Allgemeine Informationen
| Information | |
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| Informationen | |
| Betriebssystem | Alle |
| Service | Software |
| Interessant für | Angestellte und Studierende |
| HilfeWiki des ZIM der Uni Paderborn | |
Im Zeitalter der Digitalisierung nehmen Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in der Hochschulbildung eine zunehmend zentrale Rolle ein. Neben den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten bringen KI-Technologien jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere wenn es um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gelieferten Informationen geht. Das Phänomen der sogenannten "Halluzinationen" bei KI ist in diesem Zusammenhang von besonderem Interesse. Halluzinationen bei KI treten auf, wenn ein KI-System falsche oder irreführende Informationen generiert, die nicht mit der Realität übereinstimmen. Ein Grund hierfür ist, dass KI darauf trainiert ist, Antworten zu generieren, selbst wenn die nötigen Informationen fehlen. Diese sind das Ergebnis von fehlerhaften Dateninterpretationen oder Limitationen in den Trainingsdaten der KI. Für
KIs fehlt echtes Wissen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Es ist wichtig zu betonen, dass KI-Systeme kein echtes Wissen besitzen. Stattdessen beruhen sie auf statistischen Modellen, die die wahrscheinlichste Antwort anhand der ihnen zur Verfügung gestellten Daten berechnen. Dies bedeutet, dass die von ihnen generierten Ergebnisse eher statistische Wahrscheinlichkeiten als gesichertes Wissen darstellen. Das Verständnis dieser Funktionsweise ist für Nutzer*innen entscheidend, um die Zuverlässigkeit von KI generierten Inhalten richtig einzuschätzen.
Herausforderungen in der Hochschulbildung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
In der Hochschulbildung stehen Lehrende und Studierende gleichermaßen vor der Herausforderung, die von KI gelieferten Informationen zu bewerten und ihre Richtigkeit zu überprüfen. Daher erfordert der Einsatz von KI in der Forschung stets eine kritische Reflexion der generierten Daten, da KI-gestützte Werkzeuge nicht als unfehlbare Quellen betrachtet werden sollten. Die Fähigkeit, KI-generierte Inhalte kritisch zu analysieren und zu verifizieren, wird somit zu einer essenziellen Kompetenz für Studierende und Forschende, wobei eigenständiges Denken und die Überprüfung der Informationen durch Cross-Referencing unabdingbar sind.