erklären, was unter gemeinwohlorientierter KI verstanden wird und warum der Einsatz von KI in gesellschaftlich sensiblen Bereichen immer auch eine Frage von Werten, Verantwortung und Zielsetzungen ist.
die Grundideen der Gemeinwohl-Ökonomie sowie zentrale normative Bezugspunkte wie Menschenwürde, Gerechtigkeit, ökologische Nachhaltigkeit und demokratische Mitentscheidung erläutern.
zentrale Kriterien gemeinwohlorientierter KI-Projekte beschreiben, etwa Problemorientierung, Partizipation der Betroffenen, verantwortungsvoller Umgang mit Daten, klare Governance-Strukturen und langfristige Verstetigung.
den Unterschied zwischen gemeinwohlorientierter KI und demokratischer KI erklären und ihre unterschiedlichen Perspektiven (gesellschaftlicher Nutzen vs. legitime und kontrollierbare Entscheidungsprozesse) einordnen.
typische Anwendungsfelder gemeinwohlorientierter KI benennen, z. B. Umwelt- und Klimaschutz, Bildung, Inklusion, faire Dateninfrastrukturen, Schutz vor Hassrede oder Zugang zu Recht.
anhand konkreter Beispielprojekte nachvollziehen, welche Chancen, aber auch praktischen Herausforderungen bei der Entwicklung gemeinwohlorientierter KI entstehen.
zentrale Förderlogiken und strukturelle Voraussetzungen für gemeinwohlorientierte KI-Projekte verstehen, etwa Kompetenzaufbau, langfristige Finanzierung, offene Dateninfrastrukturen und institutionelle Kooperation.
kritisch reflektieren, warum auch KI-Projekte mit guten gesellschaftlichen Absichten problematische Effekte haben können, etwa wenn technologische Lösungen politische oder strukturelle Ursachen sozialer Probleme verdecken (Technofix / Technosolutionismus).
