische Verfahren diskutiert - dabei wird sowohl auf spezifisch für Bildungsanwendungen entworfene KI-Systeme als auch auf allgemeiner nutzbare KI-Technologien mit Relevanz für Bildungskontexte eingegangen.

In seinem Vortrag stellt Christian Stöcker u.a. Zwischenergebnisse aus dem Projekt Notorious vor, die andeuten, wie eine Art KI-gestütztes Frühwarnsystem eines Tages aussehen könnte. Anhand eines Fallbeispiels soll die Komplexität einer konkreten Desinformationskampagne illustriert werden: Akteure, Interaktionen, technische Methoden etc. Abschließend werden Handlungsempfehlungen gegeben.

Während der COVID-19-Pandemie wurden wissenschaftliche Gesundheitsinformationen verstärkt verbreitet und diskutiert. Teilweise wurden dabei jedoch Kontexte geändert, Informationen weggelassen und andere Formen der Manipulation eingesetzt, um andere zu täuschen. Solche Desinformationskampagnen können gerade im Gesundheitsbereich weitreichende Folgen haben.
Maria Henkel stellt in ihrem Vortrag das Forschungsprojekt "DESIVE² - Desinformationsverhalten verstehen" vor. Ziel des Projekts ist es, die vermeintliche Wissenschaftlichkeit als Treiber von digitalen Desinformationskampagnen zu erforschen und eine umfängliche Charakterisierung von wissenschaftlich anmutender Gesundheits-Desinformation zu entwickeln. Dabei sollen die zugrundeliegenden Mechanismen der digitalen Verbreitung vermeintlich wissenschaftlicher Desinformationen anhand qualitativer Methoden erforscht werden. Im Zentrum des Vortrags steht die Frage: "Wie entsteht eigentlich wissenschaftliche Desinformation?".

Im Vortrag werden zunächst technikphilosophische Gedankenanstöße zu technologischer Innovation, für die die derzeitige künstliche Intelligenz einen vorläufigen Höhepunkt darzustellen scheint, vorgelegt, die mögliche geistesgeschichtliche Gründe aufzeigen, welches problematische Technikverständnis Teilhabe an technologischer Innovation versperrt und wie dem argumentativ begegnet werden kann. Es folgt ein Plädoyer für die Teilhabe an Innovation auch für geistes- und sozialwissenschaftliche Fächer und vielmehr noch für eine inter- bzw. transdisziplinäre Beschäftigung mit Technologie und KI. An Beispielen erläutert, folgt daraus, dass ein idealistischer Bildungsbegriff, entgegen gängiger Stereotype, technologische Innovation und Bildungsideale durchaus in Synergie bringen kann, um damit den Herausforderungen der Zeit nicht nur zu begegnen, sondern die Zukunft human und selbstbestimmt zu gestalten.