Hack #53:

Die Universität Wien führt in ihren Guidelines zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz auf Seite 37 eine diese nützliche Checkliste an :

„Checkliste für die Verwendung von Resultaten aus KI-Tools für das  Studium

Da die Disziplinen an der Universität sehr heterogen sind, gibt es  keinen einheitlichen Katalog von Rechten und Pflichten für die  (nicht) erlaubte Nutzung von KI-Tools beim Verfassen von Arbeiten.
Ebensowenig gibt es einheitliche Vorgehensweisen zur  Dokumentation. Es liegt vielmehr an den Lehrenden eines Faches, sich an der Forschungspraxis zu orientierten und sich gemeinsam auf Standards in der Lehre zu verständigen. Es ist dann die  Verantwortung der Lehrenden und der Betreuer*innen, den Studierenden von Beginn des Studiums an und laufend im Studium

• die Regeln und die gute wissenschaftliche Praxis des jeweiligen Faches zu erläutern,
• diese vorzuleben (z.B. durch Präsentation von Forschungsarbeiten/aktueller Literatur, die zeigt, wie die Scientific Community des jeweiligen Faches mit der Verwendung von Hilfsmitteln und dem Nachweis der Eigenständigkeit in der Forschung umgeht),
• die Regeln gemeinsam anzuwenden (z.B. durch Anleitung bei der
  Erstellung von Texten, durch Feedback zu Texten) und
• diese operativ umzusetzen (z.B. durch die Art der Dokumentation von Daten oder
  die Angabe von Nachweisen) und als Beurteilungskriterium heranzuziehen.Sollten in Ihren Bereich Standards noch nicht definiert sein, lesen Sie bitte KI und die Weiterentwicklung der Studienprogramme.“

Universität Wien (Hrsg.) 2024. Guidelines der Universität Wien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre. 2. Auflage (Wien). Online verfügbar unter https://doi.org/10.25365/phaidra.544

Letzter Zugriff: 06.12.2024
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Hack #50:

Da es noch keine einheitliche Praxis gibt, wird in den Guidelines der Universität Wien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz auf Seite 39 folgendes vorgeschlagen:

„Wie „zitiert“ bzw. kennzeichnet man KI?
Die Resultate von KI-Tools können nicht im engeren Sinne „zitiert“ werden (vgl. Nehlsen und Fleck 2023, KI und Recht, siehe auch Universität Basel 2023). Dennoch ist im Sinne der Transparenz darauf hinzuweisen, wenn das Resultat nicht (allein) von der*dem Autor*in stammt, sondern mit einem KI-Hilfsmittel erstellt wurde. Es hat sich hier noch keine einheitliche Praxis für die Wissenschaft ausgebildet (ähnlich den Zitiervorgaben, siehe beispielsweise American Psychological Association 2024). Vorgeschlagen wird die Kennzeichnung durch folgende Informationen:
• Hersteller
• Jahr der Nutzung
• Tool und dessen Version
• Prompt
• Datum der Durchführung sowie
• Grad der Überarbeitung.
Durch Nennung von Hersteller, Tool und Version lässt sich auch später noch besser rekonstruieren, welches Tool verwendet wurde und wie leistungsstark das KI-Tool zum Zeitpunkt der Nutzung war. Aus dem Prompt lässt sich gut erkennen, ob und wie professionell die Verwendung des KI-Tools erfolgte („Prompt Engineering“). Ob es sinnvoll ist, die Resultate der Prompts oder den Promptverlauf eigens zu dokumentieren (ähnlich wie Rohdaten oder Transkripte von Interviews), hängt vom Zweck der Nutzung ab und sollte im Vorfeld von Ihnen nach der Forschungspraxis Ihres wissenschaflichen Faches festgelegt und den Studierenden mitgeteilt werden..“

Universität Wien (Hrsg.) 2024. Guidelines der Universität Wien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre. 2. Auflage (Wien). Online verfügbar unter https://doi.org/10.25365/phaidra.544

Letzter Zugriff: 06.12.2024

Weiterlesen:
KI ausweisen
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Hack #49: 

Webinar: Ethics and Image Manipulation in Science 

Am 17.12.2024 findet ein Webinar mit der Expertin Elisabeth Bik, PhD statt.

Im Webinar können Sie mehr über die Bedeutung von Wissenschaftsethik im Vergleich zur Bild- und Datenmanipulation und die Folgen für die Forschungsintegrität erfahren.

>>Mehr Information und Registrierung

Zeit: Dienstag, 17.12.2024 um 17:00 Uhr
Ort: Zoom Webinar

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Hack #48:

Aus dem Leitfaden für das Erstellen von Hochschulschriften:

KI ausweisen

Die Verwendung von textgenerierender künstlicher Intelligenz und anderer „writing enhancement tools“ (z.B. Chat-GPT, DeepL, Quillbot, etc…) ist für das Erstellen der Abschlussarbeit nur erlaubt, wenn die Verwendung vorab mit der Betreuung rückgesprochen und in der Diplomarbeit transparent ausgewiesen wird. Beachten Sie, dass Sie für alle Inhalte in Ihrer Diplomarbeit verantwortlich sind, weswegen eine kritische Überprüfung der generierten Textstellen unabdingbar ist. Die Offenlegung, z.B. im Methodenteil oder mittels einer Hilfsmitteltabelle, sieht eine Aufschlüsselung und Zitierung aller verwendeten Softwareapplikationen (inklusive der Version) sowie des Überarbeitungsgrades vor. Zusätzlich ist darauf hinzuweisen wozu die Software eingesetzt wurde (z.B. „sprachliche Überarbeitung“, „Grammatik Check“, etc…) und welche Kapitel/Textabschnitte der Diplomarbeit betroffen sind. Zusätzlich können die verwendeten Prompts im Anhang aufgelistet werden. Wenn Text mittels KI generiert wurde, ist eine Zitierung direkt an der relevanten Stelle im Haupttext vorzunehmen. Achten Sie zudem auf den Datenschutz beim Einspielen von Daten in Online-Tools.

Weiterführende Informationen finden Sie auf der Website zur Plagiatsprüfung, im Leitfaden für das Erstellen von Hochschulschriften für Studierende und dem Muster für eine Abschlussarbeit.

Letzter Zugriff: 09.12.2024
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Hack #47:

Die Universität Wien stellt in ihren Guidelines zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz auf Seite 36 eine sehr hilfreiche Checkliste zur Verfügung:

„Checkliste für die Nutzung von KI-Tools

Einhaltung der Gesetze und Compliance: Alle relevanten Gesetze, universitären Vorschriften und Standards müssen bei der Auswahl und Nutzung von KI-Tools eingehalten werden.
Auf universitärer Ebene fallen darunter insbesondere:
▹ Code of Conduct (vgl. https://rektorat.univie.ac.at/richtlinien/) und
▹ Nutzungsbedingungen iVm künstlicher Intelligenz (KI) an der Universität Wien (https://zid.
univie.ac.at/software-fuer-mitarbeiterinnen/nutzungsbedingungen/kuenstliche-intelligenz/).

Auswahl des Tools: Prüfen Sie, ob das KI-Tool sachgemäß und zweckmäßig ist. Fragen Sie sich auch, welche (Geschäfts-)Interessen die Hersteller haben, ob ihre Tools nachvollziehbar (z.B. Open Source), datensparsam, sozial und ökologisch nachhaltig erstellt und betrieben werden (siehe KI und ihre Charakteristiken). Stehen die mit der Nutzung verbundenen Kosten (Gebühren, auf Datensammlung basiertes Geschäftsmodell) in Relation zum Nutzen?

Auswahl des Anbieters: Nutzen Sie primär Tools, die von der Universität Wien lizenziert wurden, siehe hierzu auch KI und Lehrende: Praktischer Einstieg in KI und KI-Tools. Gerade im Umfeld der Marktführer wie OpenAI ChatGPT gibt es Drittanbieter-Apps und Websites, die Zugang zu Premiumversionen versprechen und deren Geschäftsmodell es ist, zusätzliche Tokens verkaufen. Nutzen Sie nur offizielle Quellen und Hersteller, um Betrug zu vermeiden.

Schutz personenbezogener Daten: Die Verarbeitung von personenbezogenen Daten ist prinzipiell unzulässig. Tools, die für diesen Zweck eingesetzt werden sollen, müssen vorab vom Datenschutzbeauftragten genehmigt werden (siehe KI und Recht).

Respekt der Urheberrechte und Lizenzen: Respektieren Sie die Urheberrechte Dritter und verwenden Sie nur Materialien, die entsprechend lizenziert sind (eigene Werke, freie Werknutzung oder  Werknutzungsbewilligung,
siehe auch Text und Data Mining im Kapitel KI und Recht).

Wahrung der Vertraulichkeit und  (Geschäfts-)Geheimnisse: Greifen Sie vorwiegend auf öffentlich verfügbare Daten/Informationen zurück. Seien Sie auch bei eigenen Daten/Informationen vorsichtig (Regelungen der Hersteller bzgl. Aufnahme in den Trainingsdatensatz, Speicherung etc.). Die Nutzung anderer Daten/Informationen muss mit den Verantwortlichen (z.B. Leiter*innen der Einheit, die die Daten/Informationen bereitstellen) vorab geklärt werden.

Übernahme der Verantwortung: Überprüfen Sie alle Resultate vor der Weiterverwendung auf Plausibilität, Bias und ethische Konformität. Sie tragen die Verantwortung, wenn Sie die mit KI erzielten Resulate verwenden.

Nachvollziehbarkeit: Seien Sie transparent über den Einsatz von KI-Tools.“

Universität Wien (Hrsg.) 2024. Guidelines der Universität Wien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre. 2. Auflage (Wien). Online verfügbar unter https://doi.org/10.25365/phaidra.544

Letzter Zugriff: 02.12.2024
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Hack #46:

Interdisziplinäres Treffen „Digitale Kultur und wissenschaftliche Integrität“

Die Ombudsstelle für Studierende im Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF),
die Österreichischen Agentur für Wissenschaftliche Integrität (ÖAWI),
das Kompetenzzentrum für Akademische Integrität der mdw – Universität für Musik und darstellende Kunst Wien und
die Technischen Universität Wien (TU Wien) laden zu einem interdisziplinären Treffen mit dem

Titel „Digitale Kultur und wissenschaftliche Integrität„

am 4. Dezember 2024

an der TU Wien (TU the Sky, Getreidemarkt 9, 1060 Wien) ein.
Programm & Anmeldung >>hier