KI-Chat
Im KI-Chat der HWR Berlin steht eine Auswahl an unterschiedlicher Sprachmodelle textgenerativer künstlicher Intelligenz (KI) zur Verfügung.
Künstliche Intelligenz
in der Hochschule
Die Plattform widmet sich der kritischen Auseinandersetzung mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI), deren Bedeutung für die Gestaltung von Studium und Lehre und der Bereitstellung von Werkzeugen. Im Fokus stehen dabei die Analyse und Diskussion von Auswirkungen auf Lehr‑ und Lernprozesse sowie auf Prüfungs‑ und Bewertungsmethoden. Ziel ist es, fundierte Impulse für die Weiterentwicklung von Lehrformaten zu geben, mögliche Chancen sowie Risiken systematisch zu beleuchten, ein Bewusstsein für die wachsende Bedeutung von KI zu schaffen und somit Studierenden, Lehrenden und Mitarbeitende zu fördern.
In dieser fünfteiligen Videoreihe werden zentrale Aspekte Künstlicher Intelligenz leicht verständlich erklärt. Die Themen reichen von technischen Grundlagen über gesellschaftliche Fragen bis hin zu praktischen Anwendungen in Organisation, Kreativität und Forschung. Im Mittelpunkt stehen nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen: Wie kann KI verantwortungsvoll genutzt werden? Welche ethischen, rechtlichen und kulturellen Fragen müssen wir dabei bedenken? Der begleitende Artikel bietet einen kompakten Überblick, ordnet die Inhalte der Videos ein und lädt dazu ein, KI als gestaltbares Werkzeug unserer Zeit zu verstehen.
Grundlagen zur
künstlichen
Intelligenz
Technische Grundlagen
Was genau ist Künstliche Intelligenz – und wie funktioniert sie? In diesem Video erklären wir die technischen Grundlagen von KI und generativer KI leicht verständlich: von den zentralen Bausteinen wie Daten, Algorithmen und Rechenleistung bis hin zu maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Learning. Anhand anschaulicher Beispiele zeigen wir, wie KI bereits heute in unserem Alltag wirkt – etwa in Sprachassistenten, Navigationssystemen oder Empfehlungstools. Außerdem werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Arten von KI – von einfachen reaktiven Systemen bis hin zur theoretischen Vision einer selbstbewussten Superintelligenz. Das Video bietet einen kompakten Überblick über den aktuellen Stand der Technik und beleuchtet zugleich die Herausforderungen, die mit der weiteren Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme verbunden sind.
Gesellschaftliche Reflektion
In diesem Video werfen wir einen kritischen Blick auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz. Neben technischen Fortschritten bringt der KI-Einsatz auch ethische, rechtliche und kulturelle Herausforderungen mit sich. Wir beleuchten Fragen der Verantwortung bei KI-Entscheidungen, Risiken durch diskriminierende Algorithmen und die Bedeutung von Datenschutz und Regulierung. Zudem thematisieren wir, wie KI unsere Arbeitswelt verändert und welche Auswirkungen sie auf unser Selbstbild und gesellschaftliche Rollen haben kann. Ziel ist es, ein Bewusstsein für eine verantwortungsvolle Integration von KI zu schaffen. Der Beitrag ruft zu einer gemeinsamen Reflexion aller gesellschaftlichen Akteure auf, um klare Leitlinien zu entwickeln, die den technologischen Wandel mit unseren ethischen Werten und gesellschaftlichen Zielen in Einklang bringen.
Kreative Inhalte gestalten
Künstliche Intelligenz verändert die kreative Arbeit. In diesem Video zeigen wir, wie KI bei der Gestaltung von Texten, Bildern, Musik und Filmen als Inspirationsquelle und Werkzeug dient. Ob durch Bildgeneratoren, Musikkomposition oder Textvorschläge – moderne KI-Modelle wie GANs, Transformer und Autoencoder eröffnen neue kreative Möglichkeiten. Dabei bleibt der Mensch im Zentrum der Gestaltung. Wir beleuchten die Technologien, zeigen konkrete Anwendungsbeispiele aus Kunst, Musik, Literatur und Film und gehen auf zentrale Herausforderungen ein – von Urheberrecht über Datenqualität bis zur Integration in kreative Arbeitsprozesse. Das Video bietet einen praxisnahen Überblick, wie man KI kreativ und verantwortungsvoll einsetzen kann – für neue Ideen, effizientere Abläufe und inspirierende Ergebnisse.
Organisation und Automatisierung
Dieses Video zeigt, wie Künstliche Intelligenz Organisationen und Bildungseinrichtungen unterstützt. KI wird genutzt, um Daten zu analysieren, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen zu optimieren – sei es bei Wartungsplänen, Lernpfaden oder Ressourcenverteilung. Durch maschinelles Lernen, automatisierte Bewertungen und Promptbibliotheken lassen sich Arbeitsabläufe deutlich effizienter gestalten. Doch mit dem technologischen Fortschritt wachsen auch die Anforderungen: neue Kompetenzen, hybride Arbeitsmodelle und agile Strukturen sind gefragt. Zudem gilt es, Herausforderungen wie Datenschutz, Datenqualität und Change Management zu meistern. Die enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen ist dabei entscheidend. Das Video bietet einen praxisnahen Einblick, wie KI den Wandel in Wirtschaft und Bildung mitgestaltet – und wie man diesen Wandel erfolgreich und verantwortungsvoll umsetzt.
Recherche und Datenanalyse
Dieses Video zeigt, wie Künstliche Intelligenz Recherche und Datenanalyse revolutioniert. Ob in Wissenschaft, Wirtschaft oder Bildung – KI-Systeme unterstützen bei der Informationssuche, Datenaufbereitung und Visualisierung komplexer Zusammenhänge. Im Vergleich zu klassischen Suchmethoden liefern sie kontextbezogene, strukturierte Ergebnisse und helfen dabei, Trends oder Muster schneller zu erkennen. Die Kombination aus automatisierter Analyse und menschlicher Bewertung ermöglicht fundierte Entscheidungen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem sogenannten „Prompt Engineering“: Durch gezielte Eingabeanweisungen lassen sich KI-Ergebnisse präzise steuern und verbessern. Zudem thematisiert das Video wichtige Aspekte wie Quellenkritik, Ergebnisvalidierung und Transparenz. So wird deutlich, wie KI als leistungsfähiges Werkzeug zur Wissensgenerierung beitragen kann – bei gleichzeitiger Wahrung wissenschaftlicher und ethischer Standards.
KI verantwortungsvoll nutzen
Nutzen Sie KI an der HWR Berlin verantwortungsbewusst: Unsere aktuelle Richtlinie und das Merkblatt zur generativen KI und Datenschutz geben klare Vorgaben für ethischen, rechtlichen und datenschutzkonformen Einsatz. Bitte informieren, anwenden und zum Schutz von Daten und Menschen beitragen.
Leitlinien für KI-Tools (5/23)
FB 1
FB 3
Für Haus- und Abschlussarbeiten sowieweitere Arten von unbeaufsichtigten Studien- und Prüfungsleistungen gilt die KI-Regelung des FB3.
Diese finden Sie im Moodle-Kurs Ihres jeweiligen Studiengangs im Punkt „Studienorganisation„.
Pilotphase KI
Seit der Einführung von HAWKI zum Wintersemester 2024/25 steht den Angehörigen der HWR Berlin eine generative KI gemäß der DSGVO zur Verfügung.
Parallel zur einjährigen Pilotphase mit HAWKI wurden weiterhin alternative Lösungen gesucht, die den allgemeinen Anforderungen besser entsprechen.
Mit der Bereitstellung des neuen KI-Chats auf Basis von Open WebUI wird ein geordneter Übergang eingeleitet: HAWKI wird an der HWR Berlin schrittweise abgelöst und läuft zum Sommersemester 2026 planmäßig aus.
FAQ
häufig gestellte
Fragen
Werden persönliche Daten an OpenAI übermittelt?
Nein. OpenAI erhält lediglich die von Ihnen eingegebenen Prompts. Weder Benutzerdaten noch IP-Adressen werden weitergegeben, da der HAWKI-Server die Vermittlung übernimmt. Die Nutzung erfolgt anonym, wodurch eine Speicherung von Chat-Verläufen auf einem Benutzerkonto nicht möglich ist.
Werden Daten gesichert, kontrolliert oder analysiert?
Nein. Es erfolgt keine Speicherung, Kontrolle oder Analyse von Daten. Die Eingaben werden nicht für das Training der KI bei OpenAI verwendet, was durch bestimmte Einstellungen in der API sichergestellt wird. Zur technischen Analyse von Missbrauch und Zweckentfremdung wird OpenAI Ihre anonymen Anfragen jedoch bis zu 30 Tage auf dem OpenAI-Server aufbewahren.
Entstehen Kosten für die Nutzung?
Die HWR Berlin trägt die entstehenden Kosten. Diese bemessen sich nach der Wortzahl von Eingaben + Antworten.
Kurz und präzise zu fragen spart also Geld!
Gibt es Regeln für die Nutzung?
Ja, die wichtigsten Regeln sind:
- Verwenden Sie keine personenbezogenen Daten in den Eingaben.
- Verwenden Sie keine urheberrechtlich geschützten Werke in den Eingaben.
- Die Nutzung von HAWKI ist nur im Rahmen des Studiums bzw. der dienstlichen Aufgaben gestattet.
Die Nutzungsbedingungen sind zu beachten.
Gibt es Empfehlungen im Umgang mit den Ergebnissen?
Die Antworten der generativen KI sind zum großen Teil richtig, sie können aber auch veraltet, falsch oder erfunden sein. Die Nutzenden sind selbst verantwortlich, die Ergebnisse auf ihre Richtigkeit hin zu überprüfen. Eine direkte Verwendung der Ergebnisse ist nicht zu empfehlen. Entscheidungen sollten nicht allein auf Grundlage der Ergebnisse von generativer KI getroffen werden. Informieren Sie sich über die generelle Funktionsweise, Vor- und Nachteile sowie Risiken generativer KI.
Wird es weitere Sprachmodelle geben?
Das verfügbare Portfolio an Sprachmodellen ändert sich regelmäßig, da neue Versionen veröffentlicht und veraltete Modelle vom Anbieter entfernt werden. Sobald ein Modell vom Anbieter eingestellt wird, steht es in unserem KI‑Chat nicht mehr zur Verfügung.
Wir verpflichten uns, neue Modelle nach einer gründlichen Prüfung im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit in unser System zu integrieren.
Generative KI
Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf Modelle konzentriert, welche in der Lage sind, Inhalte zu erstellen, wie z.B. Texte, Bilder, Musik oder auch Code, die denen ähneln, welche von Menschen erstellt werden könnten.
Prompt
Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung oder ein Starttext, den man an eine KI gibt, um eine Antwort oder eine Fortsetzung zu erhalten. Es dient als Anleitung für die KI, um zu verstehen, in welchem Kontext oder Thema sie antworten soll.
Prompt-Engineering
Prompt-Engineering ist der Prozess des Erstellens und Optimierens von Eingabeaufforderungen (Prompts) für KIs, um die gewünschten Antworten oder Ergebnisse zu erhalten. Es beinhaltet das gezielte Formulieren und Anpassen der Prompts, um die KI dazu zu bringen, möglichst präzise, relevante und hochwertige Antworten zu liefern. Ziel des Prompt-Engineering ist es, die Fähigkeiten der KI optimal zu nutzen und die Ausgabe zu steuern.
Finetuning
Finetuning im Zusammenhang mit KI und insbesondere mit textgenerativen Modellen bedeutet die Anpassung oder Weiterentwicklung eines vortrainierten Modells anhand spezifischer Daten, um es für spezielle Aufgaben oder Anwendungen besser zu machen.
Maschinelles Lernen (ML)
Eine Methode der KI, die Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen.
Deep Learning
Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (deep) basiert. Deep Learning-Modelle sind insbesondere für die Verarbeitung von Bild-, Video-, und Sprachdaten leistungsfähig.
Neuronales Netz
Ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, das von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und zur Erstellung und Training von ML-Modellen verwendet wird.
Reinforcement Learning (RL)
Eine Art des Maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernen soll, in einer Umgebung zu handeln, indem er die Aktionen auf Basis von Belohnungen optimiert.
Natural Language Processing (NLP)
Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher (natürlicher) Sprache befasst, insbesondere darauf, wie man Computern das Lesen, Verstehen und Erzeugen von menschlicher Sprache beibringt.
Text-to-Image Generation
Die Verwendung generativer KI-Modelle zur Erstellung visueller Inhalte basierend auf textuellen Beschreibungen.
Glossar
einfach erklärt