Die moderne Künstliche Intelligenz beruht auf statistischen Modellen und neuronalen Netzen, deren interne Berechnungsprozesse sich weitgehend der menschlichen Nachvollziehbarkeit entziehen. Die oft als „Black Box“ bezeichneten Systeme stellen Herausforderungen für Transparenz, Rechenschaft und ethische Reflexion dar. Gleichzeitig wird der Ruf nach „Offenheit“ – in Form von Open Source, Open Data oder Open Science – immer lauter. Doch was genau kann in der gegenwärtigen KI-Landschaft als offen gelten? Und welche normativen Ansprüche sind mit diesem Begriff verbunden?

Dieser interdisziplinäre Workshop beleuchtet kritisch die vielfältigen Facetten von Offenheit im Kontext der KI-Forschung und -Anwendung. Im Zentrum stehen dabei drei miteinander verbundene Dimensionen:

1. Transparenz und Reproduzierbarkeit in KI-Systemen:
   Wie kann in Systemen, deren Entscheidungen sich nicht mehr deduktiv nachvollziehen lassen, dennoch Rechenschaft ermöglicht werden? Welche Rolle spielen Open-Source-Ansätze und „Explainable AI“ (XAI), und wo stoßen sie an ihre Grenzen?
2. Bias, Fairness und Datenzugang:
   Wenn Trainingsdaten nicht zugänglich oder nachvollziehbar sind – etwa aus Gründen des Geschäftsgeheimnisses –, wie lassen sich dann systematische Verzerrungen erkennen und korrigieren? Welche Formen von Offenheit sind notwendig, um faire und diskriminierungsfreie Modelle zu entwickeln?
3. Open Science als ethischer Gegenentwurf:
   Können Prinzipien wie Transparenz, Reproduzierbarkeit und gesellschaftliche Teilhabe aus der Open-Science-Bewegung helfen, eine wertebasierte KI-Entwicklung voranzutreiben? Und wie lassen sich dabei Datenschutz, Urheberrechte und digitale Souveränität in Einklang bringen?

Der Workshop kombiniert Impulsvorträge mit interaktiven Diskussionen und bringt Perspektiven aus Ethik, Informatik und Sozialwissenschaften zusammen. Ziel ist es, gemeinsam Wege für eine verantwortungsvolle, faire und nachvollziehbare KI-Gestaltung zu skizzieren.

Infos zu vergangenen Workshops: https://uni-tuebingen.de/de/212620

Workshopchairs: 

Prof. Dr. Kerstin Prechel
Prof. Dr. Reinhard Kahle