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Leiter des Instituts für Sozialethik ISE

Universität Luzern

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Senior Research Associate Wirtschafts- und Sozialethik

Universität Hohenheim

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Physical AI – also KI-Systeme, die nicht nur Entscheidungen treffen, sondern physisch in unserer Welt interagieren – verändert die digitale Gesellschaft tiefgreifend. Ob autonome Fahrzeuge, smarte Pflegeroboter oder automatisierte Lieferdrohnen: Diese Technologien werfen nicht nur technische, sondern auch ethische und gesellschaftliche Fragen auf. Wer trägt Verantwortung im Alltagsgeschehen? Wie transparent und fair sind die Entscheidungen solcher Systeme? Was bedeutet es für gesellschaftliche Werte wie Autonomie, Gerechtigkeit oder Vertrauen, wenn Maschinen handeln? Gleichzeitig stellen sich neue Fragen zur Bedeutung von Arbeit: Was kostet Arbeit, wenn KI sie „scheinbar“ kostenlos übernehmen kann? Welche Aufgaben werden automatisiert – und welche nicht? Übergreifend stellt sich die Frage: Wohin wollen wir als Gesellschaft mit Physical AI und nicht nur: was ist technisch möglich?

Referentin Digital Resonsibility

Geschäftsführerung Initiative D21

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Große und tiefe multimodale KI-Systeme eröffnen neue Horizonte – von komplexer Textgenerierung bis zu Echtzeit-Emotionserkennung. Die Fähigkeit von Maschinen, Sprache zu verstehen, Emotionen zu erfassen und scheinbar empathisch zu reagieren, wirft jedoch tiefgreifende technische und ethische Fragen auf: Wie verlässlich sind solche Systeme, wenn Bias und Halluzinationen im Modell verborgen bleiben? Welche Grenzen muss es für maschinelle Empathie geben, um Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten? Der Vortrag führt von den Grundlagen moderner neuronaler Netze über die Architektur und Trainingslogik von LLMs bis hin zu neuesten Entwicklungen in emotionaler KI. Anhand von Beispielen aus Forschung und Anwendung werden technische Mechanismen, ethische Fallstricke und Standards für vertrauenswürdige, menschenzentrierte KI diskutiert – mit einem Blick auf die Zukunft, in der Maschinen nicht nur denken, sondern auch fühlen können.

Professur für Health Informatics

Technische Universität München

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Professor of Artificial Intelligence

Imperial College London/UK

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Professor für Ethik und Gesellschaftslehre

Leiter des Instituts für Ethik und Gesellschaftslehre

Leiter des Ethiklabors am Zentrum für Gesellschaft, Wissen und Kommunikation

Universität Graz

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Senior Researcher

Center for Responsible AI Technologies (CReAITech) 

Hochschule für Philosophie München

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Es gibt keinen Mangel an ideellen, ethischen, rechtlichen und organisatorischen Vorgaben für KI. Aber wie sollen diese umgesetzt werden? Und in welchem Umfang erfüllen die Modelle die Anforderungskataloge? Der Vortrag beschreibt kurz die internationalen Rahmenwerke, dann die etablierten Verfahren für „Alignment“, auf der Basis der entropischen Grundlagen der Information, und konzeptioniert daraus Möglichkeiten für eine selbstständige Evaluierung der Modelle anhand menschlicher Vorgaben.

Chief Data Scientist

Federal Ministry for Economic Cooperation and Development (BMZ)

BMZ-Datenlabor

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KI ist keineswegs immateriell, sondern lebt von einer kontinuierlichen Versorgung mit Energie, Wasser, Rohstoffen und Care-Arbeit, also von einem digitalen Metabolismus, der sich in Rechenzentren, Netzwerken und globalen Lieferketten verdichtet. Was bedeutet dann KI aus ökologischer und umweltethischer Sicht? Aus STS-Perspektive argumentiere ich, dass Ethik nicht nur auf Werten und Prinzipien beruht, sondern auch Infrastrukturen braucht: Was gemessen wird (Energie/Wasser/Materialflüsse, und vieles mehr) entscheidet, welche Umwelt-ethischen Fragen wir stellen sollten, und wie Verantwortung entlang der gesamten KI-Wertschöpfung zugeschrieben wird. So verstanden bedeutet „Rechnen mit Konsequenzen“ die Neuausrichtung von Metriken, Governance und Verantwortung, damit KI-Innovation mit planetaren Grenzen und Umweltgerechtigkeit in Einklang gebracht werden kann.

Professorin für Wissenschafts- und Technikforschung

Institut für Wissenschafts- und Technikforschung

Universität Wien

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Airbus Operations GmbH