Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft

Die interdisziplinäre Forschungsgruppe beforscht die Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft und gestaltet diese aktiv mit. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf Dateninfrastrukturen und Datenwerkzeugen für interdisziplinär und datenintensiv Forschende. Die Gruppe setzt sich in diesem Zusammenhang tiefgehend mit den wissenschaftlichen Praktiken rund um die Entwicklung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz auseinander; kurz "KI als Wissenschaft” und “Wissenschaft mit KI”.

Konkret beschäftigt sich die Gruppe mit ethischen Aspekten der Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz, sowie den Herausforderungen, die sich im Hinblick ihres vermehrten Einsatzes als Forschungswerkzeug interdisziplinär und datenintensiv Forschender ergeben.

Schwerpunkte liegen hier u.a. auf den folgenden Fragestellungen:

• Welche Chancen und Risiken ergeben sich aus der Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft, insbesondere aus der Etablierung von Dateninfrastrukturen und Datenwerkzeugen für KI-Forschende?
• Wie beeinflussen diese Entwicklungen Aspekte der Transparenz und Reproduzierbarkeit, und insbesondere der Ethik von KI-Forschung?
• Wie lassen sich Forschungsdaten und andere digitale Artefakte für KI-Forschende mithilfe moderner Technologien am besten repräsentieren und verknüpfen?
• Wie können diese digitalen Artefakte der KI-Forschung (Daten, Modelle und Software) systematisch dokumentiert und verknüpft werden, um Transparenz und Reproduzierbarkeit, sowie ethische Verantwortlichkeit zu gewährleisten?
• Welche Dateninfrastrukturen und Datenwerkzeuge eignen sich für KI-Forschende? Wie können diese Dateninfrastrukturen und Datenwerkzeuge mithilfe moderner Technologien am besten weiterentwickelt werden?
• Welche Anforderungen müssen wir stellen, um Transparenz und Reproduzierbarkeit zu erhöhen und die Einhaltung ethischer Grundsätze in der KI-Forschung gewährleisten zu können?

Das übergeordnete Ziel der Gruppe besteht darin, die soziotechnischen Auswirkungen von KI-Systemen sowohl auf wissenschaftliche Praktiken als auch auf breitere gesellschaftliche Strukturen aufzuklären und Praktiken, Dateninfrastrukturen und Datenwerkzeuge so zu gestalten, dass diese Überlegungen explizit berücksichtigt werden. Insbesondere geht es hier um die Etablierung transparenter, reproduzierbarer und ethischer Entwicklungs- und Evaluationsansätze, die einen gerechteren Nutzen von KI für Forschung und Gesellschaft forcieren.