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Arbeiten mit ChatGPT und Co.
Verwendung digitaler Tools
Link zum Leseimpuls: https://www.uni-bielefeld.de/uni/profil/gleichstellung/forschung-und-lehre/gil-to-go/digitale-Tools
Quellen
Erhebungen des Online Portals Statista: Anzahl der Aufrufe, Kenntnisstand Künstliche Intelligenz
LLM generierte Texte können problematische Stereotype oder sogar diskrimminierende, sexistische oder queerphobe Äußerungen reproduzieren (UNESCO 2024).
Weibliche Personen nutzen KI-Tools zudem häufig zurückhaltender und fühlen sich weniger kompetent dafür (Armutat u. a. 2024).
Informationen zu den Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt (Klingbeil und Döring 2023)
LLMs benötigen etwa das 10- bis 300 mal so viel Strom wie eine Google Suche (Summer u. a. 2025, 43).
LLMs werten riesige Mengen von Texten aus und berechnen, welches Wort wahrscheinlich als nächstes kommt oder was die wahrscheinlichste Antwort auf eine Frage ist (Handschuh 2024).
Eine Studie der UNESCO (Deutsche UNESCO Kommission 2023) zeigt, dass LLMs dazu tendieren, Geschlechtsstereotype zu reproduzieren und diese somit zu verstärken.
KI-Anwendungen tendieren bei geschlechtsneutralen Suchbegriffen dazu, geschlechtsstereotype Bild- und Textergebnisse zu produzieren (Franken/Mauritz 2020: 8; Marsden 2023).
**Literatur **
Armutat, Sascha, Malte Wattenberg, und Nina Mauritz. 2024. Gender Bias bei der Wahrnehmung Künstlicher Intelligenz: Ursachen und Strategien. Femina Politica – Zeitschrift für feministische Politikwissenschaft 33 (2–2024): 125–28. https://doi.org/10.3224/feminapolitica.v33i2.14.
Deutsche UNESCO Kommission. 2023. UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz. Deutsche UNESCO-Kommission e.V.
Handschuh, Siegfried. 2024. Grosse Sprachmodelle. Informationswissenschaft: Theorie, Methode und Praxis 8 (1): 1. https://doi.org/10.18755/iw.2024.3.
Klingbeil-Döring, W. (2023, Juni 29). Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt | Arbeitsmarktpolitik. bpb.de. https://www.bpb.de/themen/arbeit/arbeitsmarktpolitik/522513/die-auswirkungen-von-kuenstlicher-intelligenz-auf-den-arbeitsmarkt/
Summer, Alexander, Marcus Bentele, und Sabrina Schneider. 2025. Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld von Nachhaltigkeit und Ressourcenverbrauch. Klima: Verhalten? Gestalten!: Beiträge zum uDay XXIII-25. Juni 2025. https://doi.org/10.25924/OPUS-6980.
UNESCO. 2024. Challenging Systematic Prejudices: An Investigation into Bias against Women and Girls in Large Language Models - UNESCO Digital Library. International Research Centre on Artificial Intelligence under the auspices of UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388971.
Universität Bielefeld. 2024. „Frag BIKI - Was bist Du, BIKI?“ Blog. Juni 19. https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/was-bist-du-biki#mainSection.
Zentrum für Lehren und Lernen, Universität Bielefeld. 2025. Didaktische Handreichung zur Nutzung generativer KI in Studium und Lehre. https://www.uni-bielefeld.de/lehre/digitale-lehre/ki-tools/2025-09-Didaktische-Handreichung-genKI.pdf.
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By Dr. Beate Lingnau, Nora Charlotte Gehlen, Siân BirknerVerwendung digitaler Tools
Link zum Leseimpuls: https://www.uni-bielefeld.de/uni/profil/gleichstellung/forschung-und-lehre/gil-to-go/digitale-Tools
Quellen
Erhebungen des Online Portals Statista: Anzahl der Aufrufe, Kenntnisstand Künstliche Intelligenz
LLM generierte Texte können problematische Stereotype oder sogar diskrimminierende, sexistische oder queerphobe Äußerungen reproduzieren (UNESCO 2024).
Weibliche Personen nutzen KI-Tools zudem häufig zurückhaltender und fühlen sich weniger kompetent dafür (Armutat u. a. 2024).
Informationen zu den Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt (Klingbeil und Döring 2023)
LLMs benötigen etwa das 10- bis 300 mal so viel Strom wie eine Google Suche (Summer u. a. 2025, 43).
LLMs werten riesige Mengen von Texten aus und berechnen, welches Wort wahrscheinlich als nächstes kommt oder was die wahrscheinlichste Antwort auf eine Frage ist (Handschuh 2024).
Eine Studie der UNESCO (Deutsche UNESCO Kommission 2023) zeigt, dass LLMs dazu tendieren, Geschlechtsstereotype zu reproduzieren und diese somit zu verstärken.
KI-Anwendungen tendieren bei geschlechtsneutralen Suchbegriffen dazu, geschlechtsstereotype Bild- und Textergebnisse zu produzieren (Franken/Mauritz 2020: 8; Marsden 2023).
**Literatur **
Armutat, Sascha, Malte Wattenberg, und Nina Mauritz. 2024. Gender Bias bei der Wahrnehmung Künstlicher Intelligenz: Ursachen und Strategien. Femina Politica – Zeitschrift für feministische Politikwissenschaft 33 (2–2024): 125–28. https://doi.org/10.3224/feminapolitica.v33i2.14.
Deutsche UNESCO Kommission. 2023. UNESCO-Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz. Deutsche UNESCO-Kommission e.V.
Handschuh, Siegfried. 2024. Grosse Sprachmodelle. Informationswissenschaft: Theorie, Methode und Praxis 8 (1): 1. https://doi.org/10.18755/iw.2024.3.
Klingbeil-Döring, W. (2023, Juni 29). Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt | Arbeitsmarktpolitik. bpb.de. https://www.bpb.de/themen/arbeit/arbeitsmarktpolitik/522513/die-auswirkungen-von-kuenstlicher-intelligenz-auf-den-arbeitsmarkt/
Summer, Alexander, Marcus Bentele, und Sabrina Schneider. 2025. Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld von Nachhaltigkeit und Ressourcenverbrauch. Klima: Verhalten? Gestalten!: Beiträge zum uDay XXIII-25. Juni 2025. https://doi.org/10.25924/OPUS-6980.
UNESCO. 2024. Challenging Systematic Prejudices: An Investigation into Bias against Women and Girls in Large Language Models - UNESCO Digital Library. International Research Centre on Artificial Intelligence under the auspices of UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388971.
Universität Bielefeld. 2024. „Frag BIKI - Was bist Du, BIKI?“ Blog. Juni 19. https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/biki/entry/was-bist-du-biki#mainSection.
Zentrum für Lehren und Lernen, Universität Bielefeld. 2025. Didaktische Handreichung zur Nutzung generativer KI in Studium und Lehre. https://www.uni-bielefeld.de/lehre/digitale-lehre/ki-tools/2025-09-Didaktische-Handreichung-genKI.pdf.