Service

Universitätsbibliothek

Wir unterstützen und beraten Sie bei der Auswahl und Anwendung von KI-Tools zu den Themen Informationskompetenz, Literatursuche, Publikationsberatung und Forschungsdatenmanagement. Dabei ist es uns möglich, auf Ihre individuellen Wünsche einzugehen und maßgeschneiderte Lösungen zu finden.

Kontakt: 

 

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IDea_Lab

Als Forschungszentrum widmet sich das IDea_Lab den Themen digitale Transformation, Künstliche Intelligenz und Big Data. Unsere Forscher:innen kommen aus unterschiedlichen Disziplinen der Geistes-, Sozial- und Naturwissenschaften sowie der Informatik und arbeiten interdisziplinär daran, die digitale Zukunft zu verstehen und zu gestalten. Inhaltliche Schwerpunkte sind Ethik der KI, Machine Learning Methods und Data Analysis.

Kontakt:  https://idea-lab.uni-graz.at/de

 

 

Hilfe und Training

Empfehlungen zu KI in der Forschung

Es sollte jede Gelegenheit wahrgenommen werden, KI-Tools für Forschungszwecke aber auch administrative Tätigkeiten einzusetzen. Der Umgang mit den Tools kann nur durch Praxis erlernt und verfeinert werden. Dabei ist ein verantwortungsvoller Umgang mit den Möglichkeiten der Technik natürlich sehr wichtig! Folgende Aspekte sollten berücksichtigt werden:

  • KI-Literacy: Es geht darum, die Technologie selbst aber auch alle KI-Tools, die verwendet werden, sowie deren Fähigkeiten, Einschränkungen und AGB(!) gründlich zu verstehen. KI-Tools müssen in Hinblick auf die Aufgabenstellung sorgfältig ausgewählt werden. Es gilt dabei auch zu überlegen, ob die lokale Anwendung eines LLM vielleicht die bessere Vorgehensweise wäre. Man kann seine Fähigkeiten im Prompt Engineering nie genug verbessern!
    Bei der Auswahl von (generativen) KI-Anwendungen macht es durchaus Sinn, zu kommerziellen Produkten zu greifen und ggf. in einen Bezahlaccount zu investieren, da hier noch immer die besten Ergebnisse erzielt werden können.
  • Verantwortung: Die Verantwortung für die Ergebnisse der KI-Tools trägt die Benutzer:in, nicht die Software oder der Anbieter. Alle KI-generierten Ergebnisse müssen kritisch hinterfragt und überprüft werden!
  • Transparenz: Der Umgang mit KI-Tools in der Forschung muss immer transparent gemacht werden. Dabei hilft es, die Prompts, KI-Algorithmen, Datenquellen und Methodologien genau zu dokumentieren und auch offenzulegen.
  • Vertrauliche Informationen: Es dürfen keine vertraulichen, geheimen oder unveröffentlichten Daten an Online-KI-Tools übermittelt werden.  Das betrifft auch (Peer-)Reviews und Evaluierungen. Solche Daten können nur lokal bearbeitet werden, vorausgesetzt die Software sendet keine Daten an die Herstellerfirma.
  • Datenschutz: Die Möglichkeiten und Einschränkungen, die sich aus Datenschutzrichtlinien ergeben, müssen beachtet und respektiert werden.
  • Urheberrecht: Im Umgang mit KI-Tools dürfen nur Materialien, die für diesen Kontext verfügbar sind (vgl. Urheberrecht und Lizenzen), verwendet werden. Open Data und Open Access Publikationen sind hier sehr hilfreich.
  • Publikationen und Förderungen: KI-Richtlinien von Verlagen und Fördergebern müssen beachtet werden.
  • Folgen Sie immer den Richtlinien für gute wissenschaftliche Praxis!
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Literatur, Ressourcen

 

Richtlinien von Universitäten