TU Wien:AI Ethics VU (van Berkel)

Daten

Zuordnungen

Masterstudium Logic and Computation	Modul AI Ethics * (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Software Engineering & Internet Computing (veraltet)	Modul AI Ethics * (Gebundenes Wahlfach)

Inhalt

Ethische Theorien und KI-spezifische Themen. Die Gruppen konnten jeweils über Teile des Inhalts abstimmen.

Die Themen pro Woche waren:

1. Kick-off meeting
2. AI topic 1 - Fairness, Bias and Multi-Scaled Ethics
3. Ethics + utilitarianism
4. AI topic 2 - (voting)
   1. TUE: Misinformation and hallucinations
   2. FRI: Misinformation and hallucinations
5. Kantian Ethics
6. AI topic 3 - (voting)
   1. TUE: AI Alignment
   2. FRI: Human-in-the-Loop
7. Justice as Fairness
8. Presentation 1
9. Presentation 2
10. AI topic 4 - (voting)
    1. TUE: Policy-making and the EU AI Act
    2. FRI: Education and AI
11. Feminist Ethics + Care
12. Virtue ethics + AI Accountability

Ablauf

Die Teilnehmer wurden in eine Dienstags- und Freitagsgruppe unterteilt, mit jeweils einem Vortragenden. Ein Gruppenwechsel war nicht möglich. Weil die Gruppen zu voll waren, musste man nach dem Kick-Off eine kurze Aufgabe lösen und danach gab es eine zufällige Auswahl.

Wöchentlich (9x) gab es ein Thema (z.B. Kantian Ethics oder Education and AI). Zu diesem gab es Literatur zu lesen, die dann in der anschließenden LVA-Einheit besprochen und bearbeitet wurde. Bei jedem Thema musste man auch im Vorhinein an einer Forumsdiskussion teilnehmen (abwechselnd TUWEL und Kialo). In der Einheit gab es weitere Erklärungen von dem Vortragenden bzw. der Vortragenden, sowie Diskussionen mit allen in der (TISS-)Gruppe (etwa 20 Personen) bzw. auch spontan in Kleingruppen (3 bis 4 Personen).

Im Laufe des Semesters war eine Seminararbeit mit 5 bis 6 Seiten zu schreiben. Zuerst ein Konzept, dann ein Draft und letztlich die finale Version. Zwischendurch musste man zwei anderen Teilnehmenden Feedback schreiben bzw. hat von zwei anderen und einem Vortragenden Feedback bekommen. Es gab zwei Termine (zusätzlich zu den 9 regulären + 1 Kick-Off) an denen die Seminararbeit vorgestellt wurde (10 min Präsentation + 15 min Diskussion).

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

Keine. Technisches Wissen zu AI macht die Literatur und Diskussionen spannender, aber ist keinesfalls notwendig.

Vortrag

In den Einheiten geht der Vortragenden bzw. die Vortragende näher auf die gelesene Literatur ein. Sie sind interaktiv und man tauscht sich viel aus, vor allem untereinander. Die Einheiten waren insgesamt sehr angenehm, vor allem durch die regelmäßgen Pausen und die zwanglose Atmosphäre.

Übungen

Es gab keine Übungen.

Prüfung, Benotung

Es gab eine mündliche Prüfung (20 min), in der es um die Inhalte und Ideen aus der eigenen Seminararbeit ging. Es wurde Wert auf Verständnis gelegt.

Dauer der Zeugnisausstellung

SS26: Eine Woche nach der mündlichen Prüfung.

Zeitaufwand

Pro Einheit 3 Stunden in Präsenz und nochmal etwa 3 bis 5 Stunden Vorbereitung. Die Seminararbeit und dazugehörige Präsentation sind in weniger als den angegebenen 50 Stunden zu schaffen. Man muss in den Einheiten theoretisch nicht viel machen, aber wenn man sich darauf einlässt bekommt man die Möglichkeit, sich mal eher philosophisch mit AI und Ethik zu beschäftigen.

Unterlagen

noch offen

Tipps

noch offen

Highlights / Lob

Die vorgegebene Literatur und die Diskussionen mit den anderen Teilnehmenden sind interessant.

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

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