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KI (LLM) erweitert das Methodenspektrum der Sozialwissenschaft
Kurator'in für: Klima und Wandel Fundstücke
Ole hat für die Bertelsmann Stiftung die internationale Blogger-Plattform Futurechallenges.org aufgebaut und beschäftigt sich dort nun mit den Wechselwirkungen von Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Er ist Co-Founder der Menschenrechtsplattform www.futurechallenges.org und befasst sich mit der Fragen der Globalisierung, der Zukunft der Arbeit und mit den Wechselwirkungen von Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Er schreibt auch auf www.netzpiloten.de, ist u.a. als selbständiger Berater zu digitalen Trends tätig und ist im Beirat des Colab_Digital aktiv. Alle hier geposteten Texte geben ausschließlich seine private Meinung wieder.
In diesem SCIENCE-Text wird auf eindrückliche und spannende Weise beschrieben, wie die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, die auf Sprachmodellen (LLM) basiert, die Methodik der Sozialwissenschaft bedeutend erweitern könnte. Der Text ist ein großartiges Beispiel für die potenzialorientierte Sicht auf KI und eine starke Empfehlung wert.
KI kann menschenähnliche Reaktionen und Verhaltensweisen simulieren und damit die Grundlage dafür schaffen, dass sozialwissenschaftliche Analysen sehr viel schneller, vielfältiger und effizienter durchgeführt werden können, da KI menschliche Teilnehmende an Fragebögen, Beobachtungsstudien oder Experimenten ersetzen oder auch alternative Erklärungsansätze für menschliches Verhalten anbieten könnte. KI bietet also die Möglichkeit, mehr Verhaltensparameter zu messen und zu interpretieren.
In der politischen Analyse könnte KI alternative Handlungs- und Verhaltensszenarien in Abhängigkeit politischer Ideologien entwickeln helfen. Die Autoren sprechen vom “Ideologischen Turing-Test”:
"Once LLMs can pass the Ideological Turing Test—meaning that they can accurately represent opposing viewpoints in a way indistinguishable from real humans—researchers can use them to generate future scenarios."
In der Forschung über soziale Interaktion könnte KI den Part von einzelnen Personen übernehmen. Hiermit könnten unterschiedliche Interaktionsmuster erzeugt werden. Gerade in der Interaktionsforschung könnte ausgerechnet die KI helfen, so die Autoren, inhärente Annahmen und Verzerrungen, die durch Forschende und Probanden in die Experimente unbewusst eingeschleust werden, offenzulegen und zu eliminieren. Dass hierbei die LLM ja selbst Ergebnis kulturell erzeugter Sprachmuster ist und Sprache auch ein Spiegelbild menschlicher Vorurteile sein kann, muss aber natürlich beachtet werden. Zwar versuchen bereits die KI-Modellierer selbst auf die “reine” und durch Vorurteile unbelastete KI wert zu legen. Aber schon die Frage, was eine "unbelastete" KI sein soll, ist an sich wieder eine normative Frage, so die Autoren.
Die Sozialwissenschaft muss rechtzeitig Richtlinien für die ethische Verwendung der LLM, den passenden Datenschutz, die algorithmische Fairness, die Umweltfolgekosten der LLM sowie den Missbrauch erarbeiten, so die Autoren.
"Only by maintaining transparency and replicability can we ensure that AI-assisted social science research truly contributes to our understanding of human experience."
Quelle: Igor Grossmann, Matthew Feinberg , Dawn C. Parker, Nicolas A. Christakis, Philip E. Tetlock, William A. Cunningham EN www.science.org
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