{"id":24690,"date":"2025-06-13T08:40:20","date_gmt":"2025-06-13T06:40:20","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=24690"},"modified":"2026-02-11T14:52:39","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:39","slug":"junge-stimmen-fuer-faire-ki-forschung-die-verbindet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/junge-stimmen-fuer-faire-ki-forschung-die-verbindet\/","title":{"rendered":"Junge Stimmen f\u00fcr faire KI: Forschung, die verbindet"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Von Andreas Waldis<\/a><\/p>\n\n\n\n

Nebel, Regen, Schnee. Und mittendrin 25 Nachwuchsforschende aus ganz Europa, die sich eine Woche lang mit gesellschaftlichen Verzerrungen in KI-Systemen auseinandersetzten.
Statt Konferenzroutinen pr\u00e4gten Workshops, pers\u00f6nliche Gespr\u00e4che und gemeinsame Aktivit\u00e4ten das Programm.<\/p>\n\n\n\n

KnitTogether \u2013 eine Forschungswoche in den Bergen<\/strong><\/summary>
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KnitTogether<\/a> ist ein Format f\u00fcr Nachwuchsforschende, das den Austausch zu gesellschaftlich relevanten Fragen rund um K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00f6rdert. Die erste Ausgabe fand im Mai 2025 im appenzellischen Ort Wildhaus statt \u2013 organisiert von der Hochschule Luzern, der Universit\u00e4t Stuttgart und der Universit\u00e4t Hamburg. <\/p>\n\n\n\n

Im Zentrum stand das Thema Bias in Sprachmodellen<\/strong> \u2013 also gesellschaftliche Verzerrungen, die sich in KI-Systemen niederschlagen k\u00f6nnen wie die Ungleichbehandlung von Geschlechtern. 25 Teilnehmende aus ganz Europa diskutierten, wie faire und transparente Modellierung gelingen kann.<\/p>\n\n\n\n

Statt Frontalvortr\u00e4gen gab es Workshops, Peer-Reviews, Mini-Talks \u2013 und gemeinsames Kochen, Spielen und Wandern. Der Austausch wurde so nicht nur produktiv, sondern auch pers\u00f6nlich und verbindend.<\/p>\n\n\n\n

Erm\u00f6glicht wurde die Woche durch die Unterst\u00fctzung der Hochschule Luzern, der Universit\u00e4t Stuttgart, der Universit\u00e4t Hamburg und der Gesellschaft f\u00fcr Sprachtechnologie und Computerlinguistik.<\/p>\n<\/div><\/details><\/div>\n\n\n\n


Drei Erkenntnisse aus einer Woche Forschung ohne Leistungsdruck<\/strong><\/h3>\n\n\n\n\n\n

1. Vertrauen vor Daten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Gute Forschung beginnt mit Beziehungen: mit offenem Austausch, geteilten Erfahrungen und der Freiheit, auch Unsicherheiten zeigen zu d\u00fcrfen. KnitTogether<\/a> hat deutlich gemacht, wie wichtig sichere R\u00e4ume daf\u00fcr sind.  Besonders f\u00fcr Nachwuchsforschende, die sich oft zwischen Konkurrenzdruck und hohen Erwartungen bewegen. Viele Teilnehmende nutzten diesen gesch\u00fctzten Rahmen, um herauszufinden, worauf sie sich in ihrer Forschung wirklich fokussieren m\u00f6chten und wo sie pers\u00f6nlich weiterwachsen wollen.<\/p>\n\n\n\n

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2. KI braucht kritisches Bewusstsein<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Zentrum der Woche stand das Thema Bias in NLP (Natural Language Processing) \u2013 also Verzerrungen in Sprachmodellen, die gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln oder verst\u00e4rken k\u00f6nnen. Ob geschlechtergerechte Sprache, kulturelle Stereotype oder die Dominanz des Englischen: Verzerrungen sind nicht nur technische Fehler, sondern Ausdruck gesellschaftlicher Machtverh\u00e4ltnisse, welche auch in den Trainingsdaten dieser Sprachmodellen enthalten sind. Und diese ver\u00e4ndern sich laufend. Die Teilnehmenden sind sich einig: Forschung muss das mitdenken. Und sie muss vor allem die Aspekte von Bias transparent machen, um den Benutzenden die M\u00f6glichkeit zu geben diese Modelle selbstbewusst und mit der n\u00f6tigen Verantwortung zu verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Verantwortung in der KI: Bias sichtbar machen<\/strong><\/summary>
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Sprachmodelle basieren auf riesigen Textmengen und \u00fcbernehmen dabei auch gesellschaftliche Vorurteile die in diesen Trainingsdaten enthalten sind. Diese Verzerrungen (Bias) betreffen etwa Geschlecht, Herkunft, Sprache oder soziale Rollenbilder. Sie sind nicht nur technische Nebenwirkungen, sondern Abbild gesellschaftlicher Machtverh\u00e4ltnisse \u2013 und k\u00f6nnen durch KI-Systeme weiter verst\u00e4rkt werden.<\/p>\n\n\n\n

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