Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen, m. 1 Buch, m. 1 E-Book

ISBN-13: 9783658401009 / Niemiecki / Mixed media product / 2023 / 208 str.

Moreen Heine; Anna-Katharina Dhungel; Tim Schrills

Opis

Dieses Buch - eine Open-Access-Publikation mit freiem Online-Zugang - bietet eine verständliche und kompakte Einführung in die Nutzung von KI-Systemen in öffentlichen Verwaltungen. Es beantwortet folgende Fragen: Was bedeutet Künstliche Intelligenz? Wie und in welchen Einsatzgebieten können KI-Systeme im öffentlichen Sektor genutzt werden. Welche Erwartungen und Ziele werden mit dem KI-Einsatz verbunden? Welche Probleme werden adressiert? Auch Aspekte der Governance, also Steuerungsfragen, spielen eine Rolle. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Betrachtung der Beziehung und Interaktionen zwischen Mensch und KI-System. Dabei wird auch die Erklärbarkeit der Funktionsweise eines KI-Systems erläutert. Die Inhalte sollen Personen in die Lage versetzen, den Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung differenziert beurteilen zu können.
Kenntnisse im Bereich der Informatik werden nicht vorausgesetzt. Nach dem Lesen dieses Buches sind Sie in der Lage,

• KI-Anwendungsfälle und Potenziale im öffentlichen Sektor zu identifizieren,
• KI-Methoden im Überblick zu verstehen,
• Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung im öffentlichen Sektor zu diskutieren und
• Anforderungen an KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor zu erarbeiten.

Im Sinne von Offenheit ist dieses Werk eine Open-Access-Publikation mit freiem Online-Zugang.

Inklusive kostenlosem Online-Wissens-Quiz mit der Springer Nature Flashcards-App: Der Fragensatz mit 78 Fragen und Antworten in den SN Flashcards beinhaltet Wiederholungs- und Vertiefungsfragen zum Lehrbuch "KI in  öffentlichen Verwaltungen". Die Fragen und Antworten vermitteln spielerisch wichtige Begriffe, Hintergründe und Wissenswertes zum Thema.

Spis treści

1 Einleitung

1.1 Überblick über die Themen des Buches

1.2 Zum Begriff

1.3 Anwendungsoptionen für KI im öffentlichen Sektor

1.4 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfalls

2 Grundlagen: Input

2.1 Einleitung

2.2 Daten verstehen

2.3 Übung zum Verständnis von Daten

2.4 Datenqualität

2.5 Beziehungen zwischen Daten

2.6 Die Verzerrung von Daten (Bias)

2.7 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

3 Grundlagen: Verarbeitung

3.1 Einleitung

3.2 Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

3.3 Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

3.4 Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

3.5 Künstliche Neuronale Netze

3.6 Support Vector Machine

3.7 Lineare und logistische Regression

3.8 Übung

3.9 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

4 Grundlagen: Output

4.1 Einleitung

4.2 Fallbeispiele

4.2.1 SchreibFix

4.2.2 Memoriali

4.2.3 Übung

4.3 Kategorien

4.3.1 Übung

4.4 Pattern Matching

4.4.1 Übung

4.5 Numerische Prädiktion

4.5.1 Übung

4.6 Synthetische Ergebnisse

4.6.1 Übung

4.7 Forecasting

4.7.1 Übung

4.8 Metadaten von Ergebnissen

4.8.1 Übung

4.9 Abschluss

5 KI-Strategie

5.1 KI-Strategien als Planungs- und Führungsinstrumente

5.2 KI-Management

5.3 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfalls

6 Gebrauchstaugliche Entwicklung von KI-Anwendungen

6.1 Einleitung

6.2 Fallbeispiele

6.3 Gebrauchstauglichkeit

6.4 Menschzentrierte Gestaltung

6.4.1 Analysephase

6.4.2 Konzeptionsphase

6.4.3 Realisierungsphase

6.4.4 Summative Evaluationsphase

6.4.5 Fazit zur menschzentrierten Gestaltung

6.5 Besondere Anforderungen bei KI-Anwendungen

6.6 Besondere Anforderungen der öffentlichen Verwaltung

6.7 Fragen an KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung

6.8 Ihr Beitrag bei der menschzentrierten Entwicklung von KI-Anwendungen für die öffentliche Verwaltung

6.9 Übungsfragen: Gebrauchstaugliche Entwicklung von KI-Anwendungen

6.10 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

7 Mensch-KI-System

7.1 Einleitung

7.2 Fallbeispiele

7.3 Arten der Zusammenarbeit

7.4 Automation

7.5 Kriterien guter Zusammenarbeit in Mensch-KI-Systemen

7.5.1 Vorbedingung: Verwendung von KI offen legen

7.5.2 Autonomie und Kontrolle

7.5.3 Transparenz/Nachvollziehbarkeit

7.5.4 Verlässlichkeit

7.5.5 Robustheit

7.5.6 Sicherheit

7.5.7 Weitere Rahmenmodelle

7.6 Gestaltung der Zusammenarbeit in Mensch-KI-Systemen

7.7 Fragen an KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung

7.8 Übungsfragen: Mensch-KI-System

7.9 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

8 Erklärbare KI

8.1 Einleitung

8.2 Fallbeispiele

8.2.1 SchreibFix – Beispiel 1

8.2.2 Memoriali – Beispiel 2

8.3 Warum erklären?

8.3.1 Wie Erklärungen helfen können

8.3.2 Was eine Erklärung ist

8.3.3 Unterschiedliche Level von Erklärungen

8.3.4 Übung

8.4 Wie erklären?

8.4.1 Methoden der Erklärbarkeit

8.4.2 Übung

8.5 Counterfactual Explanations

8.5.1 Beispiel Counterfactual Explanations

8.5.2 Was ist Counterfactual Explanation?

8.5.3 Vor- und Nachteile von Counterfactual Explanations

8.5.4 Übung

8.6 Technologien im XAI Bereich

8.6.1 Pixel für Pixel Relevanz feststellen

8.6.2 Dekomposition neuronaler Netze

8.6.3 Schichtweise rückwärts durch das Netz

8.6.4 Übung

8.7 Erklärungen evaluieren

8.7.1 Was ist eine „gute“ Erklärung?

8.7.2 Methoden zur Evaluation von Erklärungen

8.7.3 Übung

8.8 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

8.9 Zusammenfassung

9 Prozessautomatisierung

9.1 Einleitung

9.2 Assistenzsysteme

9.3 Business Process Management

9.4 Grundlagen zu Robotic Process Automation

9.5 Arbeitspsychologie und RPA-Einsatz

9.6 Zum Einsatz von RPA in der Verwaltung

9.7 Übung zur Prozessoptimierung

9.8 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

10 Textverarbeitung

10.1 Einleitung

10.2 Grundlagen der Textverarbeitung

10.2.1 Übung

10.3 Natural Language Processing Bestandteile Intent, Entity, Kontext und Dialogue Management

10.3.1 Übung

10.4 Ziele von Textverarbeitung

10.4.1 Anwendungsbereiche von Textverarbeitung

10.4.2 Fallbeispiele

10.4.3 Übung

10.5 Beispiele einfache Sprache

10.6 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

11 KI & Ethik

11.1 Einleitung

11.2 Fallbeispiele

11.3 Ethik und KI – sieben Thesen

11.3.1 Menschen würden von einer KI ethisches Verhalten erwarten

11.3.2 Der Einsatz von KI macht unsere Entscheidungsregeln und die Konsequenzen transparent

11.3.3 Der Einsatz von KI erfordert, dass sich auf soziale und moralische Normen festgelegt wird

11.3.4 Logik und Rationalität “der KI” ist ein Trugschluss und wäre auch nicht wünschenswert

11.3.5 Wissenschaft und Technik sind wertneutral

11.3.6 Computer können einen extrem starken Einfluss auf unser Verhalten haben

11.3.7 Die Verantwortung liegt beim Menschen

11.4 Ethische Aspekte beim Einsatz von KI-Systemen

11.4.1 Fairness

11.4.2 Vermeidung von Verzerrungen (biases)

11.4.3 Datenschutz & Privatsphäre

11.4.4 Vermeidung von (oft subtilen) Beeinflussungen

11.4.5 Auswirkungen von KI auf die öffentliche Verwaltung

11.4.6 Gesellschaftliche Auswirkungen

11.4.7 Zielkonflikte

11.5 Ethische Bewertung von KI-Anwendungen

11.6 Ethische Aspekte von KI – Interview mit Christian Herzog, Leiter Ethical Innovation Hubs der Universität zu Lübeck

11.6.1 Wie würdest du kurz und prägnant definieren, was Ethik ist?

11.6.2 Aus welcher Perspektive betreibst du Ethik? Welche Aspekte von Ethik sind dir besonders wichtig?

11.6.3 Welche ethischen Aspekte sind bei KI in der öffentlichen Verwaltung besonders relevant?

11.6.4 Wie wird KI die öffentliche Verwaltung verändern? Worauf muss die öffentliche Verwaltung bei Ethik besonders achten, damit es nicht zur Dystopie  wird?

11.6.5 Was würdest du Mitarbeitern der ÖV mitgeben, bzw. Personen, die mit KI zu tun haben, bezüglich Ethik und KI?

11.6.6 Als letzte Frage, gibt es noch weitere Punkte, bezüglich Ethik und KI, die wir nicht angesprochen haben, die aber wichtig sind?

11.7 Fragen an KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung

11.8 Übungsfragen: KI & Ethik

11.9 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

12 KI & Recht

12.1 Einleitung

12.2 Erste Regulierungsansätze

12.3 Die Datenschutz-Grundverordnung

12.4 Übung zur Datenschutz-Grundverordnung

12.5 Die Vereinbarkeit von KI und Datenschutz am Beispiel eines Chatbots

12.6 Der vollständig automatisierte Verwaltungsakt

12.7 Übung zum vollständig automatisierten Verwaltungsakt

12.8 Aufgaben zum eigenen Anwendungsfall

13 Ausblick

O autorze

Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems an der Universität zu Lübeck und wissenschaftliche Leiterin des Joint eGov and Open Data Innovation Labs. Sie forscht zu menschzentrierten und prozessorientierten Anwendungen im öffentlichen Sektor.

Anna-Katharina Dhungel arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems. In ihrer Forschung untersucht sie unterschiedliche Einsatzszenarien von Künstlicher Intelligenz im Öffentlichen Sektor, insbesondere in der Judikative.

Tim Schrills arbeitet am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme in Lübeck. Er fokussiert sich in seiner Forschung auf die Interaktion zwischen Menschen und intelligenten Systemen und untersucht, wie diese Systeme vertrauenswürdig und nachvollziehbar gestaltet werden können.

Daniel Wessel ist Postdoc am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme (IMIS) an der Universität zu Lübeck. Er arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Schnittbereich von Psychologie und Technologie in Forschung und Lehre, insbesondere mit den Themen E Government und Evaluationen.

Blurb

Dieses Buch bietet eine verständliche und kompakte Einführung in die Nutzung von KI-Systemen in öffentlichen Verwaltungen. Es beantwortet folgende Fragen: Was bedeutet Künstliche Intelligenz? Wie und in welchen Einsatzgebieten können KI-Systeme im öffentlichen Sektor genutzt werden. Welche Erwartungen und Ziele werden mit dem KI-Einsatz verbunden? Welche Probleme werden adressiert? Auch Aspekte der Governance, also Steuerungsfragen spielen eine Rolle, ebenso die Betrachtung der Interaktionen zwischen Mensch und KI-System. 

Die Inhalte versetzen Personen in die Lage, den Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung differenziert beurteilen zu können, um u.a. KI-Anwendungsfälle im öffentlichen Sektor zu identifizieren, KI-Methoden im Überblick zu verstehen und Anforderungen an KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor zu erarbeiten. Kenntnisse im Bereich der Informatik werden nicht vorausgesetzt.

Im Sinne von Offenheit ist dieses Werk eine Open-Access-Publikation mit freiem Online-Zugang. Inklusive kostenlosem Online-Wissens-Quiz mit der Springer Nature Flashcards-App.

Die Autor*innen

Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme (IMIS) an der Universität zu Lübeck und wissenschaftliche Leiterin des Joint eGov and Open Data Innovation Labs. Anna-Katharina Dhungel arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems. Tim Schrills ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am IMIS im Bereich Ingenieurpsychologie und Kognitive Ergonomie. Daniel Wessel ist Postdoc am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems.