Anwesende: Jan-Philipp (HAW Hamburg), Maja (HAW Hamburg), Sven (Alumnus TU Ilmenau), Louis Watermeyer (HS Koblenz), Finn Wulff (KIT), Christoh Blüm (KIT), Jean-Pierre Messmer (KIT Alumni), Karla Herrmann (TU Dresden), Maximilian Simper(TU Dresden), Marlon Ebert (Uni Rostock), Fabian Brenneisen (HS München), Felix (TU Darmstadt), Tom (HAW Hamburg)

• keine eigenen Modelle
• Studies probieren sich an eigenen Modellen von LLM
• In der Arbeit als HiWi erlaubt(meistens)
• Als Rechtschreibkorrektur auf Anfrage Nutzung erlaubt (bisher eher einzelfälle)
• Erstellung von FSR Werbung und Werbetexten

• Eigenes LLM-tool: https://bwgpt.scc.kit.edu mit mehreren GPT(s)
• Grundlagen der künstlichen Intelligenz als Wahlfach
• Nutzung von bekannten LLMs, wie ChatGPT in praktischen Aufgabenstellungen
• Nutzung von Übersetzer KIs, wie DeepL für Fachschaftsarbeit

• Eigenes Tool existiert, wird unterschiedlich stark genutzt
• KI-Nutzung muss gekennzeichnet werden

• kein eigenes KI Tool
• KI wird von Professoren noch nicht in die Lehre Integriert
• Studenten nutzen in Selbstregie viel Chat GPT etc. zum Schreiben von Berichten oder zum Ansätze finden von Aufgaben

• Kein hochschuleigenes KI-Tool
• KI Module (wie 'Grundlagen der KI') arbeiten mit öffentlichen KIs (ChatGPT, DeepSeek, …)

Später in Job ist das Thema sehr relevant. Viele größere Unternehmen hosten eigene KI Modelle und werden auch häufig benutzt/ machen die Arbeit stellenweise deutlich einfacher. Es gibt unternehmensinterne Regelungen zum Umgang mit eingestuften Informationen und zur Verwendung der Ergebnisse. Vom Management ist die Verwendung der Tools ausdrücklich erwünscht.

• gab zu Beginn von KI ein Modul, welches sich mit der Funktionsweise von ChatGPT beschäftigt

• Eindruck: noch geringes Bewusstsein dafür
• Was wäre ein verantwortungsvoller Weg, in der Wissenschaft mit KI umzugehen (Stichwort: Zitieren)?
  • aktuell fehlt in der Gesellschaft Leidensdruck - wahrscheinlich muss erstmal etwas schief gehen, damit ein Bewusstsein entsteht
  • Tools / Werkzeuge können sehr nützlich sein und man sollte sie nicht aus Angst vor Fehlern/Missbrauch komplett ausschließen
  • ausreichend gut verwendbar beim Recherchieren, Achtung vor Halluzinationen/Halbwahrheiten
  • KI gibt eine Hilfestellung für einfachere Aufgaben, daraufhin kann man sich auf andere Dinge fokussieren. So sorgt man für Effizienz. Wenn wir es nicht nutzen, tun es die anderen und wir bleiben zurück.
  • Gefahr ist nur, die Fähigkeit des eigenständigen Denkens zu verlieren.
  • KI in wissenschaftlichen Themen sollte eigentlich kein Problem sein, Man kann sich auf die spezielle Thematik konzentrieren, während die KI bei den Grundlagen (schreiben etc.) hilft.
  • Wichtig ist die richtige und fachliche Aufklärung.
• Wann sollte man Inhalte als KI-generiert kennzeichnen? (Wann sollten diese nicht mehr als „mein“ geistiges Eigentum zählen?)
  • KI zur Recherche / Informationssammlung
  • Stichpunkte zu Sätzen
  • (vollständig) generierte Inhalte
  • Gegenbeispiel: Sätze umformulieren

• Nutzung und Einführung eher Kritisch da Grundverständnisse möglicherweise nicht Übermittelt werden.
• Lehrende sollten darauf hinweisen, an welchen Stellen ihres Fachs KI-Nutzung sinnvoll ist _und_ wo nicht
  • Bsp. Nutzung sinnvoll: „Wie funktioniert dieses Framework?“
  • Bsp. Nutzung nicht sinnvoll: Grundlagen einer Programmiersprache überspringen
• Hinweise, wann eignet sich welches Tool, wie erkenne ich falsche Antworten, und wie nutze ich Chat GpT zur Fehlersuche
• Nicht eine Veranstaltung auf KI aufbauen, sondern eben KI „nur“ als Hilfsmittel einführen, also nicht die ganze Theorie im Hintergrund.

• Gefahr der Fehleinschätzung von Seiten der Tools, die KI Plagiate erkennen sollen
• Unterscheidung der Benutzung innerhalb der Teile der Abschlussarbeiten
• Informatik Fakultät am KIT unterscheidet bei Abschlussarbeiten folgende 3 Kategorien, mit verschiedenen Dokumentationspflichten:
  • Spelling/Grammar/Text Style/Translation
  • Text/Image Generation
  • Part of Research

• Proteine falten (z.B. AlphaFold von Google/Alphabet)
• Prozessorarchitekturen
• Daten visualisieren (ohne Programmierkenntnisse)
• Codierverfahren für nichtlineare Medien (z.B. Glasfasern)
• Optimierungsprobleme allgemein (z.B. AlphaEvolve von Google)
• Framegeneration (bei Videos)
• Code-Dokumentation

• KIT: Projektarbeit im 4. Semester: Themen wie Brustkrebserkennung mit KI
• KIT: Grundlagen der künstlichen Intelligenz als Wahlmodul (wie Anfangs erwähnt)
• HS München: Vertiefungsrichtung im Bachelor (6. und 7. Semester): Einstieg in Maschinelles Lernen mit integrierten Praktika
• HS Koblenz: Neuer 'KI und Robotik' Studiengang der demnächst startet. Mehrere neue KI Module, die aber aktuell noch nicht gehalten werden.
• Uni Rostock: für Informatiker KI-Module sonst kaum eingebunden.

Beginn: 14:01 Uhr
Ende: 16:00 Uhr
Der AK sollte auf weiteren Tagungen besprochen werden, jährlicher Austausch ist wünschenswert.