Zusammenarbeit von Mensch und KI-Systemen: Potentiale und Gestaltungsansätze für eine Neuorganisation von Wissensarbeit und gegenseitigem Lernen
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. Sie können in vielen Bereichen zur Bündelung 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 sowie den Lernverfahren für menschliches und maschinelles Lernen.
Ziel der Nachwuchsgruppe 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 entwickelt darauf aufbauend eine Taxonomie zur Arbeitsteilung von Menschen und KI-Systemen. In Anlehnung daran werden Techniken zur Übergabeorchestrierung zwischen Mensch 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.
Geplantes Ergebnis sind erprobte Techniken und Gestaltungsmuster für die Zusammenarbeit und gegenseitiges Lernen von Wissensarbeiter*innen und KI-Assistenzsystemen unter Berücksichtigung von Aspekten der Transparenz, Handlungsfähigkeit und Autonomie der beteiligten Mitarbeiter*innen. Es umfasst Evaluationsergebnisse zur Wirkung der verschiedenen Gestaltungsvarianten im Rahmen der prototypischen Pilotierung und gibt Handlungsempfehlungen für Forschung und Praxisanwender. Ein Handlungsleitfaden für die Gestaltung von Mensch-KI-Zusammenarbeitsszenarien wird bereitgestellt.
Der Transfer der Projektergebnisse wird über die ungeförderten Praxispartner im Forschungsverbund als Multiplikatoren in weitere Organisationen und Anwenderpublikationen sowie eine Verwertung in der Forschung (gemeinsamer Abschlussband, wissenschaftliche Publikationen und Vorstellung auf Konferenzen) und Lehre (Lehrveranstaltungen und Betreuung von Abschlussarbeiten) erreicht. Der Aufbau der Nachwuchsgruppe dient einer langfristigen Stärkung der menschzentrierten KI-Forschung an den beiden Universitätsstandorten Hamburg und Kassel.
Ziele
Wissenschaftliche Ziele
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung, Erprobung und Validierung von sozio-technischen Gestaltungsanforderungen und –mustern zur Entwicklung von KI Systemen in der Wissensarbeit, in denen kollaborative Arbeitspraktiken der Mensch-KI Zusammenarbeit implementiert sind, insbesondere: zur Aufgabendefinition/-allokation und Arbeitsteilung zwischen Menschen und KI Systemen entsprechend ihrer jeweiligen Stärken; zur transparenten, nachvollziehbaren Übergabe von Aufgaben/Arbeitsständen im Zusammenarbeitsprozess von KI-Assistenzsystem zu Wissensarbeiter*innen und von Wissensarbeiter*innen zu KI-Assistenzsystem; zur Förderung des KI-unterstützten menschlichen Lernens und des Mensch-unterstützten maschinellen Lernens.
Verwertungs- und Transferziele
Einerseits ermöglicht diese differenzierte Zielsetzung ein grundlagenorientiertes Forschungsvorgehen im Bereich der Hybridisierung menschlicher und künstlicher Intelligenz. Andererseits wird durch das Metaziel, die Entwicklung und Erprobung sozio-technischer Gestaltungsanforderungen und -muster, ein praxisorientierter Fokus gesetzt. Gestaltungsanforderungen und -muster stellen eine ideale Brücke dar, um einen Transfer in Anwenderunternehmen zu ermöglichen.
Förderpolitische Ziele
Im Hinblick auf den Forschungsgegenstand umreißt das HyMeKI Vorhaben zwei der drei in der BMBF-Bekanntmachung genannten Forschungsgegenstände – Grundlagen der KI sowie Maschinelles Lernen. Ein Praxisbezug wird durch die Einbindung von Transferpartner*innen (u.a. aiconix, IHK Hessen innovativ und Lycronize) sichergestellt. Bezugnehmend auf den Zuwendungszweck, dass Nachwuchsgruppen von Frauen geleitet werden sollen, wird dieser durch die Co-Leitung der Nachwuchsgruppe in zweifacher Weise erfüllt. Durch die Co-Leitung können zugleich auch Impulse an zwei deutschen Universitäten gesetzt werden.