Autonomie gegen Algorithmus: Eine Replikationsstudie zu studentischen Perspektiven

Dieses Buch untersucht, wie Bachelor-Studierende ethische Grenzen bei der Nutzung generativer KI im Hochschulbereich interpretieren. Unter Verwendung eines Replikationsdesigns mit gemischten Methoden befragt die Studie 200 Studierende verschiedener Fachrichtungen an drei nigerianischen Universitäten, um die Zustimmung zu fünf Dimensionen der KI-Ethik zu messen: Wohltätigkeit, Schadensvermeidung, Gerechtigkeit, Autonomie und Erklärbarkeit. Die Ergebnisse zeigen, dass Autonomie die stärkste Priorität genießt, während Erklärbarkeit am niedrigsten eingestuft wird. Dies deutet darauf hin, dass es den Studierenden wichtiger ist, eine unabhängige Entscheidungsfindung zu bewahren, als zu verstehen, wie KI-Systeme Ergebnisse erzeugen. Regressionsanalysen deuten darauf hin, dass technologische Kompetenz eine stärkere Befürwortung von Wohltätigkeit und Autonomie voraussagt, während das Geschlecht Schadensvermeidung und Gerechtigkeit voraussagt. Qualitative Ergebnisse heben praktische Bedenken hinsichtlich Fehlinformationen, der Erosion von Kreativität und Fähigkeiten, Privatsphäre, Voreingenommenheit, Arbeitsplatzverlust und ungleichem Zugang durch Infrastruktur- und Datenkosten hervor, neben der Ansicht, dass die Verantwortung primär bei den Nutzern liegt. Das Buch schließt mit Implikationen für KI-Ethik-Leitfäden, Sensibilisierungsprogramme und die Lehrplanintegration, die auf den nigerianischen Hochschulkontext zugeschnitten sind.

Autorentext
Aminu Muhammad Auwal, zwany równie Elameen lub Elvmeen, bada cyberbezpiecze stwo i etyczne skutki pojawiaj cych si technologii w rodowiskach o niskich zasobach. Jego praca koncentruje si na cyberprzest pczöci, cyfrowej wiktymizacji, bezpiecze stwie aplikacji internetowych, modelowaniu zagröe oraz wp ywie SI na ryzyko bezpiecze stwa, wykrywanie i reakcje polityczne.

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