Generative Künstliche Intelligenz

Name: Generative Künstliche Intelligenz | ChatGPT und Co für Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft
Brand: Schäffer-Poeschel
Price: 39.99 EUR
Availability: OnlineOnly

ChatGPT und Co für Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft

Sabine Seufert Siegfried Handschuh(Editor)

Schäffer-Poeschel (Publisher)

1st Edition

Published on 22. March 2024

264 pages

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978-3-7910-6222-8 (ISBN)

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Inhaltsverzeichnis
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Vorwort
I. Orientierung und Grundverständnis
1 Generative KI: Mensch-Maschine-Augmentation
1.1 Einleitung
1.2 Industrielle Revolutionen
1.3 Entwicklungslinien von Mensch-Maschine-Interaktionen
1.4 Augmentation: Zusammenarbeit Mensch-Maschine
1.5 Struktur und Aufbau des Buches
Literatur
2 Große Sprachmodelle
2.1 Einleitung
2.2 Architektur großer Sprachmodelle
2.3 Die Vorhersage des nächsten Wortes
2.4 Emergente Fähigkeiten
2.5 Prompt Engineering
2.6 Schwächen und Herausforderungen
2.7 Aktuelle Entwicklungen
2.8 Zusammenfassung
Literatur
3 Kreativität der generativen KI
3.1 Generative künstliche Intelligenz
3.2 Der kreative Prozess
3.3 GAI-Kreativität im sprachlichen Bereich
3.4 Erzeugung von Bildern aus Text
3.5 Automatische Musikgenerierung
3.6 Zusammenfassung
Literatur
4 Hybride Intelligenz: Zusammenwirken von menschlicher und maschineller Intelligenz
4.1 Einleitung
4.2 Hybride Intelligenz als Basis für gelingende Zusammenarbeit von Menschen und smarten Maschinen
4.3 Zusammenarbeit mit intelligenten Assistenzsystemen: Formen, Intensitäten, Rollen, Aufgabenteilung
4.3.1 Aufgabenkomplexität und Kooperationstypen
4.3.2 Stufen der Intensität der Zusammenarbeit
4.3.3 Mensch-Maschine-Teams: Rollen von Assistenzsystemen/Robotern
4.3.4 Mensch-Maschine-Teams: Sinnkonstruktion, Produktivität, Zufriedenheit, Selbstwirksamkeit
4.4 Spezifische menschliche Kompetenzen für die gelingende Zusammenarbeit mit generativer KI
4.5 Akzeptanzfaktoren für die Zusammenarbeit mit generativer KI
4.6 Zusammenfassung und Ausblick auf Managementaufgaben
Literatur
II. Management von Innovationen mit generativer KI
5 Chancen und Risiken der generativen KI im strategischen Management
5.1 Was ist generative KI?
5.2 Generative KI und strategisches Management
5.3 Auswirkungen auf einzelne Bereiche des strategischen Managements
5.4 Prompts für das strategische Management
5.5 Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI
5.6 Schlussfolgerung
Literatur
6 Personal- und Kompetenzentwicklung für generative KI in Organisationen
6.1 Einleitung
6.2 Neue Ausgangspunkte für die Personal- und Kompetenzentwicklung
6.2.1 Veränderte Rollen und Aufgabenbereiche in der Zusammenarbeit mit generativer KI
6.2.2 Augmentationsstrategien für die Personal- und Kompetenzentwicklung
6.3 Kompetenzentwicklung für den Aufbau und die Nutzung generativer KI in Organisationen
6.4 Strategien für die Kompetenzentwicklung im KI-Zeitalter
6.4.1 Überblick über die Strategien
6.4.2 Beschleunigungsstrategie ("Fast Upskilling")
6.4.3 Kulturgetriebene Transformationsstrategie
6.4.4 Datengetriebene Strategie für die agile Kompetenzentwicklung
6.4.5 Transformationsstrategie für personalisiertes Lernen und Selbstorganisation
6.4.6 Innovationsstrategie unter Nutzung von erweiterter Realität und "Affective Computing"
6.5 Zusammenfassung und Ausblick
Literatur
7 Hybride Innovationsteams - Augmentation menschlicher Innovationsteams mit KI
7.1 Einleitung
7.2 Von künstlicher Intelligenz zu hybrider Intelligenz
7.3 Generative KI und große Sprachmodelle
7.4 Hybride Intelligenz und Innovationsteams
7.4.1 Insights und Opportunitäten
7.4.2 Ideengenerierung und Konzepterstellung
7.4.3 Entwicklung, Engineering und Design
7.4.4 Markteinführung
7.5 Zusammenfassung und Ausblick
Literatur
III. Auswirkungen auf Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft
8 Zukunft Arbeit: Auswirkungen generativer KI auf den Arbeitsmarkt
8.1 Einleitung
8.2 Theoretische Überlegungen zum KI-induzierten Arbeitsmarktwandel
8.2.1 Bisherige Effekte auf die Arbeitsnachfrage
8.2.2 Erwägungen zur Wirkung generativer KI auf die Arbeitsnachfrage
8.2.3 Akzentuierte Arbeitsangebotslücke
8.3 Einfluss von KI in verschiedenen Berufen - Erkenntnisse aus der Schweiz
8.3.1 Beschäftigungsentwicklung in den Branchen und Berufen
8.3.2 Betroffenheit der Berufsfelder durch Automatisierung und KI
8.3.3 Veränderte Kompetenzanforderungen und berufliche Mobilität
8.4 Regulatorische Handlungsfelder
8.5 Ausblick
Literatur
9 Zukunft Bildung: Auswirkungen generativer KI auf Bildungssysteme
9.1 Einleitung: KI in der Bildung
9.2 Aufbau von Ökosystemen in der Bildung
9.3 Ziele: Kompetenzen im Zeitalter der generativen KI
9.4 Inhalte: "Flipped Curriculum" - umgedrehtes Curriculum
9.5 Organisation und Lernräume: ein Paradigmenwechsel
9.6 Assessment: ein doppelspuriges System
9.7 Bildungsprozesse mit generativer KI gestalten: Neue Assistenz-, Trainings- und Assessmentsysteme
9.8 Zusammenfassung und Ausblick
Literatur
10 Generative KI aus ethischer Sicht
10.1 Einführung
10.2 Grundlagen generativer KI
10.3 Eine ethische Diskussion generativer KI
10.3.1 Erzeugung von Bildern aus Text
10.3.2 Urheberschutz der Werke
10.3.3 Datenschutz und informationelle Autonomie bei Prompts
10.3.4 Verantwortung und Haftung
10.3.5 Stereotype, diskriminierende, rassistische und sexistische Darstellungen
10.3.6 Falsche Darstellungen von Wesen und Dingen
10.3.7 Zurückweisungen und Einschränkungen
10.3.8 Wissenschaftlichkeit und Referenzierbarkeit
10.3.9 Vereinheitlichung und Verflachung
10.3.10 Standardsprache und Gendersprache
10.3.11 Abhängigkeit von Konzernen
10.3.12 Erleichterung und Veränderung der Arbeit
10.3.13 Ersetzung der Arbeit
10.3.14 Unselbstständigkeit des Menschen
10.3.15 Das Mensch-folgt-Maschine-Prinzip
10.4 Ethische Leitlinien
10.5 Zusammenfassung und Ausblick
Literatur
11 Die Regulierung von generativer KI im AI-Act
11.1 Definition, Grundlagen und Funktionsweise von generativer KI
11.2 Zielrichtung und Regelungssystematik des AI-Acts
11.2.1 Anwendungsbereich
11.2.2 Risikoklassen
11.3 Regulierungsansätze für generative KI und Basismodelle
11.3.1 General Purpose AI Systems
11.3.2 Vorschriften für Anbieter von Basismodellen
11.3.3 Pflichten für Anbieter von Basismodellen
11.3.4 Pflichten für Anbieter von generativer KI
11.3.5 Integration in Hochrisiko-KI-Systeme
11.4 Fazit und Ausblick
Literatur
IV. Anwendungsbeispiele aus der Praxis
12 Hochschulbildung: KI-basiertes Forschen und Schreiben
12.1 Einleitung
12.2 Neue Ausgangspunkte für den Forschungsprozess mit generativer KI
12.2.1 Genre-Ansatz in der Hochschulbildung
12.2.2 Forschungsprozess als Ko-Kreation von Textgenres
12.2.3 Forschungsprozess: Ethischer Umgang in der Zusammenarbeit mit generativer KI
12.3 Kompetenzentwicklung mit generativer KI
12.3.1 Kompetenzen für das KI-basierte Forschen und Schreiben
12.3.2 Verwendung KI-basierter Assistenzsysteme
12.4 Anwendungsbeispiele
12.4.1 "Artist" zur Förderung von Argumentationskompetenzen
12.4.2 "SOCRAT" zur Förderung von Forschungskompetenz in der Einstiegsphase des Studiums
12.5 Zusammenfassung
Literatur
13 Generative KI in der Lehrerbildung: "Teacher Copilot" als Assistenz- und Trainingssystem für Lehrkräfte
13.1 Einleitung
13.2 Neue Ausgangspunkte für die Lehrerbildung
13.3 Digitale Kompetenzen von Lehrpersonen im Zeitalter der generativen KI
13.3.1 Digital Competence Framework for Educators
13.3.2 Rahmenkonzept des technologischen pädagogischen Fachwissens (TPACK)
13.4 Teacher Copilot: Assistenz-/Trainingssystem für Lehrpersonen
13.4.1 Zielsetzung des Teacher Copilot
13.4.2 Konzeption und Architektur des Teacher Copilot
13.5 Erste Pilotversuche und Erfahrungen
13.6 Zusammenfassung
Literatur
14 Fallbeispiel SquirroGPT: Einfach mit Unternehmensdaten "chatten"
14.1 Ausgangslage: Warum es mehr braucht als ChatGPT, um Unternehmensdaten sicher für KI zu verwenden
14.2 Retrieval-Augmented Generation
14.2.1 Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation
14.2.2 Warum ist der RAG-Ansatz sinnvoll?
14.3 SquirroGPT: Die Unternehmenslösung für GPT
14.3.1 Anwendungsfall: Kundenservice einer Krankenversicherungsgesellschaft
14.3.2 Die Rolle von SquirroGPT im Kundendienst
14.3.3 Vorteile von SquirroGPT im Kundendienst
14.3.4 Kundendienst neu gedacht und Potenzial für andere Service Desks
14.4 Fazit: Informationsinteraktion neu gedacht
14.5 Ausblick
Literatur
15 Fallbeispiel Legal OS - Nutzung generativer KI für Rechtsfragen im Unternehmen
15.1 Ausgangssituation: Die Ursprünge von Legal OS
15.2 Die Zielsetzung und Funktionsweise von Legal OS
15.3 Implementierung und Qualitätsentwicklung von Legal OS in Organisationen
15.4 Bisherige Erfahrungen und Ausblick
16 The Introduction of the Generative AI Co-Creator
16.1 Introduction
16.2 The co-creative process and the role of participants
16.3 The Generative AI Co-Creator
16.4 Nine rules for GAICC development
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Die Autorinnen und Autoren
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