konkurrierende Zukunftsvisionen von KI beschreiben und zwischen Heilsversprechen, Krisendiagnosen und gestaltbaren Alternativen unterscheiden.
erklären, warum KI nicht nur Software ist, sondern auf materiellen Infrastrukturen wie Rechenzentren, Energie, Wasser, Rohstoffen, Lieferketten und Datenarbeit beruht.
kritisch analysieren, wer von KI-Infrastrukturen profitiert und wer ihre ökologischen, sozialen und politischen Kosten trägt.
die Machtkonzentration großer Technologieunternehmen im KI-Bereich einordnen und ihre Bedeutung für Arbeit, Demokratie und digitale Souveränität bewerten.
begründen, warum nachhaltige KI mehr verlangt als Effizienzsteigerung und regulatorische Mindeststandards.
alternative Gestaltungsansätze wie Design Justice, Data Feminism, konviviale Technik, digitale Commons und Plattformgenossenschaften erläutern.
Kriterien entwickeln, um KI-Anwendungen im Hinblick auf Gemeinwohl, Ressourcenverbrauch, Arbeitsbedingungen und demokratische Kontrolle zu bewerten.
