28.05.2021 – 29.05.2021
Ethics and AI
Online-Tagung zum ELSA-Fokusmonat
Mit Vorträgen und Workshops zu
Tagungsprogramm
Alles rund um den Ablauf der Tagung
Vorträge | Special Events | Freizeit/ Abendprogramm |
Orga |
Uhrzeit | Freitag | Samstag |
9:00 | ||
10:00 | Begrüßung durch das Tagungsteam | |
10:30 |
Predictive Policing |
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11:00 | ||
11:30 | ||
12:00 |
Filter Bubble. |
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12:30 | ||
13:00 | ||
13:30 | Kurze Pause | |
14:00 | Eröffnungsveranstaltung Bundesjustizministerin Christine Lambrecht, MdB Dekan Prof. Dr. Christian Bickenbach |
Workshop |
14:30 |
Was ist Ethik und was ist KI? |
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15:00 | ||
15:30 | ||
16:00 |
Social Credit Systems am Beispiel China |
Pause |
16:30 | ||
17:00 | Podiumsdiskussion Künstliche Intelligenz als Rechtspersönlichkeit? |
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17:30 | Kurze Pause | |
18:00 |
Autonomes Fahren: Datenschutz und Haftung |
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18:30 | Danksagung & Verabschiedung | |
19:00 | ||
19:30 | Abendessen/Pause | |
20:00 | ||
20:30 | ||
21:00 |
Abendprogramm |
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21:30 | ||
22:00 | ||
22:30 | ||
23:00 |
Ethik und KI – Grundzüge der aktuellen Debatte
Dr. Gernot Rieder
Universität Hamburg
Foto: Gernot Rieder / UHH
Zur Person: Dr. Gernot Rieder studierte unteranderem Journalismus und Kommunikation, Theater, Film und Medienwissenschaften an der Universität Wien. 2013 absolvierte er ebenfalls in Wien, das Masterprogramm „Science- Technology- Society“ und wechselte im Anschluss zum Fachbereich IT an die Universität Kopenhagen, wo er 2018 zum Thema „Big Date: Or, The Vision That Would Not Fade“ promovierte. Mittlerweile ist er als Postdoc Teil des Teams der Research Group „Ethics in Information Technology“ der Universität Hamburg unter der Leitung von Prof. Dr. Judith Simon und Prof. Dr. Ingrid Schneider. Neben mehreren Veröffentlichungen und Vorträgen zum Thema unterrichtet er außerdem bereits seit 2015 zu verschiedenen Themen universitäre Lehrveranstaltungen.
Zum Vortrag: Um auf die konkreten Problembereiche eingehen zu können, müssen die Grundlagen sitzen. Also was konkret beschreibt der Begriff Ethik und was verstehen wir unter Künstlicher Intelligenz? Der Vortrag nimmt sich dieser und weiterer grundlegender Fragen an und stellt damit die inhaltliche Basis der Tagung dar.
Autonomes Fahren: Datenschutz und Haftung
Prof. Dr. iur. Björn Steinrötter
Universität Potsdam / Robotics Artificial Intelligence Law Society
Foto: IRI Hannover
Zur Person: Professor Steinrötter studierte an der Universität Bielefeld Rechtswissenschaften und promovierte anschließend. Er lehrte unteranderem an der Universität Bielefeld, war Gastwissenschaftler am Max-Planck-Institut in Hamburg und ist Inhaber der Juniorprofessur für IT-Recht und Medienrecht in Potsdam. Passend zum Thema ist er außerdem Gründungsmitglied und stellvertretender Vorsitzender der Robotics Artificial Intelligence Law Society, Mitglied des Fachausschusses „Recht der Daten“ der GRUR sowie Mitherausgeber der Fachzeitschrift „Recht Digital“.
Zum Vortrag: Wie entscheidet ein autonom fahrendes Auto welches Übel das kleinere in einer Unfallsituation darstellt und somit als hinnehmbar erscheint? Wer kann gerichtlich zur Verantwortung gezogen werden bei einem solchen Unfall? Der Eigentümer, der Hersteller, der Verkäufer? Das autonome Fahren wirft seit Jahren immer wieder die verschiedensten ethischen und juristischen Fragestellungen auf. Dieser Vortrag beschäftigt sich insbesondere mit der Problematik des Datenschutzes und der eben angesprochenen Haftungsthematik.
Predictive Policing
Dr. Simon Egbert
Technische Universität Berlin
Foto: Maria Conradi
Zur Person: Dr. Egbert schloss 2010 sein Studium der Social Sciences ab und studierte anschließend in Hamburg „Internationale Kriminologie“. Er promovierte 2018 ebenfalls in Hamburg und war unteranderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kriminologische Sozialforschung Hamburg tätig. Seit 2019 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Berlin im Graduiertenkolleg „Innovationsgesellschaft heute“ tätig. Er hat bereits verschiedene Aufsätze zu dem Vortragsthema veröffentlicht und ist Autor des Buches „Criminal Futures – Predictive Policing and Everyday Police Work“.
Zum Vortrag: Vorhersagende Polizeiarbeit bezeichnet die Analyse von Falldaten zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Straftaten zur Steuerung des Einsatzes von Polizeikräften. Diese Art der Prävention wird bereits seit einigen Jahren auch in Deutschland verwendet. Doch wie sieht es aus mit der Unschuldsvermutung, Datenschutz, Diskriminierung und dem Phänomen der selbsterfüllenden Prophezeiung?
Die Filterbubble. Eine Einschränkung in unsere Entscheidungsfreiheit?
Prof. Dr. Olga Levina
Technische Hochschule Brandenburg
Foto: FZI Forschungszentrum Informatik
Zur Person: Prof. Levina studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der technischen Vertiefungsrichtung Informations- und Kommunikationssysteme an der TU Berlin, an der Libera Universita Internationale degli Studi Sociali (LUISS) in Rom und absolvierte ein Praktikum für Quantenphysik an der renommierten Harvard University. 2012 promovierte sie ebenfalls an der TU Berlin. Sie ist Autorin und Gutachterin von zahlreichen wissenschaftlichen Publikationen in internationalen Zeitschriften und Konferenzbänden zum Themengebiet „Ethik und KI“. Von 2016-2020 arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Forschungszentrum für Informatik (FZI) und ist seit 2021 Professorin für Wirtschaftsinformatik an der THB.
Zum Vortrag: Personalisierte Suchergebnisse, personalisierte Werbung, personalisierte Nachrichten. Um uns das Leben leichter zu machen neigen Algorithmen dazu uns vermehrt Informationen anzuzeigen die mit unseren bisherigen Ansichten und Einstellungen bereits übereinstimmen. Sie ziehen uns somit in eine Art Filterblase hinein. Doch ist charakterliche, persönliche und gesellschaftliche Weiterbildung in solch einem System noch uneingeschränkt möglich? Und falls nicht, wie eingeschränkt sind wir wirklich?
WORKSHOP: Richtlinien für die Anwendung von KI
Marc Biadacz, MdB
Deutscher Bundestag
Foto: Büro Marc Biadacz
Zur Person: Marc Biadacz ist ein deutscher Sozialwissenschaftler und Politiker (CDU). Seit 2017 ist er direkt gewählter Abgeordneter des Deutschen Bundestags für den Wahlkreis Böblingen. Für die CDU/CSU-Fraktion ist Marc Biadacz Mitglied der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz des Deutschen Bundestages und darüber Mitglied in den Ausschüssen Arbeit und Soziales und Digitale Agenda. Dort arbeitet er daran, gesetzgeberische Fragen rund um die Künstliche Intelligenz zu beantworten und entscheidet als Mitglied des Bundestages direkt mit über mögliche gesetzliche Regelungen zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz.
Zum Workshop: Der Workshop „Richtlinien zur Anwendung von KI“ soll den Teilnehmern die Möglichkeit geben, ihr über die Tagung gesammeltes Wissen zur Künstlichen Intelligenz und den ethischen Problemfeldern zu nutzen, um Vorschläge auszuarbeiten, die bei einer erfolgreichen Integrierung der KI in unser Gesellschafts- und Rechtssystem nötig sind. Der Workshop wird als Inputgeber und Diskussionspartner durch den zuständigen Bundestagsabgeordneten Marc Biadacz begleitet.
Weitere Details folgen bald!
Wir werden gefördert und unterstützt durch
Das Studierendenparlament
der Universität Potsdam
Der Anwaltssozietät Streitbörger
Der Fachschaftsrat Jura
der Universität Potsdam
Social Credit Systems am Beispiel China
Prof. Dr. Thomas Heberer
Konfuzius-Institut / Universität Duisburg-Essen
Foto: Frank Preuß / UDE
Zur Person: Prof. Dr. Thomas Heberer studierte Politologie, Ethnologie, Sinologie und Philosophie in Frankfurt am Main, Göttingen, Mainz und Heidelberg. Seit Ende der 1960er Jahre beschäftigt er sich mit China. Nach seiner Promotion arbeitete er über vier Jahre als Lektor und Übersetzer bei einem chinesischen Verlag in Peking und wurde dort Zeuge des Übergangs von der Kulturrevolution zur Reformära. Seit 2013 fungiert er als Seniorprofessor für Politik und Gesellschaft Chinas an der Universität Duisburg-Essen.
Zum Vortrag: Das Sozialkredit-System ist ein online betriebenes Rating- bzw. „Social Scoring“-System, auf Basis von Künstlicher Intelligenz in der Volksrepublik China. Es stellt einen Versuch der totalen Kontrolle der Bevölkerung durch die Vergabe von „Punkten“ für wünschenswertes Verhalten, bzw. deren Entzug für negatives Verhalten, dar.