SWOT-Analyse als Leitaufgabe (per Datenbank)
Analyseaufgabe: Bewertung von KI & Digitalisierung
Du wendest die SWOT-Analyse im Folgenden an, um Dir zugleich ein neues Thema zur erschließen: Potenziale und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalisierung aus Nachhaltigkeitsperpektive.
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Material: 60 Min | Aufgabenbearbeitung: ca. 30-40 Min.
Als einer der großen globalen Megatrends gilt Digitalisierung. Ihr wird ein großes Potenzial zur Förderung einer nachhaltigen Entwicklung zugeschrieben. Zugleich gehen aus der Digitalisierung von Lebens- und Arbeitswelten neue Nachhaltigkeitsprobleme hervor: etwa ein hoher, mit CO2-Emissionen verbundener Stromverbrauch oder eine steigende Nachfrage nach raren Ressourcen wie Seltenen Erden, deren Abbau unter oft problematischen Bedingungen für Mensch und Umwelt erfolgt.
Auf der anderen Seite wird sich von Digitalisierung etwa die Option zur Optimierung und Effizienzsteigerung von Prozessen versprochen. Gerade in der Möglichkeit, große Datenmenge zu sammeln (Stichwort Big Data) und auszuwerten oder Geräte miteinander zu vernetzen (Smart Technologies) wird großes Potenzial gesehen. Besonders große Hoffnungen liegen auf dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). Zwei bedeutsame Felder sind hier Machine Learning und die seit 2023 sehr bekannt gewordenen generativen KIs, zu denen Tools wie ChatGPT, Co-Pilot oder Claude gehören.
KI und Digitalisierung weisen aus Perspektive der Nachhaltigkeit Stärken und Chance auf, aber ebenso Risiken und Schwächen. Genau um die soll es im Folgenden gehen. Dich erwarten verschiedene Lernmaterialen, auf Basis derer Du eine SWOT-Analyse von KI/Digitalisierung aus Nachhaltigkeitsperspektive durchführen sollst.
- Erstelle Dir beim Durcharbeiten des Materials direkt Notizen dazu, welche Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken mit KI/Digitalisierung verbunden sind.
- Lege den Fokus auf Potenziale und Herausforderungen von KI aus Nachhaltigkeitsperspektive und behalte dabei allgemeine, auch für KI relevante Aspekte der Digitalisierung im Blick (Beispiel: Manche Aspekte der KI-Bewertung sind nicht KI-spezifisch, sondern betreffen Digitalisierung allgemein, etwa die benötigten Hardware und Rechenzentren oder die Frage, ob alle Bevölkerungsgruppen gleichermaßen Zugang zu KI/Digitaltechnologien haben).
- Für Deine SWOT-Analyse und daran anschließende Fragen gibt es ein Eingabeformular. Schau Dir dieses am besten an, bevor Du das Material studierst.
- Lese außerdem die Hinweise und Kriterienbeispiele, bevor Du loslegst.
- Vergleiche Deine Abgabe, nachdem Du sie eingereicht hast, mit den dann sichtbaren Lösungen der anderen.
- Formuliere Deine Einträge in ganzen Sätzen, nicht in Stichworten.
- Vereinfache die Ergebnisdarstellung etwas, indem Du Stärken und Chancen sowie Schwächen und Risiken zusammen darstellst. Betrachte Aspekte a) ökologischer und b) sozialer und ökonomischer Nachhaltigkeit getrennt voneinander.
- Beziehe bei Deiner SWOT-Analyse den Lebenszyklus einer KI mit ein und berücksichtige besonders die Phase der Herstellung und Nutzung. Die Herstellungsphase einer KI umfasst insbesondere das Erfassen und Aufbereiten der benötigten Daten, die Entwicklung des Codes, das Training der KI sowie damit verbundene Arbeitsprozesse.
- Die Analyse soll auf dem unten bereitgestelltem Material basieren. Zusätzliche Quellen sind nicht erforderlich. Werden Zusatzquellen genutzt, müssen diese in den Sonstigen Anmerkungen mit vollständiger Quellenangabe inklusive URL und Abrufdatum angegeben werden.
- Beziehe Dich in Deiner Bewertung auf die Punkte, welche Du zuvor in Deiner SWOT-Analyse benannt hast.
Folgende Kriterien können für die Analyse u.a. relevant sein:
- Ressourcen zur Hardwareherstellung
- Energieverbrauch und Emissionen (bei Herstellung, Entwicklung/Produktion, Nutzung, Entsorgung)
- Umwelt- und Arbeitsbedingungen für Materialien, Produktion und Nutzung
- Perspektive von Produzierenden, Mitarbeitenden, Nutzenden, Gesellschaft verschiedener betroffener Regionen
- Problemlösungspotenzial
- Innovationspotenzial für Nachhaltigkeitslösungen sowie Dauer der
- Entwicklung und Einführung dieser
- Effizienz- und Konsistenzpotenzial
- Nutzungspraktiken/ Verhalten der User:innen
- Rebound-Effekte
- Wirtschaftspotenzial
- erforderliche Investitionen
- erforderliche Infrastruktur
- risikobehaftete/ ethisch bedenkliche Einsatzoptionen
- Zugänglichkeit bzw. Zugangsbarrieren und Auswirkungen auf soziale
- Ungleichheit
- ethische Aspekte (z.B. Datenschutz)
- u.a.
1. Podcast zu Digitalisierung & Nachhaltigkeit
Folge Wie ein Rechenzentrum CO2-negativ wird (2021, ab 09:23 20 Min.) vom NDR-Podcast Mission Klima – Lösungen für die Krise [Direktdownload]
2. Podcast Kann KI das Klima retten?
Folge Kann KI das Klima retten? (2023, 19 Min.) vom Podcast Mission Energiewende [Direktdownload]
3. Podcast Wie nachhaltig sind KI-Systeme?
Folge Wie nachhaltig sind KI-Systeme? (2024, 17 Min.) vom Podcast Mission Energiewende [Direktdownload]
4. Video Aktuelle KI-Forschungsansätze zu Erreichung der 17 SDGs
Forschende vom Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) berichten im Video (4 Min.), welche Nachhaltigkeitsziele sie mit ihrer Forschung zu KI derzeit adressieren.
Hinweis: Einzelne der Podcasts enthalten kurze Werbeclips. Der SDG Campus verweist auf diese Podcasts allein aus inhaltichen Gründen. Die Verlinkung stellt keine Unterstützung der Werbepartner dar.
- Die Aufgabe wird am Ende des Kurses eingesetzt und erfordert die Anwendung zuvor erworbener Fachkenntnisse (u.a. Nachhaltigkeitsdimensionen) und Methoden (SWOT-Analyse).
- Die Aufgabe umfasst alle Kompetenzstufen: neues Wissen muss verstanden, wiedergegeben, analysiert und bewertet, vorhandenes Wissen und Methoden angewendet und daraus die SWOT-Analyse erschaffen werden.
Die Umsetzung erfolgt mit der Moodle-Datenbank, die so eingestellt werden kann, dass vorhandene Einträge erst sichtbar werden, wenn selbst ein Eintrag getätigt wurde. Zudem erlaubt die Datenbank, einen Teil der Ergebnisse als SWOT-Matrix darzustellen.