FAQs rund um das Thema KI an der Universität Innsbruck

Heutige generative KI basiert auf aus Trainingsdaten generierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Diese modellieren natürliche Sprache anhand der statistischen Beziehungen zwischen Wörtern (bzw. Teilen von Wörtern), Bilder anhand der statistischen Beziehungen zwischen Pixeln, usw. Der generative Prozess besteht darin, Inhalte zu generieren, die unter einer solchen Wahrscheinlichkeitsverteilung, bedingt durch die Nutzereingabe (Prompt), sehr wahrscheinlich sind. Insbesondere verfügt heutige generative KI nicht über ein explizites Verständnis (mittels Lexika, Ontologien, Interaktion mit der physischen Welt, ...) der Wörter, die sie liest oder generiert. Bildgeneratoren verfügen über kein Verständnis über die physikalischen Strukturen, die sie abbilden (Straßen enden nicht hinter Büschen, Speichen zentrieren per Zugkraft die Nabe im Felgenring, ...). Die statistische Basis sorgt für weitreichende Kohärenz der generierten Inhalte, aber die Beschränkung auf Statistik setzt der Zuverlässigkeit generativer KI Grenzen. Augenscheinlich plausible, aber inhaltlich falsche Ausgaben treten häufig auf.

Gegenwärtig werden insbesondere textbasierte Dialogsysteme durch spezialisierte Module ergänzt, die beispielsweise mathematische Aufgaben lösen oder Fakten aus Datenbanken abfragen. Diese Entwicklung wird die Zuverlässigkeit solcher Dialogsysteme in bestimmten Bereichen erhöhen. Das allgemeine Problem kann sie jedoch nicht lösen, da die Übersetzung von Anfragen i.A. ihrerseits ein Mindestmaß an Sprachverständnis erfordert, und da sich nicht jede Art von Anfragen auf diese Weise auslagern lässt.

Folgende, aktuelle Weiterbildungsangebote zu KI sind empfehlenswert:

Genereller Überblick: KI-Campus | Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz

Foundations of Artificial Intelligence I (Vertiefender Kurs speziell zur Geschichte der KI, wobei die gesamte Kursreihe I-VI ein Vertiefungskursangebot zum Thema darstellt): Kurs AI Foundations

KI und Ziele für nachhaltige Entwicklung (speziell eingehend auf die 17 SDGs und die Rolle der KI in der Umsetzung): Kurs KI und SDGs

Weitere Kurse sind unter anderem zu finden auf imoox.at

Interne Schulungen an der UIBK gibt es z.B. im Fortbildungsprogramm der Personalentwicklung. Bei Bedarf kann mit dem Team der Personalentwicklung Kontakt aufgenommen werden, um Sonderschulungen zu Spezialthemen anzufragen.

Weitere Schulungen zu Digitalen Tools etc. gibt es verfügbar am eCampus, dem Schulungsangebots der Abteilung Digitale Medien und Lerntechnologien des ZID. Dort gibt es auch den Selbstlernkurs Crashkurs E-Didaktik, der aktuelle Inhalte zu KI zur Verfügung stellt.

Eine regelmäßig upgedatete Sammlung empfohlener Weiterbildungsangebote, speziell zu KI, gibt es im Community-Kurs DMLT Mentoring auf OpenOlat.

Derzeit gibt es zum Ressourcen- und Energieverbrauch beim Einsatz von KI-Tools keine wissenschaftlich fundierten Aussagen, es kursieren sehr viele – teils stark variierende - Zahlen dazu. Klar ist aber, dass Anfragen an generative KI im Vergleich um ein Vielfaches ressourcenintensiver sind als Anfragen bei herkömmlichen Suchmaschinen. Das Leitbild der Universität verpflichtet alle Angehörigen der Universität, Studierende sowie Mitarbeitende aktiv Verantwortung für einen nachhaltigen Beitrag zur universitären sowie gesellschaftlichen Entwicklung beizusteuern und erwartet daher von ihnen, sich kritisch mit der Nutzung von KI-Tools sowohl aus ökologischer wie auch gesellschaftlicher Sicht auseinander zu setzen. Die Universität Innsbruck leistet ihren Beitrag zur ökologischen Nachhaltigkeit im Bereich Energie und bezieht seit 2018 ihren Strom zu 100% aus zertifizierten erneuerbaren Quellen.

Die Tatsache, dass Inhalte KI-produziert sind, ändert nichts am Umstand, dass derjenige, der ebendiese Inhalte in Folge öffentlich verwendet, für sie verantwortlich ist. Wer also KI-Inhalte veröffentlicht macht sich die Inhalte durch die Veröffentlichung gewissermaßen zu eigen. 

Die Quell- und Trainingsdaten haben natürlich einen prägenden Einfluss auf den KI-generierten Output. Dem KI-System selbst kann jedoch keine Verantwortung zugeordnet werden, da es keine Rechtspersönlichkeit besitzt. Es ist für die Person, welche die Quell- und Trainingsdaten zusammenstellt, nicht hinreichend erkennbar, welchen Output die KI bei welchem Input erzeugen würde (sog. Black-Box-Problematik), sodass auch ihr der Output inhaltlich nicht zugerechnet werden kann. Eine Ausnahme könnte bestehen, wenn bei der Quell- und Trainingsdatensammlung sorgfaltswidrig umgegangen würde, also wenn z.B. eine medizinische KI mit nicht peer-reviewten Texten trainiert wurde. 

Im Internet frei und rechtmäßig zugängliche Werke dürfen zu Text- und Data-Mining-Zwecken heruntergeladen und zum Training verwendet werden, sofern der Rechteinhaber dies nicht in maschinenlesbarer Form am Abrufort der Werke untersagt hat und der Verwender die Werke unverzüglich löscht, sobald sie für das Text- und Data-Mining nicht mehr benötigt werden (§ 42h Abs. 6 öUrhG).

KI-generierte Outputs sind grundsätzlich frei von Urheberrechten des Systemanbieters oder des Systems selbst. Aktuell noch zu klären ist, in welchen Fällen sich das Urheberrecht von Personen im KI-Output ‚fortsetzt‘, deren Werke als Trainingsdaten des Systems verwendet wurden, sofern der Output eine hinreichende Ähnlichkeit zu deren Werken aufweist. Sehr wahrscheinlich ist, dass eine solche Fortsetzung vorliegt, wenn der Output des Systems die ursprünglichen Werke eins zu eins wiedergibt, wie beispielsweise die New York Times in ihrem Rechtsstreit gegen OpenAI behauptet. Liegt eine solche Fortsetzung nicht vor, so sind die Outputs zumindest urheberrechtsfrei. Dennoch können sie andere geistige Eigentümer, wie z.B. Markenrechte verletzen. Auch denkbar ist, dass der Systemhersteller die Verwendung von Inhalten, die mit seinem System erstellt wurden zu gewissen, z.B. gewerblichen Zwecken ausschließt.

Zunächst entsteht am Output eines Systems kein Urheberrecht des Systems selbst, da die europäischen Urheberrechtsgesetze an einen menschlichen Schöpfungsakt anknüpfen, dessen Durchführung die Kreation eines schützenswerten Werkes zur Folge hat. Ein KI-System ist nicht menschlich und somit kein hinreichender Schöpfer. Auch der Systemhersteller begründet grundsätzlich keine Urheberrechte am Systemoutput, da er in deren Erstellungsprozess nicht hinreichend schöpferisch tätig wird. Dem Nutzer schließlich kann ein Urheberrecht am Output zustehen, sofern er das KI-System lediglich als Werkzeug seines schöpferischen Prozesses eingesetzt hat. Es ist umstritten, ob dies bereits der Fall ist, wenn der Benutzer einen besonders kreativen Prompt auswählt, oder ob er darüber hinaus noch eine Verwendung des Outputs vornehmen muss, wie beispielsweise die Erstellung einer Collage aus verschiedenen KI-generierten Outputs.

Ja, Bildgeneratoren können zur Erzeugung von lizenzfreien Bildern verwendet werden, allerdings mit bestimmten Einschränkungen: 

1. Urheberrechtstatus: Obwohl die von KI-Tools erzeugten Bilder in vielen Fällen als lizenzfrei angesehen werden können, hängt der tatsächliche Urheberrechtsstatus von den spezifischen Bedingungen des verwendeten Dienstes ab. Einige Plattformen oder Tools könnten eigene Nutzungsbedingungen haben, die besagen, dass die erzeugten Bilder gewissen Einschränkungen unterliegen oder dass die Plattform selbst Rechte an den Bildern behält.
2. Geschützte Inhalte: Bei der Generierung von Bildern, die auf urheberrechtlich geschützten Werken basieren oder diese enthalten, besteht die Gefahr der Verletzung von Urheberrechten Dritter. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die generierten Bilder keine erkennbaren Elemente enthalten, die urheberrechtlich geschützt sind und deren Nutzung eine Verletzung darstellen könnte. Umstritten ist, inwieweit ein "Stil" schützenswert ist. Dies ist aktuell Frage einiger Verfahren.
3. Kommerzielle Nutzung: Die Bedingungen für die kommerzielle Nutzung von KI-generierten Bildern variieren je nach Plattform und Tool. Einige Anbieter können die kommerzielle Nutzung ihrer generierten Bilder erlauben, während andere Einschränkungen auferlegen könnten.
4. Ethische Aspekte: Neben rechtlichen Aspekten gibt es auch ethische Überlegungen bei der Verwendung von KI-generierten Bildern, insbesondere wenn es um die Darstellung von Personen oder sensiblen Themen geht.

Im Allgemeinen ist es ratsam, sich mit den spezifischen Nutzungsbedingungen des verwendeten Bildgenerierungsdienstes vertraut zu machen und bei Bedarf Rat einzuholen, um sicherzustellen, dass die Verwendung der generierten Bilder keine rechtlichen oder ethischen Grenzen überschreitet.

Grundsätzlich kann auch die Bearbeitung personenbezogener Daten durch Eingabe in ein KI-System eine erlaubnispflichtige Verwendung personenbezogener Daten darstellen. 

Zudem besteht das Risiko, dass ein sich fortentwickelndes System gewisse Zusammenhänge aus Prompts lernt, welche personenbezogene Daten enthalten. So verbieten diverse Unternehmen bereits die Eingabe sensibler Informationen in Prompts. Vor diesem Hintergrund ist dazu zu raten, Prompts so frei von personenbezogenen Daten zu formulieren, wie nur möglich und im Zweifelsfall lieber von der Verwendung des Systems abzusehen. Nur eine Anonymisierung kann häufig nicht ausreichen. 

Ein umsichtiger Umgang ist nicht nur bei personenbezogenen Daten, sondern generell bei vertraulichen Daten vonnöten: alles, was in KI-Generatoren eingegeben wird kann potenziell von den Anbietern mitgelesen, gespeichert und genutzt werden. Das bedeutet, was auch immer man in KI-Generatoren – oder generell im Internet - eingibt, kann nicht mehr als vertraulich betrachtet werden.

Zum jetzigen Zeitpunkt empfiehlt die Universität Innsbruck keine bestimmten KI-Tools. Unter diesem Link finden Sie KI-Tools für Lehre und Forschung, die von der Abteilung Digitale Medien und Lerntechnologien ausprobiert wurden.

Aktuell gibt es keine zentrale Übernahme von Kosten für die Nutzung von KI-Tools. Die Lizenzgebühren können aber aus Instituts-, Projekt- oder Abteilungsbudgets bezahlt werden.

Die Nutzung von KI hat auch im wissenschaftlichen Bereich (in Forschung und Lehre) bereits Einzug gefunden und bietet viele bereichernde Möglichkeiten. Umso sinnvoller scheint es, einen kritischen bzw. reflektierten Umgang mit KI sowie Möglichkeiten und Grenzen solcher Tools auch in der Lehre zu thematisieren und mit den Studierenden zu erproben.

Sofern die jeweilige Fakultät nicht Regeln für den Umgang mit KI formuliert hat, können Lehrende KI jenen Stellenwert zuschreiben, den sie in der entsprechenden Lehrveranstaltung als zielführend oder bereichernd einschätzen. 

Ungeachtet der Nutzung von KI durch die Lehrperson arbeiten viele Studierende bereits laufend mit KI-Werkzeugen. Daher wird empfohlen, die Nutzung mit den Studierenden zu diskutieren und Regeln für die Lehrveranstaltung aufzustellen. Mehr dazu unter „Wie sehr kann ich als Lehrperson selbst bestimmen, welche KI-Werkzeuge in meiner Lehre und meinen Prüfungen zulässig, welche verboten sind?“

Informationen zum Umgang mit KI an Ihrer Fakultät finden Sie auf der Homepage Ihrer Fakultät. 

Zum Umgang mit KI an der Fakultät für Betriebswirtschaft

Wichtig für die Nutzung von KI-Tools sind Kompetenzen wie beispielsweise eine reflektierte Nutzung von KI, ein kritischer Umgang mit Quellen, aber auch das Wissen um die Funktionsweisen und Grenzen von KI-Werkzeugen bzw. deren Einsatz. Studierende sollten diese während ihres Studiums im Rahmen der vermittelten Methoden- und Forschungskompetenz erwerben können.

Für Lehrende bedeutet dies eine gezielte Beschäftigung mit KI-Tools, die zu größerem Verständnis dafür sowie zum Wissen über didaktische Möglichkeiten für den Einsatz von KI-Tools in der Lehre führt. 

Sehr empfehlenswert ist die Seite  KI-Campus | Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz
Dort findet sich ein großes Angebot an Kursen, Videos und Podcasts.

Derzeit ist noch nicht abschätzbar, wie sehr KI die Prüfungskultur an der Universität Innsbruck verändern wird. In bisherigen Austauschformaten zu „KI und Universität“ wie auch in den einzelnen Arbeitsgruppen, die sich damit beschäftigen, wurden häufig Präsenzprüfungen, mündliche Prüfungen bzw. Überprüfungen des Schreibprozesses als zukünftig wahrscheinliches Szenario genannt.

In jedem Fall sind Studierende für gegebenenfalls durch KI generierte Fehler (inkl. fehlende Zitate) verantwortlich.

Aktuelle Empfehlungen für den Einsatz von KI-Tools in Lehrveranstaltungen und Prüfungen finden Sie unter „Wie sehr kann ich als Lehrperson selbst bestimmen, welche KI-Werkzeuge in meiner Lehre und meinen Prüfungen zulässig, welche verboten sind?“

Aus derzeitiger Sicht wird eine generelle Überarbeitung von bestimmten Lernergebnissen als nicht unmittelbar notwendig erachtet. Eine Nennung von KI Literacy/KI-Kompetenz in den Lernergebnissen eines Moduls würde die weiter oben skizzierte Freiheit der Lehrenden dieses Moduls in Bezug auf die Thematisierung bzw. den Einsatz von KI-Tools einschränken. Grundsätzlich obliegt es aber jeder Curriculum-Kommission selbst, mögliche Anpassungen zu prüfen und eventuell durchzuführen.

In den bisherigen Austauschformaten zu „KI und Universität“ wurden Überlegungen geäußert, eine mündliche Überprüfung von schriftlichen Arbeiten einzuführen. Dies würde curriculare Änderungen mit sich bringen.

KI-Tools rücken den Entstehungsprozess beispielsweise von Präsentationen oder schriftlichen Arbeiten vermehrt in den Fokus. Verschiedene Entstehungsprozesse erfordern unterschiedliche Kompetenzen, auch wenn das Endprodukt dasselbe ist. Die LV-Leitung muss bestimmte Kompetenzen als Lernergebnisse festlegen, und die Lehre und Prüfungsmethoden darauf ausrichten. Beispielsweise wird bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen und bei Abschlussprüfungen oft der Entstehungsprozess im Vordergrund stehen, während es bei wissenschaftlichen Abschlussarbeiten hauptsächlich um das Endprodukt geht.

Sofern an der Fakultät nicht eigens geregelt, liegt die Verantwortung bei der Lehrveranstaltungsleitung. Diese kann entscheiden, was im Rahmen ihrer Lehrveranstaltung zu welchem Zeitpunkt erlaubt und was nicht gestattet ist. Bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen könnte die Verwendung von KI beispielsweise für bestimmte Arbeitsaufträge erlaubt werden. In jedem Fall sind Studierende für gegebenenfalls durch KI generierte Fehler (inkl. fehlende Zitate) verantwortlich.

Wichtig ist jedenfalls eine klare und transparente Kommunikation darüber mit den Studierenden. Auch Studierende sollen ihre bisherigen Erfahrungen bei der Nutzung von KI-Werkzeugen im Studium in Lehrveranstaltungen ansprechen können und somit zum Diskurs und einem informierten Umgang beitragen.

Sollten Studierende zur Verwendung von KI in Lehrveranstaltungen aufgefordert werden, ist darauf Bedacht zu nehmen, dass die empfohlenen Tools für alle (kostenfrei) zugänglich und nutzbar sind.

Weiterführende Informationen an der Universität Innsbruck gibt es bei folgenden Organisationseinheiten:

Digital Science Center DiSC

Institut für Informatik

Institut für Theorie und Zukunft des Rechts

Info-Seite der Universität Innsbruck zum Thema KI

Österreichweite Arbeitsgruppe zu KI in der Hochschullehre

Bei weiteren Fragen sowie Anregungen rund um das Thema KI und bei komplexeren Fragestellungen steht das Vizerektorat für Digitalisierung und Nachhaltigkeit – wenn gewünscht auch in Abstimmung mit den Vizerektoraten für Forschung und Lehre und Studierende – zur Seite: 

Vizerektorat für Digitalisierung und Nachhaltigkeit

digital-nachhaltig