14. Februar 2024
Das ZfW organisiert hochschulübergreifenden Austausch zur Bereitstellung von Generativen KIs
Die erste Aufregung um den Umgang mit Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschullehre hat sich ein Jahr nach Veröffentlichung von ChatGPT gelegt. Dies liegt einerseits daran, dass generative KIs letztendlich doch nur neue Werkzeuge im Werkzeugkasten digitaler Tools sind. Andererseits wurde vielerorts ein pragmatischer Umgang bei der Nutzung gefunden. Strukturelle Lösungen fehlen allerdings vielfach auch heute noch.
Wichtige Termine:
Im Rahmen unseres Projekts KI-NEL-23 bringen wir Ende Februar die Leitungen der Hochschulen in Nordrhein-Westfalen zu einem Fokustreffen zum Thema zusammen. Hier wird auch die politische Relevanz deutlich: teilnehmen werden ebenfalls das Ministerium für Kultur und Wissenschaft Nordrhein-Westfalen und das Hochschulforum Digitalisierung.
Am 2. und 3. September 2024 findet die nächste Learning AID an der Ruhr-Universität Bochum statt. Hier werden sicherlich auch die Herausforderungen der technischen Bereitstellung generativer KIs diskutiert werden. Noch bis zum 29.02.2024 können Sie übrigens eigene Beiträge einreichen – wir freuen uns auf Ihre Beteiligung!
Das Kernproblem für die Hochschullehre
Generative KIs können viel: Texte schreiben, Inhalte von Texten zusammenfassen, Vorlesungsmitschriften erstellen, Bilder und Videos auf Basis von Prompts erzeugen. Und sie beeinflussen die Hochschullehre auf vielfältige Weise, wie die nachfolgenden Beispiele zeigen:
Die Fachwissenschaften sind gefordert, wissenschaftliche Standards im Umgang mit generativen KIs herauszuarbeiten.
Diese Standards müssen sich anschließend in wissenschaftlicher Qualifizierung niederschlagen; Lehrende müssen entsprechende Schulungsangebote erhalten. In der Praxis müssen Lehrende ggf. neue Antworten auf die bekannten Fragen zur Gestaltung der Hochschullehre oder mit Blick auf Prüfungen finden.
Hochschulen sind außerdem angehalten, ihre Curricula kritisch zu prüfen. Allein aufgrund der lebensweltlichen Notwendigkeit einer grundsätzlichen ‚AI Literacy‘ werden generative KIs in allen Studiengängen thematisiert werden müssen.
Neben Datenschutzfragen gibt es noch weitere Punkte: Die Nutzung der KI-Tools ist häufig kostenpflichtig und damit sind diese Tools im Sinne der Bildungsgerechtigkeit nicht für alle unabhängig vom Geldbeutel zugänglich. Gleichzeitig ist eine Nicht-Nutzung mit Blick auf den späteren Arbeitsmarkt, für den sich die Studierenden qualifizieren, auch keine Option. Die Hochschulen sind gefordert, Lösungen zu finden.
Quelle:
Darstellung ZfW
Welche Lösungen kann es geben?
Für die rechtskonforme Bereitstellung von generativen KI-Tools können zwei grundsätzliche Ansätze ausgemacht werden – die in der praktischen Umsetzung allerdings ganz unterschiedlich ausdifferenziert sein können:
Die API-Lösung
Große Sprachmodelle könnten über eine Schnittstelle (API) angebunden werden. Hochschulen stellen ihren Angehörigen eine Software bereit, über die sie Anfragen über die Schnittstelle an das Modell schicken können. Hierbei werden alle Metadaten der Anfrage so weit anonymisiert, sodass zwar noch der Rückbezug auf die Hochschule, aber eben nicht mehr auf die anfragende Person für den Anbieter des Modells möglich ist. Die in Deutschland wohl bekannteste Lösung hierfür ist das Projekt HAWKI, welches bereits an verschiedenen Hochschulen und teilweise mit anderem Namen adaptiert bzw. nachprogrammiert wurde. Und auch wenn der Datenschutz bei dieser Lösung besser ist als ohne API, so entstehen (hohe) Kosten für die Hochschulen, denn jede Anfrage an Drittanbietermodelle ist kostenpflichtig. Zudem sind die Hochschulen von den Sprachmodell-Anbietern abhängig.
Quelle:
Darstellung ZfW
Die Open-Source-Lösung
Eine andere Lösung kann in der Bereitstellung selbst gehosteter Modelle bestehen, beispielsweise durch Erweiterungen für Lernmanagementsysteme wie Moodle. Diese Lösung hat den Vorteil, dass die Daten auf den Servern der Hochschule verbleiben und ein größtmöglicher Datenschutz gewährleistet werden kann. Auch die Kosten, die über Anfragen einer API entstehen, entfallen hier. Andererseits ist diese Lösung technisch besonders aufwändig und bringt Kosten für die Entwicklung und den Betrieb der Systeme mit sich. Darüber hinaus sind die Open-Source-Lösungen heute noch nicht so leistungsfähig, wie die kommerziellen Modelle der großen Tech-Unternehmen.
Quelle:
Darstellung ZfW
Auf dem Weg: Das ZfW bringt die NRW-Hochschulen zusammen
Das ZfW unterstützt zusammen mit IT.SERVICES (speziell Moodle.nrw) und unseren Projektpartner*innen durch Angebote im Rahmen der Projekte KI:edu.nrw und KI-NEL-23 den Austausch zwischen den nordrhein-westfälischen Hochschulen zur Bereitstellung von generativer KI, hier insbesondere auf der Ebene der Rechenzentren und lehrbezogenen IT-Bereiche. Dabei hat sich bereits in den ersten Treffen gezeigt, dass ein Wunsch nach gemeinsamen und hochschulübergreifenden Lösungen besteht. Und auch die Landesrektorenkonferenz ist am Thema interessiert. Bei der letzten LRK-Sitzung am 29. Januar 2024 informierte das Projekt KI:edu.nrw die vertretenen Hochschulleitungen über die hier skizzierten Lösungsansätze.
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Wir haben unsere Gedanken zu den technischen Möglichkeiten auch in einem Blogbeitrag beim Hochschulforum Digitalisierung noch weiter ausgeführt: https://hochschulforumdigitalisierung.de/bereitstellung-generativer-ki-in-hochschulen/
Vielen Dank für den Hinweis 🙂 Wir sind sehr gespannt auf die weiteren Entwicklungen in diesem Bereich.
Vielleicht hier von Interesse: Die GWDG in Göttingen stellt mittlerweile ein auf eigener Hardware betriebenes generatives Sprachmodell bereit: https://info.gwdg.de/news/der-gwdg-llm-service-generative-ki-fuer-die-wissenschaft/