Forschungskolloquium des Instituts für Psychologie

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Dr. Jonathan Anomaly (Herasight). The science and ethics of embryo selection for psychological traits. (ONLINE)

I will begin this talk with an overview of how accurate polygenic scores for cognitive ability are, and how parents using in vitro fertilization (IVF) can use these scores to help decide which embryo to implant. I will then address how much we should worry about problems like pleiotropy (or “off-target” effects) when parents choose an embryo with a high polygenic score for cognitive ability. I will end with ethical considerations, as well as a brief overview of what other psychological traits parents may wish to influence through decisions about embryos.

Christoph Abels (Universität Potsdam). Die Herausforderungen hyperindividualisierter generativer künstlicher Intelligenz (HYBRID)

Generative künstliche Intelligenz (GenKI) verändert die Interaktion zwischen Mensch und Maschine und gestaltet das Informationsökosystem grundlegend neu. Ähnlich wie soziale Medien durch ihre Algorithmen Online-Erlebnisse personalisieren, können GenKI-Systeme Nutzerpräferenzen berücksichtigen und so den Zugang zu und die Verarbeitung von Informationen individuell anpassen. Durch Training, Feinabstimmung und gezieltes Prompting entsteht dabei jedoch eine noch tiefere Form der Personalisierung – Hyperindividualisierung. Indem GenKI ihre Antworten dynamisch an explizite und implizite Präferenzen der Nutzer anpasst, kann sie unbeabsichtigt Verzerrungen, Fehlüberzeugungen und Missverständnisse verstärken. Besonders problematisch ist dies im Bereich der gesundheitsbezogenen Informationssuche, wo sich die adaptiven Fähigkeiten von GenKI mit dem genKI-vermittelten Bestätigungsfehler der Nutzer überschneiden. In Anlehnung an bekannte Muster der Online-Informationssuche identifizieren wir drei zentrale „Druckpunkte“, an denen Verzerrungen besonders wahrscheinlich auftreten: (1) die Formulierung von Suchanfragen, (2) die Bevorzugung glaubenskonformer Inhalte und (3) die Abwehr glaubensinkonsistenter Informationen. Da technische Schutzmaßnahmen allein vermutlich nicht ausreichen, schlagen wir eine Reihe ergänzender Interventionen vor – darunter die Förderung digitaler Kompetenz, die Stärkung kritischer Auseinandersetzungsstrategien sowie eine verstärkte regulatorische Aufsicht. Zusammengenommen sollen diese Maßnahmen die sichere Integration von GenKI in den Alltag unterstützen, informierte Entscheidungsfindung fördern und die Integrität des öffentlichen Verständnisses im Gesundheitsbereich wahren.

25.11.2025

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Prof. Bernd-Friedrich Voigt (Fachhochschule Südwestfalen). Vertrauen in der Mensch-KI Interaktion (MKII) – Erweiterung des Models von Kaplan et al. (2023) auf der Basis der Ergebnisse einer qualitativen Analyse zu MKII Vertrauenserwartungen von Top Führungskräften  

Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz umfasst technische und nichttechnische Anforderungen, die ein KI-System erfüllen muss, damit es als vertrauenswürdig gelten kann und Menschen dem KI-System vertrauen können. Kaplan et al. (2023) haben dazu aufbauend auf meta-analytischen Befunden ein einschlägiges KI-Vertrauensmodell vorgestellt, dass jedoch aufgrund seiner hohen Abstraktion nur bedingt auf spezifische (insbesondere außergewöhnliche) Anwendungskontexte übertragbar ist. Wir fokussieren einen solchen außergewöhnlichen MKII Anwendungskontext mit hoher individueller und gesellschaftlicher Relevanz. Konkret untersuchen wir die Bedingungen des Vertrauens, unter denen Spitzen-Führungskräfte sich vorstellen können, KI-basierte Agenten als individuelle Partner für die Karriereentwicklung zu akzeptieren, um das Risiko von Führungsversagen (Management Derailment) zu mindern. Auf der Grundlage von acht problemzentrierten, semi-strukturierten Interviews mit C-Level-Führungskräften in Deutschland identifizieren wir multidimensionale Vertrauensanforderungen, die für erfolgreiches MKII in diesem besonderen Anwendungskontext essenziell sein könnten. Unsere Ergebnisse tragen zur Theoriebildung über Vertrauen in MKII bei, indem sie das Meta-Modell der Mensch-KI-Interaktion nach Kaplan et al. (2023) kontextualisiert validieren und rekonfigurieren. Darüber hinaus schlagen wir einen ersten Satz vorläufiger Gestaltungsprinzipien für vertrauenswürdige KI-Agenten in Kontexten der Führungskräfteentwicklung (Executive Development) vor.

Nina Butterer (HdM Stuttgart) Vertrauen und UX

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