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Auflistung nach Autor:in "Wolter, Kathrin"

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  • Zeitschriftenartikel
    Hybride Wissensarbeit
    (Informatik Spektrum: Vol. 44, No. 3, 2021) Oeste-Reiß, Sarah; Bittner, Eva; Cvetkovic, Izabel; Günther, Andreas; Leimeister, Jan Marco; Memmert, Lucas; Ott, Anja; Sick, Bernhard; Wolter, Kathrin
    Aufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen. Der Schlagwortartikel umreißt die Grundlagen von Wissensarbeit und arbeitet die Charakteristika von Routineaufgaben und Nichtroutineaufgaben innerhalb von Arbeitsprozessen auf. Es werden Grenzen klassischer IT-gestützter Wissensarbeitssysteme als Werkzeuge umrissen, die Wissensarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen. Aufbauend darauf diskutiert der Artikel, dass technologische Fortschritte eine arbeitsprozessintegrierte und personalisierte Unterstützung von Wissensarbeitenden erlauben. Dazu verweist der Artikel auf die Charakteristika von kollaborativ interaktiv lernenden Systemen. Darauf aufbauend werden Hybride Wissensarbeitssysteme vorgestellt, die sowohl das KI-unterstützte menschliche Lernen als auch das Mensch-unterstützte maschinelle Lernen unterstützen. In diesem Zusammenhang beschreibt der Artikel definitorische Grundlagen von menschlicher, künstlicher und hybrider Intelligenz, stellt drei Archetypen von Mensch-Maschine-Aufgaben innerhalb von hybriden Wissensarbeitssystemen vor und umreißt drei Gestaltungsdimensionen solcher Systeme. Mittels eines Praxisbeispiels zum kollaborativen Schreiben von Journalist*innen beschreibt der Artikel exemplarisch die hybride Wissensarbeit. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.
  • Konferenzbeitrag
    The Influence of Unequal Chatbot Treatment on Users in Group Chat
    (Mensch und Computer 2022 - Tagungsband, 2022) Goetz, Marie; Wolter, Kathrin; Prilla, Michael
    The area of unfair treatment by artificial intelligences in human-AI interaction has seen frequent attention over the recent years. However, research in this area tends to target one-on-one interaction. Experiments which focus on perceived unfairness in group settings that involve an AI are mostly nonexistent. This work intends to provide insight into settings such as these through conducting a comparative study that exposes groups of people to AIs which treat parts of the participants differently than others in a cooking setting. Our results show significant differences between participants who have been treated unfairly by the AI, but also in groups not directly affected by the unfair treatment; the latter also thought worse of the AI if they felt another group partner was treated unfairly. We discuss these results and theorize about possible reasons.