Zum Inhalt springen

Civic Coding. Empirische Erkenntnisse und Empfehlungen zur Unterstützung gemeinwohlorientierter KI

Author: Züger, T., Katzy-Reinshagen, A., Fassbender, J., Kuper, F., & Kühnlein, I.
Published in:
Year: 2022
Type: Working paper
DOI: 10.5281/zenodo.7229517

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Sinne des Gemeinwohls steckt noch in einer Erprobungsphase. Dieses Policy Paper präsentiert empirische Ergebnisse der Civic Coding-Studie, die die empirischen Befunde aus 20 Expert*innen-Interviews und zehn Fallstudien aus unterschiedlichen gemeinwohlorientierten Tech-Projekten vorstellt. Die Studie beschreibt zentrale Potenziale, Erfolgsfaktoren, Risiken, Herausforderungen und die Bedarfe gemeinwohlorientierter Tech-Projekte. Auf Basis der Ergebnisse wurden 16 Empfehlungen entwickelt, die zur nachhaltigen Förderung gemeinwohlorientierter KI beitragen sollen. Das Policy Paper basiert auf den Ergebnissen der Studie „Civic Coding – Grundlagen und empirische Einblicke zur Unterstützung gemeinwohlorientierter KI“, die vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) im Rahmen der Initiative „Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl„ mit dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) und dem Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) beauftragt und im Zeitraum Januar 2022 bis Juli 2022 angefertigt wurde. Die Studie ist abrufbar unter: https://www.civic-coding.de/forschungsbericht

Visit publication
Download Publication

Civic Coding_Policy Paper_Cover

Connected HIIG researchers

Irina Kühnlein

Studentische Mitarbeiterin: AI & Society Lab

Freia Kuper

Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Wissen & Gesellschaft

Judith Faßbender

Wissenschaftliche Mitarbeiterin: AI & Society Lab

Theresa Züger, Dr.

Forschungsgruppenleiterin Public Interest AI | AI & Society Lab


  • Open Access