Künstliche Intelligenz in der Forschung : : Neue Möglichkeiten und Herausforderungen Für Die Wissenschaft.

• Superior document: Ethics of Science and Technology Assessment Series ; v.48
• Author: Gethmann, Carl Friedrich.
• TeilnehmendeR: Buxmann, Peter.; Distelrath, Julia.; Humm, Bernhard G.; Lingner, Stephan.; Nitsch, Verena.; Schmidt, Jan C.; Spiecker genannt Döhmann, Indra.
• Place / Publishing House: Berlin, Heidelberg : : Springer Berlin / Heidelberg,, 2021.; {copy}2022.
• Year of Publication: 2021
• Edition: 1st ed.
• Language: German
• Series: Ethics of Science and Technology Assessment Series
• Physical Description: 1 online resource (201 pages)

Table of Contents

Intro -- Vorwort -- Empfehlungen für den Umgang mit KI in der wissenschaftlichen Forschung -- Recommendations for dealing with AI in scientific research -- Inhaltsverzeichnis -- Über die Autoren -- 1: Einführung -- 1.1 Fragestellung -- 1.2 Künstliche Intelligenz: eine Einordnung -- 1.2.1 Ein Thema von großer öffentlicher Aufmerksamkeit -- 1.2.2 KI im Kontext von Automatisierung und Digitalisierung -- 1.2.3 Definition von KI -- 1.3 Wissenschaftliches Arbeiten als Teilbereich der Wissensarbeit -- 1.4 KI in wissenschaftlicher Forschung -- Literatur -- 2: Grundlagen und Anwendungen von KI -- 2.1 Historie von KI -- 2.2 Grundlagen der KI -- 2.2.1 Die Landkarte der KI -- 2.2.2 Machine Learning -- 2.2.3 Wissensbasierte KI -- 2.2.4 Zusammenspiel von wissensbasierter KI und Machine Learning -- 2.2.5 Die Rolle von Algorithmen in KI-Systemen -- 2.3 Anwendungen von KI -- 2.3.1 Teilchenphysik -- 2.3.2 Klimaforschung -- 2.3.3 Medizin -- 2.4 Fazit -- Literatur -- 3: Zur Frage der Ersetzbarkeit des Menschen durch KI in der Forschung -- 3.1 Einleitung -- 3.2 KI und menschliche Wissensbildung -- 3.2.1 Intelligenz -- 3.2.2 Denken können -- 3.2.3 Zusammenfassung -- 3.3 Künstliche Agenten und menschliche Handlungsurheberschaft -- 3.3.1 Handlungsurheberschaft und Zurechenbarkeit -- 3.3.2 Kausale Geschlossenheit -- 3.3.3 Merkmale wissenschaftlicher Intelligenz -- 3.3.4 Behaupten und Begründen -- 3.3.5 Wahrheit als Wohlbegründetheit -- 3.3.6 Zusammenfassung -- 3.4 Das wissenschaftliche Bacon-Projekt und die KI -- 3.4.1 Kontemplation versus Intervention -- 3.4.2 Poietisches (technisches) und praktisches Wissen -- 3.4.3 Zweck und Nutzen wissenschaftlichen Wissens -- 3.4.4 Kausalität und Korrelation -- 3.4.5 Die Bedeutung von Big Data für die Wissenschaft -- 3.4.6 Zusammenfassung -- 3.5 Deterministische und probabilistische Voraussagen -- 3.5.1 Erklären und Voraussagen.

3.5.2 Fehlschlüsse: Stratifizierung -- 3.5.3 Beispiel: evidenzbasierte Medizin -- 3.5.4 Zusammenfassung -- 3.6 Methodische Verfahren und heuristische Urteilskraft -- 3.6.1 Falsifizierbarkeit und Falsifikation -- 3.6.2 Grenzen und Schwierigkeiten des Verfahrens der Falsifikation -- 3.6.3 Unterbestimmtheit wissenschaftlicher Theorien -- 3.6.4 Theoriendynamik und die epistemische Funktion von Wissenschaftlergemeinschaften -- 3.6.5 Zusammenfassung: Die Unverzichtbarkeit menschlicher Erkenntnissubjekte -- 3.7 Fazit -- Literatur -- 4: Wandel und Kontinuität von Wissenschaft durch KI. Zur aktuellen Veränderung des Wissenschafts- und Technikverständnisses -- 4.1 Einleitung -- 4.2 Vier leitende Wissenschaftsverständnisse - das Referenzsystem -- 4.2.1 Wissenschaft als theoriebasiertes Prognoseverfahren -- 4.2.2 Wissenschaft als Experimentierhandeln und Interventionsform zur Herstellung von Reproduzierbarkeit -- 4.2.3 Wissenschaft als stringente Prüfmethode und als kritischer Garant intersubjektiver Geltung -- 4.2.4 Wissenschaft als Grundlage des Weltverständnisses und als Erklärungslieferant -- 4.2.5 Zwischenfazit: Vielheit und Einheit wissenschaftlicher Disziplinen -- 4.3 KI und Machine Learning als Katalysator eines Wandels der vier Wissenschaftsverständnisse? -- 4.3.1 Prognostizieren ohne Wissen: KI stärkt das prognoseorientierte Wissenschaftsverständnis - ohne Gegenstandswissen -- 4.3.2 Handlungsermöglichung ohne Experiment: KI folgt keinem experimentbasiertem Wissenschaftsverständnis - verstärkt dennoch Handlungsoptionen -- 4.3.3 Prüfen auf komplementären Wegen: KI relativiert das Ideal des testbasierten Wissenschaftsverständnisses - ermöglicht aber neue phänomenologische Prüfformen -- 4.3.4 Kausalität ohne Theorie: KI folgt keinem erklärungsbezogenem Wissenschaftsverständnis - verbleibt dennoch im Horizont von Kausalität.

4.4 Von den Verfahren und Methoden zu den Objekten: Schwache Regelhaftigkeit nutzen - komplexe Objektsysteme werden zugänglich -- 4.5 Die Black Box und ihre Intransparenz -- 4.6 Auf dem Wege zu einer nachmodernen Technik - verwendet auch in der Wissenschaft -- 4.7 Techniktrends: Ermöglichungstechnologie, Konvergenztechnologie, Technoscience -- 4.8 Fazit -- Literatur -- 5: Auswirkungen von Digitalisierung und KI auf die wissenschaftliche Arbeit -- 5.1 Wissenschaftliche Arbeit als Teilbereich der Wissensarbeit -- 5.2 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsbedingungen von wissenschaftlich Arbeitenden -- 5.3 KI und Automation der wissenschaftlichen Arbeit -- 5.4 Empirische Befunde zu den Auswirkungen von KI und Digitalisierung auf die Arbeit und Arbeitsbedingungen von Forschenden -- 5.4.1 Auswirkungen der Digitalisierung auf den Forschungsalltag -- 5.4.2 Angaben zum Einsatz von KI-basierten Technologien -- 5.5 Fazit -- Literatur -- 6: Die Regulierungsperspektive von KI/BigData in der Wissenschaft -- 6.1 Künstliche Intelligenz und BigData im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Forschungsevaluation -- 6.2 Regulierungsansätze von Künstlicher Intelligenz -- 6.3 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz im allgemeinen Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz: Zwei Konstellationen -- 6.4 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz als Mittel der Forschung -- 6.4.1 Der grundsätzliche Konflikt zwischen Datenschutzrecht und Forschungsfreiheit -- 6.4.2 Wissenschaftsfreiheit -- 6.4.3 Datenschutzrecht -- 6.4.4 Das Austarieren von Datenschutz und Wissenschaftsfreiheit nach dem Verständnis der DSGVO sowie des deutschen Rechts -- 6.4.5 Die Lockerung der Zweckbindung in Art. 5 Abs. 1 lit. b 2. HS DSGVO -- 6.5 Datenschutzrecht und sonstige Anforderungen bei Kooperationen -- 6.6 Fazit und Ausblick -- Literatur -- 7: Kurzfassung und Schlussfolgerungen.

7.1 Zentrale Ergebnisse -- 7.2 Wünschbare Forschungsbedingungen im Zeitalter von KI -- 7.2.1 Strategievorschläge an das Wissenschaftssystem -- 7.2.2 Empfehlungen für den Ausbildungs- und Weiterbildungsbereich -- 7.2.3 Wünsche an die Regulierung von KI-basierter Forschung -- Literatur.