Table of Contents: Künstliche Intelligenz in der Forschung :

Künstliche Intelligenz in der Forschung : Neue Möglichkeiten und Herausforderungen Für Die Wissenschaft.

Bibliographic Details
Main Author:	Gethmann, Carl Friedrich.
Other Authors:	Buxmann, Peter., Distelrath, Julia., Humm, Bernhard G., Lingner, Stephan., Nitsch, Verena., Schmidt, Jan C., Spiecker genannt Döhmann, Indra.
Format:	eBook
Language:	German
Published:	Berlin, Heidelberg : Springer Berlin / Heidelberg, 2021.
Edition:	1st ed.
Series:	Ethics of Science and Technology Assessment Series
Subjects:	Electronic books.
Online Access:	Click to View

Table of Contents:

Intro
Vorwort
Empfehlungen für den Umgang mit KI in der wissenschaftlichen Forschung
Recommendations for dealing with AI in scientific research
Inhaltsverzeichnis
Über die Autoren
1: Einführung
1.1 Fragestellung
1.2 Künstliche Intelligenz: eine Einordnung
1.2.1 Ein Thema von großer öffentlicher Aufmerksamkeit
1.2.2 KI im Kontext von Automatisierung und Digitalisierung
1.2.3 Definition von KI
1.3 Wissenschaftliches Arbeiten als Teilbereich der Wissensarbeit
1.4 KI in wissenschaftlicher Forschung
Literatur
2: Grundlagen und Anwendungen von KI
2.1 Historie von KI
2.2 Grundlagen der KI
2.2.1 Die Landkarte der KI
2.2.2 Machine Learning
2.2.3 Wissensbasierte KI
2.2.4 Zusammenspiel von wissensbasierter KI und Machine Learning
2.2.5 Die Rolle von Algorithmen in KI-Systemen
2.3 Anwendungen von KI
2.3.1 Teilchenphysik
2.3.2 Klimaforschung
2.3.3 Medizin
2.4 Fazit
Literatur
3: Zur Frage der Ersetzbarkeit des Menschen durch KI in der Forschung
3.1 Einleitung
3.2 KI und menschliche Wissensbildung
3.2.1 Intelligenz
3.2.2 Denken können
3.2.3 Zusammenfassung
3.3 Künstliche Agenten und menschliche Handlungsurheberschaft
3.3.1 Handlungsurheberschaft und Zurechenbarkeit
3.3.2 Kausale Geschlossenheit
3.3.3 Merkmale wissenschaftlicher Intelligenz
3.3.4 Behaupten und Begründen
3.3.5 Wahrheit als Wohlbegründetheit
3.3.6 Zusammenfassung
3.4 Das wissenschaftliche Bacon-Projekt und die KI
3.4.1 Kontemplation versus Intervention
3.4.2 Poietisches (technisches) und praktisches Wissen
3.4.3 Zweck und Nutzen wissenschaftlichen Wissens
3.4.4 Kausalität und Korrelation
3.4.5 Die Bedeutung von Big Data für die Wissenschaft
3.4.6 Zusammenfassung
3.5 Deterministische und probabilistische Voraussagen
3.5.1 Erklären und Voraussagen.
3.5.2 Fehlschlüsse: Stratifizierung
3.5.3 Beispiel: evidenzbasierte Medizin
3.5.4 Zusammenfassung
3.6 Methodische Verfahren und heuristische Urteilskraft
3.6.1 Falsifizierbarkeit und Falsifikation
3.6.2 Grenzen und Schwierigkeiten des Verfahrens der Falsifikation
3.6.3 Unterbestimmtheit wissenschaftlicher Theorien
3.6.4 Theoriendynamik und die epistemische Funktion von Wissenschaftlergemeinschaften
3.6.5 Zusammenfassung: Die Unverzichtbarkeit menschlicher Erkenntnissubjekte
3.7 Fazit
Literatur
4: Wandel und Kontinuität von Wissenschaft durch KI. Zur aktuellen Veränderung des Wissenschafts- und Technikverständnisses
4.1 Einleitung
4.2 Vier leitende Wissenschaftsverständnisse - das Referenzsystem
4.2.1 Wissenschaft als theoriebasiertes Prognoseverfahren
4.2.2 Wissenschaft als Experimentierhandeln und Interventionsform zur Herstellung von Reproduzierbarkeit
4.2.3 Wissenschaft als stringente Prüfmethode und als kritischer Garant intersubjektiver Geltung
4.2.4 Wissenschaft als Grundlage des Weltverständnisses und als Erklärungslieferant
4.2.5 Zwischenfazit: Vielheit und Einheit wissenschaftlicher Disziplinen
4.3 KI und Machine Learning als Katalysator eines Wandels der vier Wissenschaftsverständnisse?
4.3.1 Prognostizieren ohne Wissen: KI stärkt das prognoseorientierte Wissenschaftsverständnis - ohne Gegenstandswissen
4.3.2 Handlungsermöglichung ohne Experiment: KI folgt keinem experimentbasiertem Wissenschaftsverständnis - verstärkt dennoch Handlungsoptionen
4.3.3 Prüfen auf komplementären Wegen: KI relativiert das Ideal des testbasierten Wissenschaftsverständnisses - ermöglicht aber neue phänomenologische Prüfformen
4.3.4 Kausalität ohne Theorie: KI folgt keinem erklärungsbezogenem Wissenschaftsverständnis - verbleibt dennoch im Horizont von Kausalität.
4.4 Von den Verfahren und Methoden zu den Objekten: Schwache Regelhaftigkeit nutzen - komplexe Objektsysteme werden zugänglich
4.5 Die Black Box und ihre Intransparenz
4.6 Auf dem Wege zu einer nachmodernen Technik - verwendet auch in der Wissenschaft
4.7 Techniktrends: Ermöglichungstechnologie, Konvergenztechnologie, Technoscience
4.8 Fazit
Literatur
5: Auswirkungen von Digitalisierung und KI auf die wissenschaftliche Arbeit
5.1 Wissenschaftliche Arbeit als Teilbereich der Wissensarbeit
5.2 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsbedingungen von wissenschaftlich Arbeitenden
5.3 KI und Automation der wissenschaftlichen Arbeit
5.4 Empirische Befunde zu den Auswirkungen von KI und Digitalisierung auf die Arbeit und Arbeitsbedingungen von Forschenden
5.4.1 Auswirkungen der Digitalisierung auf den Forschungsalltag
5.4.2 Angaben zum Einsatz von KI-basierten Technologien
5.5 Fazit
Literatur
6: Die Regulierungsperspektive von KI/BigData in der Wissenschaft
6.1 Künstliche Intelligenz und BigData im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Forschungsevaluation
6.2 Regulierungsansätze von Künstlicher Intelligenz
6.3 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz im allgemeinen Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz: Zwei Konstellationen
6.4 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz als Mittel der Forschung
6.4.1 Der grundsätzliche Konflikt zwischen Datenschutzrecht und Forschungsfreiheit
6.4.2 Wissenschaftsfreiheit
6.4.3 Datenschutzrecht
6.4.4 Das Austarieren von Datenschutz und Wissenschaftsfreiheit nach dem Verständnis der DSGVO sowie des deutschen Rechts
6.4.5 Die Lockerung der Zweckbindung in Art. 5 Abs. 1 lit. b 2. HS DSGVO
6.5 Datenschutzrecht und sonstige Anforderungen bei Kooperationen
6.6 Fazit und Ausblick
Literatur
7: Kurzfassung und Schlussfolgerungen.
7.1 Zentrale Ergebnisse
7.2 Wünschbare Forschungsbedingungen im Zeitalter von KI
7.2.1 Strategievorschläge an das Wissenschaftssystem
7.2.2 Empfehlungen für den Ausbildungs- und Weiterbildungsbereich
7.2.3 Wünsche an die Regulierung von KI-basierter Forschung
Literatur.

Künstliche Intelligenz in der Forschung : Neue Möglichkeiten und Herausforderungen Für Die Wissenschaft.

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