Aus dem Kurs: Mit generativer KI kritisch(er) denken

Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI für kritisches Denken

Aus dem Kurs: Mit generativer KI kritisch(er) denken

Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI für kritisches Denken

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Natürlich gibt es beim Einsatz von KI auch Risiken und Herausforderungen, sowohl generell als auch beim kritischen Denken. Betrachten wir einige der wichtigsten Risiken und Herausforderungen. 1. Abhängigkeit von Datenqualität und Bias. Eine der allergrößten Herausforderungen beim Einsatz von KI ist die Abhängigkeit von der Qualität der Trainingsdaten. KI-Modelle lernen aus den Daten, mit denen sie gefüttert werden. Wenn diese Daten, Verzerrungen oder Vorurteile, im Englischen sogenannte Biases enthalten, spiegelt die KI diese Verzerrungen wieder. Beispiel: Wenn eine KI zur Personalrekrutierung mit historischen Daten trainiert wird, die diskriminierende Praktiken enthalten, könnte die KI diese Vorurteile unbewusst verstärken. Dies kann die Entscheidungsfindung beeinträchtigen und zu ungerechten oder unethischen Ergebnissen führen. 2. Verlust der menschlichen Kontrolle und Urteilsfähigkeit. Der Einsatz von KI birgt die Gefahr, dass sich Menschen zu sehr auf die Technologie verlassen und ihre eigenen kritischen Denkfähigkeiten vernachlässigen. Wenn Entscheidungen zunehmend automatisiert werden und die menschliche Kontrolle und Urteilsfähigkeit abnehmen, kann dies zu einer passiveren Haltung gegenüber der eigenen Entscheidungsfindung und dem Zutrauen in die eigene Entscheidungsfähigkeit führen. Überspitzt formuliert könnten wir so bequem werden, dass wir sagen: Warum soll ich selbst nachdenken, wenn die KI das übernehmen kann? Beispiel: In Unternehmen könnte eine zu starke Abhängigkeit von KI-gestützten Vorhersagen dazu führen, dass kritische Fragen nicht gestellt und unüberlegte Entscheidungen getroffen werden, weil die Technologie als unfehlbar wahrgenommen wird. 3. Ethische und rechtliche Bedenken Der Einsatz von KI bringt auch ethische und rechtliche Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass KI-Systeme transparent arbeiten und dass Entscheidungen nachvollziehbar sind, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und ethische Standards einzuhalten. Beispiel: Ein KI-Modell, das ohne ausreichende Transparenz Entscheidungen trifft, könnte in sensiblen Bereichen wie der Justiz oder im Gesundheitswesen schwerwiegende ethische Bedenken aufwerfen. Es ist entscheidend, dass die Entscheidungskriterien der KI nachvollziehbar und fair sind. Daher müssen wir KI Ergebnissen immer kritisch gegenüberstehen und sie hinterfragen. In den kommenden Lektionen werde ich spezifische Anwendungen von KI im kritischen Denken betrachten und darauf eingehen, wie Sie diese Technologien effektiv und verantwortungsvoll nutzen können.

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