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Autonomie & Algorithmen
Christiane Attig, Benjamin Paaßen
13 episodes
2 days ago
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

+++

Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

Florian Braun ist Philosoph, wissenschaftlicher Assistent und Dozent an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und beschäftigt sich u.a. mit Künstlicher Intelligenz aus technik- und wissenschaftsphilosophischer Perspektive.

+++

Linkliste
  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
  • Pressemitteilung des Deutschen Wetterdienstes über KI-gestützte Datenaufbereitung für Wettermodelle (2024)
  • Gerechtigkeitstheorien (Wikipedia)
  • Dynamic Pricing (Wikipedia)
+++

Habt ihr Fragen, Ideen, Impulse oder Feedback? Bringt euch ein, wir freuen uns!
  • Unsere E-Mail-Adresse: autonomie-algorithmen@lists.techfak.uni-bielefeld.de
  • Unser Bluesky-Profil: https://bsky.app/profile/auto-algo.bsky.social
  • Unser Kontaktformular: https://autonomie-algorithmen.letscast.fm/feedback
+++

"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI" ist eine Gemeinschaftsproduktion.
Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.
Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.
Postproduktion: Ingrid Rogalski und Christiane Attig.
Musik: Almut Schwacke.
Grafikdesign: Sven Sedivy.

Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.
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Science
Technology
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All content for Autonomie & Algorithmen is the property of Christiane Attig, Benjamin Paaßen and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Die Regelung unser alltäglichen Notwendigkeiten – Frischwasser, Strom, Internet, ÖPNV, Nahrungsmittelversorgung, Finanzen und vieles mehr – erfordert heutzutage riesige Datenmengen. Systeme der künstlichen Intelligenz können hier extrem nützlich sein, um die vielen Informationen zu verarbeiten und dadurch die sogenannte "kritische Infrastruktur" robuster zu machen. KI-Systeme, die darüber hinaus selbst Entscheidungen treffen, beispielsweise in Bezug auf dynamische Strompreise, bergen aber auch ethische Risiken. Beide Aspekte werden heute bei uns beleuchtet!

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Valerie Vaquet ist Doktorandin im Projekt KI-Akademie der Uni Bielefeld und beschäftigt sich mit KI-Modellen von Wassernetzen. Außerdem erzählt sie gern von ihrer Forschung, zum Beispiel bei Science Slams.

Florian Braun ist Philosoph, wissenschaftlicher Assistent und Dozent an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und beschäftigt sich u.a. mit Künstlicher Intelligenz aus technik- und wissenschaftsphilosophischer Perspektive.

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Linkliste
  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Vaquet et al. (2024). Investigating the Suitability of Concept Drift Detection for Detecting Leakages in Water Distribution Networks. arXiv.
  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
  • Zanutto (2024). Lessons learned from the Battle of Water Demand Forecasting (Blogbeitrag).
  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
  • Braun (2021). Soweit die Gründe tragen. Zum Spannungsverhältnis zwischen verallgemeinerter Klimawandelargumentation und kontextbezogenen Einwänden (Blogbeitrag).
  • Pressemitteilung des Deutschen Wetterdienstes über KI-gestützte Datenaufbereitung für Wettermodelle (2024)
  • Gerechtigkeitstheorien (Wikipedia)
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Konzeption und Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.
Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.
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Grafikdesign: Sven Sedivy.

Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Projekts KI-Akademie OWL.
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Glanz ohne Gefühl? KI und ästhetische Erfahrung.
Autonomie & Algorithmen
55 minutes 20 seconds
5 months ago
Glanz ohne Gefühl? KI und ästhetische Erfahrung.
Social Media-Trends, geboren durch Generative KI: Egal ob Szenen wie aus einem Ghibli-Film, Starterpack der eigenen Actionfigur oder "professionelle Bewerbungsfotos" basierend auf hochgeladenen Selfies – es gab schon so einige Inhalte von Bildgeneratoren, die durch die sozialen Medien gegangen sind. Wir fragen uns in dieser Folge: Was macht es mit der ästhetischen Empfindung, wenn wir immer mehr KI-generierte Inhalte zu Gesicht bekommen? Können Menschen den Unterschied zwischen maschinen- und menschengenerierter Kunst erkennen?

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Theresa Demmer ist Doktorandin am Art*is Lab der Universität Wien. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit der Frage, wie Verbindungen zwischen Künstler*in und Rezipient*in ästhetische Erfahrungen prägen, ob sie das Potenzial für Transformation in sich tragen – und was geschieht, wenn der sendende Teil dieser Beziehung keine menschliche Instanz ist.

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Linkliste
  • Fernandez (2024), Effects of algorithmic curation in users’ music taste on Spotify.
  • Felder et al. (2011), Recommender Systems and their Effects on Consumers.
  • Sougwen Chung (Künstlerin, die Grenzen zwischen Mensch und Maschine exploriert)
  • Demmer et al. (2023), Does an emotional connection to art really require a human artist? Emotion and intentionality responses to AI- versus human-created art and impact on aesthetic experience.
  • In der Studie benutztes Bildmaterial
  • Kollektiv Obvious: Portrait of Edmond De Belamy (2018)
  • Jason M. Allen: Théâtre d’Opéra Spatial (2022) 
  • Skygge: Magic Man (2018)
  • Zentrum für Kunst und Medien Karlsruhe: (A)I Tell You, You Tell Me“ (2024)
  • Krishnaraja et al. (2025), Modeling Creativity in Education.
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  • Vaquet et al. (2024). Challenges, Methods, Data – a Survey of Machine Learning in Water Distribution Networks. arXiv.
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  • Statistik zu Trinkwasserverlusten in Deutschland
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  • Braun (2023). Klimaverantwortung und Energiekonflikte. Nomos.
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