Florian Braun

Philosophie in Lehre und Forschung

KI und LLM. Philosophische Analyse des Einsatzes in Forschung und Lehre (200159)

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Inhaltsskizze | Modulzuordnung und inhaltliche Schwerpunkte | Literaturempfehlungen | Anmeldung | Seminarplan

Inhaltsskizze

In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit Künstlicher Intelligenz mit einem besonderen Fokus auf Large Language Models. Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Vermittlung der theoretischen Basisideen, der erkenntniskritischen Einschätzung der wissenschaftlichen Reichweite und der forschungsethischen Auslotung des Einsatzes in Forschung und Lehre.

Modulzuordnung und inhaltliche Schwerpunkte

Modulzuordnung gemäß der Studienordnung im Zertifikatsstudiengang „Forschungsethik“

  • Zertifikatsstudiengang Forschungsethik: Modul Grn M2GS 01 und Grn M2NLT 01 Vertiefung Wissenschaftsphilosophie
  • GRN-Modul Philosophie und Ethik des Forschens im Masterstudiengang PWU: grnpwu-01a
  • Nebenfach Informatik

Literaturempfehlungen

  1. Ertel (2025): Grundkurs Künstliche Intelligenz. Eine praxisorientierte Einführung. Springer
  2. Fischer (2024): Künstliche Intelligenz. In: Gutmann et. al., Hg.: Handbuch Technikphilosophie. Springer
  3. Kurpicz-Briki (2024): Mehr als ein Chatbot. Entmystifizierung der Sprachmodelle. Springer
  4. Mainzer, Hg. (2024): Philosophisches Handbuch Künstliche Intelligenz. Springer
  5. Bendel (2023): 300 Keywords Generative KI. Springer
  6. Hemler (2023): ChatGPT als Hilfsmittel in der juristischen Klausur – ein Experiment. ZDRW 4
  7. Reinmann (2023): WOZU SIND WIR HIER? Reflexion und Diskussion zu ChatGPT in der Hochschullehre. Impact Free
  8. Seemann (2023): KI, LLM, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft. Hans Böckler Stiftung
  9. Hochschulforum Digitalisierung (2023): Zehn Thesen zur Zukunft des Schreibens in der Wissenschaft. Diskussionspapier 23
  10. Rosengrün, Sebastian (2021): Künstliche Intelligenz zur Einführung. Junius
  11. Bendel, Hg. (2019): Handbuch Maschinenethik. Springer
  12. Mainzer, Klaus (2018): Wie berechenbar ist unsere Welt. Herausforderungen für Mathematik, Informatik und Philosophie im Zeitalter der Digitalisierung. Springer

Anmeldung

Um am Seminar teilzunehmen, melden Sie sich bitte im gleichnamigen OLAT-Kurs an. Eine Einschreibung in den OLAT-Kurs ist wichtig für die erfolgreiche Seminarteilnahme.

Seminarplan

Die Sitzungen finden jeweils dienstags von 18:00 – 19:30 Uhr in LS2, Seminarraum S4 – R.01.018b statt (ab 15.04.2025). Die Texte sind Auszüge aus der oben genannten Literatur, die Sie im OLAT-Kurs finden. Nach vorläufiger Planung werden wir folgende Inhalte behandeln:

DatumThema
15.04.Einführung
22.04.Was sind LLM? Grundbegriffe und Basisideen
(Kurpicz-Briki) Einführung in maschinelles Lernen / Anwendungen automatischer Textverarbeitung / Methoden automatischer Textverarbeitung (T01)
29.04.(Kurpicz-Briki) Tieferer Einblick ins maschinelle Lernen / Deep Learning (T02)
06.05.(Kurpicz-Briki) Wortvektoren (T03)
13.05.(Kurpicz-Briki) Die Welt der Sprachmodelle (T04)
20.05.(Kurpicz-Briki) Transformer Modelle (T05)
27.05.Erkenntniskritische und forschungsethische Aspekte
(Kurpicz-Briki) Wahr oder falsch? (T06)
03.06.(Misselhorn) Maschinenethik und Philosophie (T07)
10.06.NEU: (Rosengrün) Können Maschinen denken? (T08)
17.06.(Seng) Maschinenethik und Künstliche Intelligenz (T09)
24.06.(Seemann) Was können Large Language Models? (T10)
01.07.Spezifische Probleme im Umgang mit KI
(Reinmann) WOZU SIND WIR HIER? Reflexion und Diskussion zu ChatGPT in der Hochschullehre (T11)
08.07.NEU: (Hütt, Schuber) Fairness von KI-Algorithmen (T12)