K�unstliche Intelligenz in der Forschung : Neue M�oglichkeiten und Herausforderungen F�ur Die Wissenschaft.

Intro -- Vorwort -- Empfehlungen f�ur den Umgang mit KI in der wissenschaftlichen Forschung -- Recommendations for dealing with AI in scientific research -- Inhaltsverzeichnis -- �Uber die Autoren -- 1: Einf�uhrung -- 1.1 Fragestellung -- 1.2 K�unstliche Intelligenz: eine Einordnung -- 1.2.1 Ein Thema von gro�er �offentlicher Aufmerksamkeit -- 1.2.2 KI im Kontext von Automatisierung und Digitalisierung -- 1.2.3 Definition von KI -- 1.3 Wissenschaftliches Arbeiten als Teilbereich der Wissensarbeit -- 1.4 KI in wissenschaftlicher Forschung -- Literatur -- 2: Grundlagen und Anwendungen von KI -- 2.1 Historie von KI -- 2.2 Grundlagen der KI -- 2.2.1 Die Landkarte der KI -- 2.2.2 Machine Learning -- 2.2.3 Wissensbasierte KI -- 2.2.4 Zusammenspiel von wissensbasierter KI und Machine Learning -- 2.2.5 Die Rolle von Algorithmen in KI-Systemen -- 2.3 Anwendungen von KI -- 2.3.1 Teilchenphysik -- 2.3.2 Klimaforschung -- 2.3.3 Medizin -- 2.4 Fazit -- Literatur -- 3: Zur Frage der Ersetzbarkeit des Menschen durch KI in der Forschung -- 3.1 Einleitung -- 3.2 KI und menschliche Wissensbildung -- 3.2.1 Intelligenz -- 3.2.2 Denken k�onnen -- 3.2.3 Zusammenfassung -- 3.3 K�unstliche Agenten und menschliche Handlungsurheberschaft -- 3.3.1 Handlungsurheberschaft und Zurechenbarkeit -- 3.3.2 Kausale Geschlossenheit -- 3.3.3 Merkmale wissenschaftlicher Intelligenz -- 3.3.4 Behaupten und Begr�unden -- 3.3.5 Wahrheit als Wohlbegr�undetheit -- 3.3.6 Zusammenfassung -- 3.4 Das wissenschaftliche Bacon-Projekt und die KI -- 3.4.1 Kontemplation versus Intervention -- 3.4.2 Poietisches (technisches) und praktisches Wissen -- 3.4.3 Zweck und Nutzen wissenschaftlichen Wissens -- 3.4.4 Kausalit�at und Korrelation -- 3.4.5 Die Bedeutung von Big Data f�ur die Wissenschaft -- 3.4.6 Zusammenfassung -- 3.5 Deterministische und probabilistische Voraussagen -- 3.5.1 Erkl�aren und Voraussagen.

3.5.2 Fehlschl�usse: Stratifizierung -- 3.5.3 Beispiel: evidenzbasierte Medizin -- 3.5.4 Zusammenfassung -- 3.6 Methodische Verfahren und heuristische Urteilskraft -- 3.6.1 Falsifizierbarkeit und Falsifikation -- 3.6.2 Grenzen und Schwierigkeiten des Verfahrens der Falsifikation -- 3.6.3 Unterbestimmtheit wissenschaftlicher Theorien -- 3.6.4 Theoriendynamik und die epistemische Funktion von Wissenschaftlergemeinschaften -- 3.6.5 Zusammenfassung: Die Unverzichtbarkeit menschlicher Erkenntnissubjekte -- 3.7 Fazit -- Literatur -- 4: Wandel und Kontinuit�at von Wissenschaft durch KI. Zur aktuellen Ver�anderung des Wissenschafts- und Technikverst�andnisses -- 4.1 Einleitung -- 4.2 Vier leitende Wissenschaftsverst�andnisse - das Referenzsystem -- 4.2.1 Wissenschaft als theoriebasiertes Prognoseverfahren -- 4.2.2 Wissenschaft als Experimentierhandeln und Interventionsform zur Herstellung von Reproduzierbarkeit -- 4.2.3 Wissenschaft als stringente Pr�ufmethode und als kritischer Garant intersubjektiver Geltung -- 4.2.4 Wissenschaft als Grundlage des Weltverst�andnisses und als Erkl�arungslieferant -- 4.2.5 Zwischenfazit: Vielheit und Einheit wissenschaftlicher Disziplinen -- 4.3 KI und Machine Learning als Katalysator eines Wandels der vier Wissenschaftsverst�andnisse? -- 4.3.1 Prognostizieren ohne Wissen: KI st�arkt das prognoseorientierte Wissenschaftsverst�andnis - ohne Gegenstandswissen -- 4.3.2 Handlungserm�oglichung ohne Experiment: KI folgt keinem experimentbasiertem Wissenschaftsverst�andnis - verst�arkt dennoch Handlungsoptionen -- 4.3.3 Pr�ufen auf komplement�aren Wegen: KI relativiert das Ideal des testbasierten Wissenschaftsverst�andnisses - erm�oglicht aber neue ph�anomenologische Pr�ufformen -- 4.3.4 Kausalit�at ohne Theorie: KI folgt keinem erkl�arungsbezogenem Wissenschaftsverst�andnis - verbleibt dennoch im Horizont von Kausalit�at.

4.4 Von den Verfahren und Methoden zu den Objekten: Schwache Regelhaftigkeit nutzen - komplexe Objektsysteme werden zug�anglich -- 4.5 Die Black Box und ihre Intransparenz -- 4.6 Auf dem Wege zu einer nachmodernen Technik - verwendet auch in der Wissenschaft -- 4.7 Techniktrends: Erm�oglichungstechnologie, Konvergenztechnologie, Technoscience -- 4.8 Fazit -- Literatur -- 5: Auswirkungen von Digitalisierung und KI auf die wissenschaftliche Arbeit -- 5.1 Wissenschaftliche Arbeit als Teilbereich der Wissensarbeit -- 5.2 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitsbedingungen von wissenschaftlich Arbeitenden -- 5.3 KI und Automation der wissenschaftlichen Arbeit -- 5.4 Empirische Befunde zu den Auswirkungen von KI und Digitalisierung auf die Arbeit und Arbeitsbedingungen von Forschenden -- 5.4.1 Auswirkungen der Digitalisierung auf den Forschungsalltag -- 5.4.2 Angaben zum Einsatz von KI-basierten Technologien -- 5.5 Fazit -- Literatur -- 6: Die Regulierungsperspektive von KI/BigData in der Wissenschaft -- 6.1 K�unstliche Intelligenz und BigData im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Forschungsevaluation -- 6.2 Regulierungsans�atze von K�unstlicher Intelligenz -- 6.3 Der Einsatz K�unstlicher Intelligenz im allgemeinen Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz: Zwei Konstellationen -- 6.4 Der Einsatz K�unstlicher Intelligenz als Mittel der Forschung -- 6.4.1 Der grunds�atzliche Konflikt zwischen Datenschutzrecht und Forschungsfreiheit -- 6.4.2 Wissenschaftsfreiheit -- 6.4.3 Datenschutzrecht -- 6.4.4 Das Austarieren von Datenschutz und Wissenschaftsfreiheit nach dem Verst�andnis der DSGVO sowie des deutschen Rechts -- 6.4.5 Die Lockerung der Zweckbindung in Art. 5 Abs. 1 lit. b 2. HS DSGVO -- 6.5 Datenschutzrecht und sonstige Anforderungen bei Kooperationen -- 6.6 Fazit und Ausblick -- Literatur -- 7: Kurzfassung und Schlussfolgerungen.

7.1 Zentrale Ergebnisse -- 7.2 W�unschbare Forschungsbedingungen im Zeitalter von KI -- 7.2.1 Strategievorschl�age an das Wissenschaftssystem -- 7.2.2 Empfehlungen f�ur den Ausbildungs- und Weiterbildungsbereich -- 7.2.3 W�unsche an die Regulierung von KI-basierter Forschung -- Literatur.

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