Project Week: AI, Society, and Governance

Worum geht's

Du beschäftigst dich mit dem Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz, Gesellschaft und Governance aus sozialwissenschaftlicher Perspektive. Du lernst, wie AI soziale und ökonomische Prozesse verändert, wie man AI-Tools für sozialwissenschaftliche Forschung nutzt und wie man Modelle kritisch bewertet und auditieren kann.

Was du danach kannst

Auswirkungen von KI auf Gesellschaft, Wirtschaft und Governance analysieren
Ethische Implikationen und methodische Herausforderungen KI‑gestützter Sozialforschung bewerten
KI‑Tools anwenden, um sozialwissenschaftliche Fragestellungen zu bearbeiten und Probleme zu lösen

Aus was das Modul besteht

Seminarbegleitet die Projektarbeit und vermittelt theoretische sowie methodische Grundlagen
Projektarbeitzentrales Element: Entwicklung und Evaluation eines AI‑Tools in Gruppen, Präsentation der Ergebnisse
Coding‑Tutorialsunterstützen technische Umsetzung und Anwendung von APIs/LLMs

Lehrmethode

Seminarformatvermittelt sozialwissenschaftliche Perspektiven und Theorie
Gruppenprojekteermöglichen praktische Anwendung von LLMs auf soziale Probleme
Coding‑Tutorialsführen in technische Umsetzung und Nutzung von APIs ein

Solltest du schon können

Familiarity with interacting with APIs (using Python or R)empfohlen

Prüfung

ProjektarbeitPräsentation

Die Prüfungsleistung ist eine Projektarbeit mit abschließender Präsentation (Dauer: 30 Minuten). Du arbeitest in Gruppen an einem Forschungsvorhaben (Themenvorschläge: Bias‑Identifikation mit LLMs; Toxicity‑Identifikation mit LLMs; Identifikation von Biases in LLMs; Advice‑giving und Persuasion – medizinisch oder politisch; oder ein von Dir vorgeschlagenes, genehmigtes Thema). Bewertet wird die Fähigkeit, ein AI‑Tool zu entwerfen (50%), die Qualität der Präsentation (40%) und die Qualität der Diskussion mit dem Publikum (10%).

Literatur

Vykopal, I. et al. - Disinformation capabilities of large language models
Kaddour, J. et al. - Challenges and applications of large language models
Velez, Y. R. & Liu, P. - Confronting Core Issues: A Critical Assessment of Attitude Polarization Using Tailored Experiments
Costello, T. H., Pennycook, G. & Rand, D. G. - Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI
Augenstein, I. et al. - Factuality challenges in the era of large language models and opportunities for fact‑checking
Narayanan, A. & Kapoor, S. - Model alignment protects against accidental harms, not intentional ones

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