Die Online-Kursreihe „KI sozialverantwortlich gestalten“ richtet sich an Entwickler*innen und Interessierte, die Künstliche Intelligenz mit Blick auf Fairness, Diversität und gesellschaftliche Verantwortung gestalten möchten. Angeboten wird die Reihe von der Hochschule Heilbronn, dem Lab für Sozioinformatik und dem Kompetenzzentrum Technik-Diversity-Chancengleichheit e. V.
Sie ist veröffentlicht auf dem KI-Campus.
Die Reihe umfasst drei Kurse, die unabhängig voneinander absolviert werden können.
Teil1: Sozialverantwortliche KI-Gestaltung
Im ersten Kurs lernen Teilnehmende ein Rahmenmodell für die faire und diversitätsbewusste Entwicklung von KI kennen. Themen sind u. a. Geschlechter-Stereotype, Diskriminierung in KI-Systemen sowie die Bedeutung von Diversität in Entwicklungsteams. Ziel ist es, Interventionsfelder zu erkennen und Benachteiligungen kritisch zu reflektieren.
Teil 2: Teampraktiken für sozialverantwortliche KI-Gestaltung
Der zweite Kurs stellt konkrete Methoden für die Teamarbeit vor. Praktiken wie Round Robin, ausgewogene Aufgabenverteilung, Team-Manifest oder Review-Meetings unterstützen Teams darin, Prozesse inklusiv und fair zu gestalten. Teilnehmende erwerben einen „Werkzeugkoffer“ für den Arbeitsalltag.
Teil 3: Methoden der Bias-Reduktion
Der dritte Kurs konzentriert sich auf De-Biasing-Methoden. Diese reichen von Diversity Personas über Prompting zur Bias-Reduktion bis hin zu ganzheitlichen Ansätzen in Organisationen. Ziel ist es, Verzerrungen in Daten, Prozessen und Produkten zu erkennen und durch wissenschaftlich fundierte Methoden nachhaltig zu reduzieren.
Zielgruppe und Zielsetzung:
Die Kursreihe richtet sich an Entwickler*innen und Interessierte, die sich praxisnah mit verantwortungsvoller KI-Gestaltung auseinandersetzen möchten. Vorkenntnisse in Hinblick auf Aspekte der Inhalte sind nicht erforderlich. Teilnehmende erwerben Kompetenzen, um KI-Systeme transparent, inklusiv und nachhaltig einzusetzen.
Dirketlink zur Kursreihe: https://ki-campus.org/kursreihe/ki-sozialverantwortlich-gestalten