Vortrag „Are We Ready? The Urgent Need for an AI-Resilient Society” jetzt online

Published

April 11, 2026

Vortrag „Are We Ready? The Urgent Need for an AI-Resilient Society” jetzt online

DaLI-Ringvorlesung: Are We Ready? The Urgent Need for an AI-Resilient Society

Der Vortrag von Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein im Rahmen der DaLI-Ringvorlesung „Zukunft durch Daten – KI gestalten, gesellschaftlichen Wandel fördern” ist nun als Aufzeichnung verfügbar: Vortrag auf Vimeo ansehen.

Kontext

Der Vortrag wurde am 28. Januar 2026 im Winter­semester 2025/26 an der TH Köln gehalten. Die DaLI-Ringvorlesung verankert Data Literacy systematisch in Lehre und Forschung der Hochschule und verbindet technische, gesellschaftliche und ethische Perspektiven auf den Umgang mit Daten und KI.

Zum Inhalt

Während sich die ursprüngliche Arbeit aus dem Jahr 2019 vor allem mit Deep Fakes beschäftigte, verschiebt der aktuelle Vortrag den Fokus auf die systemische Erosion menschlicher Kompetenz durch unzuverlässige, aber allgegenwärtige KI-Systeme. Zentrale Beobachtung ist, dass reines Skalieren von Modellen diese Herausforderung nicht löst – im Gegenteil verschärft eine unreflektierte Nutzung von KI die Kluft zwischen den realen Fähigkeiten der Systeme und den gesellschaftlichen Erwartungen an sie.

Als Antwort skizziert Bartz-Beielstein ein Drei-Säulen-Framework für KI-Resilienz:

  1. Kognitive Souveränität als Widerstand gegen ein blindes „Cognitive Offloading” an KI-Systeme und als Bewahrung eigenständiger Urteilsfähigkeit.
  2. Messbare Kontrolle als Übersetzung abstrakter Ethikdebatten in mathematisch überprüfbare Kriterien und durchsetzbare rote Linien.
  3. Partielle Autonomie, die KI als „Exoskelett” menschlichen Handelns versteht und an kritischen Entscheidungspunkten den Menschen in der Verantwortung belässt.

Zugehöriger Report

Die wissenschaftliche Grundlage des Vortrags ist in einer aktualisierten und erweiterten Fassung des Reports „Why we need an AI-resilient society” auf arXiv erschienen. Hintergrund, neun dokumentierte KI-Eigenschaften und das vollständige Framework sind im zugehörigen Beitrag im THK-AI Newsroom sowie im Preprint auf arXiv dokumentiert.