Dr. Christian Schulz hält Vortrag über soziale Kontextsensitivität in der KI-Entwicklung an der University of North Carolina
Am 13. September wird Dr. Christian Schulz, assoziierter Nachwuchsgruppenleiter des TRR, an einem interdisziplinären Workshop an der University of North Carolina in Chapel Hill (USA) teilnehmen. Der Workshop mit dem Titel "Sociotechnical Consequences of AI: An Interdisciplinary Exploration of Ethical, Organizational, Social, and Computational Dimensions" vereint internationale Expert*innrn, um die vielschichtigen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) zu diskutieren.
In seinem Vortrag mit dem Titel "The mental models dilemma or how to build social context-sensitive AI" wird Dr. Schulz auf das sogenannte "Mental Models Dilemma" eingehen. Mentalmodelle spielen eine zentrale Rolle in der Entwicklung von KI-Systemen und basieren auf dem Konzept, wie Menschen ihre Umwelt verstehen und auf sie reagieren. Dr. Christian Schulz wird die historische Entwicklung des Mentalmodell-Konzepts nachzeichnen, das seinen Ursprung in der Philosophie und Kognitionswissenschaft hat und in der Informatik vor allem durch die Arbeiten von Donald Norman geprägt wurde.
Der Vortrag thematisiert die Herausforderung, dass bisherige Ansätze zur Modellierung von Nutzern in der KI-Entwicklung oft universelle oder zumindest standardisierte Perspektiven einnehmen, die nicht die Vielfalt und Heterogenität realer Nutzer widerspiegelt. Schulz argumentiert, dass gerade die symbolischen Ansätze, die traditionell in der KI verwendet werden, die aktuell vorherrschenden konnektionistischen Methoden ergänzen können, um soziale Kontextsensitivität und Gerechtigkeit zu fördern.
Der Vortrag von Dr. Schulz ist Teil eines Programms, das weitere renommierte Redner umfasst, darunter Catherine D'Ignazio vom Massachusetts Institute of Technology (MIT). Der Workshop bietet eine Plattform für den Austausch über innovative Ansätze in der KI-Entwicklung, die nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch ethisch verantwortungsvoll und sozial gerecht sind.
