Universität Wien

053929 VU KI-Ethik (2026S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 03.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 10.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 17.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 24.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 14.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 28.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 05.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 12.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 19.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 26.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 02.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 09.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 16.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 23.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 30.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele: Die Studierenden kennen spezifische Ansätze der KI-Ethik einschließlich hierzu notwendiger Grundlagen der theoretischen KI-Philosophie. Sie beherrschen fortgeschrittene Methoden ethischen Argumentierens, können Fehlschlüsse in der ethischen Bewertung von generativer KI, Large language models etc. vermeiden und selbstständig argumentative Perspektiven auf gesellschaftliche Folgen wie dem Wandel von Bildung, Arbeit, Fragen der Nachhaltigkeit, medialer Berichterstattung oder demokratischer Meinungsbildung entwickeln. Sie können einschlägige (Fach-)Publikationen und Positionen der Debatte kritisch reflektieren und fallbezogen anwenden.

Inhalte: Methoden, Prinzipien, Konzepte und zentrale Autor*innen der KI-Ethik, weiterhin Übung ethischer Bewertungsverfahren mit spezifischem Blick auf KI, Verantwortung und Normen im Umgang mit KI, Fallbeispiele ethischer Konflikte, Ethikkodizes zur Regulierung von KI. Spezifisch technische Möglichkeiten und Grenzen verschiedener KI-Modelle aus ethischer Sicht (Biases in Daten und Modellen, Nachvollziehbarkeit von KI basierten Entscheidungen etc.), fortgeschrittene Konzepte und Verfahren KI-ethischer Einzelfallbehandlungen (Analyse von digitalen Oberflächen- und Tiefenstrukturen, Sprachkritik digitaler Metaphern oder normativer Anthropomorphisierung etc.) sowie ausgewählte theoretische Grundlagen (Sprachphilosophie, Philosophie des Geistes, Körper-Geistverhältnis, KI-Paradigmen von Turing über künstliche neuronale Netze bis hin zum embodied approach und ihr Einfluss auf Körperbilder, Leiblichkeit, soziale Relationen etc.) sowie fortgeschrittene praktische Übungen zu (alternativen) sozialen Medien („Policyverhandlungen selbst führen!“).

Methoden: Die Veranstaltung lebt von Ihrer Mitarbeit! Praktisches, gemeinsames und individuelles Arbeiten stehen im Mittelpunkt. Das kritische Diskutieren gehört neben schriftlichen Ausarbeitungen und Präsentationen vor der Gruppe zu den Methoden des Seminars.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Regelmässige und aktive Teilnahme in den einzelnen Veranstaltungen, mündliche und schriftliche Leistungen, Verwendung von Moodle

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Es gilt generelle Anwesenheitspflicht bei allen Sitzungen. Einzelne Termine ohne Anwesenheitspflicht stellen die Ausnahme dar und werden Ihnen explizit mitgeteilt. Einmaliges unentschuldigtes Fernbleiben wird toleriert.

Zur Beurteilung wird sowohl der Arbeitsprozess im Zuge der Lehrveranstaltung als auch die Produkte der gemeinschaftlichen und individuellen Arbeit herangezogen. Alle geforderten Teilleistungen sind zu erbringen und jeweils mit mindestens 50% zu bestehen, um die Veranstaltung erfolgreich abschließen zu können.

1. Aktive Mitarbeit (20% der Gesamtnote)
2. Mündliche Teilleistungen/Referate (30% der Gesamtnote)
3. Schriftliche Teilleistungen (50% der Gesamtnote)

Prüfungsstoff

Diskussionen, Vorträge, Referate, Literatur, schriftliche Leistungen, Material auf Moodle

Literatur

AI HLEG (2019) Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence. European Commission, Brüssel
Bynum T (2016/2001) Computer and information ethics. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. [Online: https://plato.stanford.edu/archives/sum2018/entries/ethics-computer]
Class CB/Coy W/Kurz C/Obert O/Rehak R/Trinitis C/Ullrich S/Weber-Wulff D (Hg) (2023) Gewissensbisse – Fallbeispiele zu ethischen Problemen der Informatik. Transcript, Bielefeld
Crawford K (2019) Atlas of AI. YUP, New Haven and London
Dignun V (2019) Responsible artificial intelligence. Springer, Cham
Dubber M/Pasquale F/Das S (Hg) (2020) The oxford handbook of ethics of AI. OUP, Oxford
Funk M (2022) Computer und Gesellschaft. Roboter und KI als soziale Herausforderung – Grundlagen der Technikethik Band 3. Springer Vieweg, Wiesbaden
Funk M (2023a) Künstliche Intelligenz, Verkörperung und Autonomie. Theoretische Probleme – Grundlagen der Technikethik Band 4. Springer Vieweg, Wiesbaden
Funk M (2023b) Ethik künstlicher Intelligenz. Eine Topographie zur praktischen Orientierung. essential. Springer Vieweg, Wiesbaden
Grunwald A/Hillerbrand R (Hg) (2022) Handbuch Technikethik. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. Metzler/Springer, Berlin
Janich P (2006) Was ist Information? Suhrkamp, Frankfurt a.M.
Mainzer K (Hrsg) (2019ff) Philosophisches Handbuch Künstliche Intelligenz. Springer, Wiesbaden
Müller VC (2020) Ethics of artificial intelligence and robotics. The Stanford Encyclopedia of Philosophy [Online: https://plato.stanford.edu/entries/ethics-ai]
O’Neil C (2017) Angriff der Algorithmen. Hanser, München
Schmid T/Hildesheim W/Holoyad T (2023) Künstliche Intelligenz managen und verstehen. Beuth, Berlin u.a.
Turing AM (2021/1950) Computing Machinery and Intelligence. Können Maschinen Denken? Reclam, Stuttgart
UNESCO (2022) Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO, Paris
Weitere Literatur wird in der LV bekannt gegeben.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 27.02.2026 00:02