HyMeKI

Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz, (insb. des maschinellen Lernens und der Spracherkennung), bieten neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Mensch und KI. KI-Systeme liefern nicht nur Potenziale in der Automatisierung von Routineaufgaben, sondern können als neue „Teammitglieder“ die Lösung von komplexen Aufgaben von Mitarbeiter*innen unterstützen, da sie in vielen Bereichen zum Menschen komplementäre Fähigkeiten beitragen. Menschen nehmen KI-basierte Systeme als soziale Akteure wahr, stellen deshalb aber auch ähnliche Erwartungen an die Qualität ihrer Lösungsbeiträge und ihr Kommunikationsverhalten, die häufig nicht erfüllt werden und zu Unzufriedenheit, Ablehnung bzw. Nicht-Nutzung der Systeme führen können. Durch die Unterschiede hinsichtlich der Fähigkeiten und Fertigkeiten von Menschen (d.h. menschlicher Intelligenz) und Maschinen (d.h. künstlicher Intelligenz) entstehen neuartige Gestaltungsherausforderungen in der Zusammenarbeit (hybride Intelligenzsysteme) sowie den Lernverfahren für menschliches und maschinelles Lernen.

Ziel der Nachwuchsgruppe „HyMeKI“ ist die Entwicklung, Erprobung und Validierung von sozio-technischen Gestaltungsanforderungen und –mustern zur Entwicklung von KI-Systemen in der Wissensarbeit. Diese implementieren kollaborative Arbeitspraktiken der Mensch-KI-Zusammenarbeit, insbesondere zur Arbeitsteilung, zur transparenten, nachvollziehbaren Übergabe von Aufgaben und Arbeitsständen und zur Förderung des Lernens zwischen Menschen und KI-Systemen entsprechend ihrer jeweiligen Stärken.

Zur Zielerreichung werden zunächst repräsentative Kollaborationsszenarien im Bereich der Wissensarbeit anwendungsorientiert durch empirische Anforderungserhebung mit Unternehmen erhoben und modelliert. Die Nachwuchsgruppe „HyMeKI“ entwickelt darauf aufbauend eine Taxonomie zur Arbeitsteilung von Menschen und KI-Systemen. In Anlehnung daran werden Techniken zur Übergabeorchestrierung zwischen Menschen und KI sowie Techniken zur Förderung von KI- (bzw. Mensch-) unterstützten menschlichem (bzw. maschinellen) Lernen exploriert und in Gestaltungsmuster überführt. Die entwickelten Techniken und Gestaltungsmuster werden prototypisch instanziiert und in Labor-, Feld- und Onlinestudien sozio-technisch evaluiert. Das Vorhaben folgt damit einem gestaltungsorientierten Multimethodenansatz iterativer Entwicklung und Evaluation.

Das Teilprojekt „Techniken zur Förderung von KI-unterstütztem menschlichen Lernen sowie Menschunterstütztem KI-Lernen im Kontext der Wissensarbeit“ umfasst einen von zwei Forschungsschwerpunkten der Nachwuchsgruppe und wird von der Universität Kassel geleitet. Das Teilprojekt hat zum Ziel, Techniken für KI-unterstütztes menschliches Lernen (KI trainiert Mensch) sowie Techniken für Mensch-unterstütztes KI-Lernen (Mensch trainiert KI) im Anwendungsfeld der Wissensarbeit zu explorieren, Lerneffekte in Form von Wissenszuwachs im Labor und im Feld mittels qualitativer und quantitativer Methoden zu analysieren und Gestaltungsmuster abzuleiten. Die gesammelten Erkenntnisse fließen in die beiden Querschnittsthemen – d.h. eine Taxonomie zur Arbeits- und Aufgabenteilung zwischen Mensch und KI sowie ein Gestaltungsmusterkatalog, der KI-Nachwuchsgruppe ein.

• Universität Kassel, Fachgebiet Wirtschaftsinformatik, Dr. Sarah Oeste-Reiß (Nachwuchsgruppenleiterin), Prof. Dr. Jan Marco Leimeister (Mentor)
• Universität Kassel, Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme, Prof. Dr. Bernhard Sick (Mentor)
• Universität Hamburg, Wirtschaftsinformatik, Sozio-Technische Systemgestaltung, Prof. Dr. Eva Bittner (Nachwuchsgruppenleiterin)

Feld- und Transferpartner

• IHK Hessen innovativ
• Aiconix GmbH, Hamburg
• Lynchronize, Kassel

Das Projekt wird im Rahmen der Richtlinie „Förderung von KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen“ des BMBF gefördert. Die Bewerberinnen mussten sich dabei in einem zweistufigen, kompetitiven Auswahlverfahren durchsetzen. Bundesweit wurden insgesamt zwanzig Vorhaben ausgewählt, die jetzt gefördert werden.

Förderkennzeichen der Universität Kassel: 01IS20057B      

Projektwebseite: https://hymeki.informatik.uni-hamburg.de/

• Dr. Sarah Oeste-Reiß (Nachwuchsgruppenleiterin)
• Prof. Dr. Jan Marco Leimeister (Mentor)