Ressourcen

Um die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz und speziell der generativen KI in die Lehre zu integrieren, ist ein grundlegendes konzeptionelles Verständnis erforderlich. Die folgende Zusammenstellung enthält eine Palette verschiedener Ressourcen, um die Grundlagen dafür zu legen und die Thematik zu vertiefen.

Kurzeinführung generative KI

Generative künstliche Intelligenz (KI) basiert auf Deep Learning, bei welchem mit Hilfe von maschinellem Lernen künstliche neuronale Netzwerke trainiert werden; sogenannte Large Language Models (LLM). Dabei werden die Modelle mit grossen Datenmengen trainiert, um basierend auf den erlernten Mustern neue Ergebnisse zu generieren.

Ein Durchbruch dieser schon über viele Jahre erforschten Technologie gelang im Jahre 2017, als die Transformer-Architektur im Artikel externe SeiteAttention is All You Need veröffentlicht wurde. Ein Schlüsselkonzept dabei ist das sogenannte Prinzip der self-attention, bei welchem zum Beispiel Worte in den richtigen Kontext eines Satzes oder auch ganzen Textes eingebettet werden können. Als Einführung dazu veranschaulicht gexterne Seiteenerative AI exists because of the transformer diese Zusammenhänge auf eine sehr verständliche Art und Weise.

Generative KI basiert immer auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung. Deshalb kann es zu Halluzinationen und fehlerhaften Verweisen führen. Zudem können durch fehlerhafte Daten oder deren Verarbeitung Biases entstehen. Dies wird sich mit der Weiterentwicklung der Modelle verbessern, jedoch muss auch weiterhin die Ausgabe stets auf ihre Korrektheit überprüft werden.

Grundlagen

Die folgende Liste bietet die Möglichkeit, sich die Grundlagen generativer KI anzueignen, einen Einblick in die technische Umsetzung zu verschaffen sowie erste Anwendungsmöglichkeiten auszuprobieren.

Der externe SeiteKI-Campus ist eine Lernplattform für künstliche Intelligenz und bietet online Kurse zu Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder auch den Chancen von Sprachassistenten in der Hochschullehre.

Das externe SeiteHochschulforum Digitalisierung beschäft sich ebenfalls mit dem Thema und beleuchtet die Auswirkungen generativer KI aus verschiedenen Blickwinkeln.

Prompting

Prompting bezieht sich auf das Bereitstellen von Eingabeaufforderungen an ein Sprachmodell. Die Qualität und Präzision eines Prompts bestimmt in grossem Masse die Effektivität generativer KI. Mit gutem Prompting kann die KI angewiesen werden, zielgerichtete Ausgaben zu generieren.

Informations- und Diskussionsrunden

Die Veranstaltungsreihe Refresh Teaching befasst sich in regelmässigen Abständen mit dem Thema KI sowie deren Auswirkung auf die Lehre. Dabei geben Dozenten Einblicke in ihren Unterricht und berichten von eigenen Erfahrungen.

externe SeiteLeLa, das Lernlabor Hochschuldidaktik für Digital Skills, beschäftigte sich in der Webinar Reihe "AI or what the ChatGPT?" mit den Implikationen für die Gestaltung der Lehre an Hochschulen. In den zwei Veranstaltungsreihen wurden diverse Theman aufgegriffen und auch in der Tiefe beleuchtet:

Die Dateneingabe bei generell verfügbaren Anwendungen im Bereich generativer KI ist mit Vorsicht zu geniessen, da Eingabedaten üblicherweise nicht geschützt sind und von den Anbietern als Trainingsdaten weiterverwendet werden können.

Microsoft Copilot bietet seit Februar 2024 über das ETH-Konto für Mitarbeiter sowie Studenten eine geschützte Umgebung an. Weitere Details dazu sind zu finden unter Werkzeuge & Lizenzen.

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