Code example for programmatically calling GPT-4o through OpenAI’s API. The code is written in Python, which is currently the de facto the lingua franca of AI/ML. However, most LLM providers support a range of programming languages for use with their API.
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KI in der transdisziplinären Forschung: Chancen und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet auch für die transdisziplinäre Forschung neue Chancen. Aber wie sieht ein verantwortungsbewusster Umgang damit aus? Eine aktuelle ISOE-Publikation zeigt, wie KI sinnvoll in TDR-Prozesse integriert werden kann.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die transdisziplinäre Forschung eröffnet neue Möglichkeiten in der Wissensintegration, Partizipation und Wissenschaftskommunikation. Gleichzeitig erfordert ihr Einsatz ein kritisches und verantwortungsbewusstes Handeln. Die aktuelle ISOE-Publikation „Opportunities and Risks of Using AI Technologies in Transdisciplinary Research“ beleuchtet, wie KI sinnvoll in transdisziplinäre Forschungsprozesse eingebunden werden kann.

KI kann die Forschung beispielsweise bei der Analyse unstrukturierter Daten, der Hypothesengenerierung und der Literaturrecherche unterstützen. In Beteiligungsprozessen erleichtert sie die Einbindung von Stakeholdern, die Visualisierung komplexer Inhalte und die effiziente Kommunikation. Auch in der Wissenschaftskommunikation bietet KI Möglichkeiten, Texte, Bilder und Videos zu erstellen, komplexe Inhalte verständlicher zu machen und Wissen breiter zugänglich zu machen.

Gleichzeitig bestehen klare Grenzen und Herausforderungen: KI-Modelle können fehlerhafte oder irreführende Ergebnisse liefern, und die Verknüpfung unterschiedlicher Wissensformen – die sogenannte starke Wissensintegration – bleibt eine besondere Schwierigkeit. Darüber hinaus müssen ethische Aspekte wie Bias, Intransparenz, Datenschutzfragen sowie soziale und ökologische Wirkungen berücksichtigt werden.
 

Verantwortungsvoller Umgang ist wesentlich

Für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in der transdisziplinären Forschung empfehlen die Autor*innen, KI als Ergänzung zu menschlicher Expertise zu nutzen und ihre Ergebnisse stets kritisch zu prüfen. Wo immer möglich, sollten offene und transparente Modelle eingesetzt und ethische wie partizipative Standards eingehalten werden.

Die Publikation bietet praxisnahe Orientierungshilfen und unterstützt fundierte Entscheidungen über den Einsatz von KI in transdisziplinären Forschungsprojekten. Sie richtet sich an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie an weitere Akteurinnen und Akteure im transdisziplinären Forschungsumfeld.

Kontakt:

Melina Stein

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Zum Profil

Dr. Nicola Schuldt-Baumgart

Leitung Wissenskommunikation und Wissenstransfer, Pressesprecherin Zum Profil
Wissen und Partizipation

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