FAQ und Feature-Wünsche

Ja, diese werden in unseren Nutzungsbedingungen im Detail erläutert. Je nach verwendetem KI-Modell (lokal oder extern) können von den hier genannten Reglungen Abweichungen Anwendung finden. Hier die wichtigsten Regeln:

• Es ist nicht erlaubt, personenbezogene Daten in der Eingabe (Prompt) zu verwenden.
• Es ist nicht erlaubt, urheberrechtlich geschützte Werke in der Eingabe (Prompt) zu verwenden.
• Es ist nicht erlaubt, vertrauliche Daten der JLU in der Eingabe (Prompt) zu verwenden.

Künstliche Intelligenz kann ein zeitsparender Assistent sein, der die Arbeitserfahrung und fachliche Kompetenz der Nutzenden erfordert, um genaue Anweisungen zu formulieren und mit den Entwürfen weiterzuarbeiten. 

Erstellung, Überarbeitung und Zusammenfassung von Texten
KI kann verwendet werden, um Texte zu verfassen, zu überarbeiten und zusammenzufassen. Sie ermöglicht es, Rohentwürfe zu erstellen, grammatikalische Fehler zu korrigieren und große Textmengen in prägnante Zusammenfassungen zu verwandeln. Diese Anwendungen sind besonders nützlich für Studierende, Forschende und Fachleute, die regelmäßig mit schriftlichen Inhalten arbeiten.

Übersetzung von Texten in über 50 Sprachen
KI-gestützte Übersetzung bietet die Möglichkeit, Texte schnell und mit anderen automatisierten Übersetzungsdiensten vergleichbar präzise in mehr als 50 verschiedene Sprachen zu übersetzen. Dies erleichtert nicht nur die Kommunikation und den Austausch von Informationen über Sprachbarrieren hinweg, sondern ermöglicht auch bspw. Transformationen von Texten in einfache Sprache. Dies ist besonders nützlich, um komplexe Inhalte verständlicher zu machen und inklusive Kommunikation zu fördern. Dabei bleibt die (Fremd-)Sprachkompetenz von Nutzenden gefragt, um die automatischen Übersetzungen der KI kontextsensibel zu optimieren. 

Unterstützung bei täglichen Aufgaben
KI kann zur Effizienzsteigerung und Unterstützung bei täglichen Aufgaben genutzt werden, beispielsweise zur Datenanalyse, zum Generieren von Programmiercode bzw. Scripten oder zur Automatisierung routinemäßiger Prozesse.

Individuelle Hilfestellung bei technischen Problemen
Bei technischen Problemen, z.B. mit Software, können KI-Systeme individuelle Hilfestellungen bieten. Sie können Fehler diagnostizieren, Lösungen vorschlagen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen bereitstellen und so gegenüber klassischen Suchmaschinen effizienter zur Problemlösung beitragen.

Personalisierte Unterstützung bei Recherche und Wissenserwerb
KI-Tools können, wenn ihnen entsprechende Informationen bereitgestellt werden, personalisierte Unterstützung bei der Recherche und dem Wissenserwerb bieten, indem sie relevante Informationen aus großen Datenmengen filtern und aufbereiten. Sie können bei der Literaturrecherche, der Identifikation relevanter Studien und der Zusammenstellung von Informationen zu spezifischen Themen helfen. Hierbei ist zu beachten, dass KI-Systeme ohne Ihre aktive Anweisung über die Benutzeroberfläche keine Anbindung an das Internet haben, sodass die Sprachmodelle nur Informationen bis zu einem historischen Zeitpunkt bereitstellen können.

Vorbereitung von Lehrmaterialien
Lehrende können KI als ergänzendes Werkzeug zur Vorbereitung von Lehrmaterialien nutzen, müssen jedoch sicherstellen, dass alle Inhalte auf ihre Richtigkeit und Relevanz überprüft werden.

Weitere mögliche Anwendungsfelder
Weitere mögliche Anwendungsfelder umfassen die Erstellung von Vorlagen und Musterschreiben, die Durchführung von komplexen Berechnungen, die Erstellung von Checklisten und Anleitungen, die Unterstützung von Ideenfindung und Brainstorming-Prozessen, den KI-Chat als Feedback-Geber zu eigenen Texten und Ideen oder als Strukturierungshilfe.

Wenn Sie KI in Kontexten wie Lehre oder Verwaltung einsetzen, bedenken Sie, dass die KI-Vorerfahrungen und Bedienkompetenz von Mitgliedern und Angehörigen der JLU stark variieren können. Anders als externe KI-Angebote soll der JLU kiChat einen niedrigschwelligen, sicheren und für einzelne Nutzende kostenfreien Zugang zu generativer KI bieten, um Ungleichheiten in der Zugänglichkeit zu vermeiden.

Die Antworten der KI können veraltete, falsche oder halluzinierte Informationen enthalten. Es liegt in der Verantwortung der Nutzenden, die Ergebnisse auf Richtigkeit zu prüfen. Eine direkte Verwendung der Ergebnisse wird nicht empfohlen.

Machen Sie sich mit der Funktionsweise der generativen KI, ihren Vorteilen, Nachteilen und Risiken vertraut. Weitere Informationen finden Sie in unseren themenspezifischen Weiterbildungen.

In Deutschland werden Fragen der Urheberschaft für KI- generierte Medien durch das Gesetz über Urheberrecht (UrhG) geregelt, das hier eine eindeutige Position einnimmt. Damit der Output eines KI-Systems überhaupt urheberrechtlich geschützt sein kann, muss es sich um ein Werk handeln. Als Werke sind im Sinne des § 2 Abs. 2 UrhG persönliche geistige Schöpfungen definiert, die eine hinreichende Schöpfungshöhe aufweisen. Dies impliziert nach geltender Rechtsauffassung, dass eine Werkschöpfung nur durch menschliches Schaffen entstehen kann. KI-Systeme sind keine Menschen und deshalb kann ihr generierter Inhalt keine persönliche geistliche Schöpfung sein. Damit ist das Vorliegen eines Werks im Sinne des UrhG ausgeschlossen und das deutsche Urheberrecht greift für durch KI-Systeme generierte Outputs zunächst nicht.

Dennoch gibt es wesentliche Konstellationen, in denen sehr wohl Urheberrechte am Output eines KI-Systems vorliegen können. Auch stellen sich bei der Verwertung von KI-generierten Medien Fragen, die über das Urheberrecht hinausgehen. Mehr Informationen liefern die folgenden beiden Abschnitte. 

Direkte Kopien bestehender Werke: Das grundlegende technische Funktionsprinzip generativer KI-Systeme stellt sicher, dass keine direkten Kopien oder „Abschriften“ existierender Werke erzeugt werden konnten. Dies ändert sich durch die Fähigkeit moderner Systeme, die bei der Generierung ihrer Antworten eine Internetrecherche durchführen oder auf eigene Wissensdatenbanken zugreifen können. In diesem Fall können in beliebigem Umfang direkte Zitate und Kopien von urheberrechtlich geschützten Werken im Output des KI-System enthalten sein, deren weitere Verwendung dann dem deutschen Urheberrecht unterfällt.

Zufällige Ähnlichkeiten: Ein KI-System kann zufällig ein Werk generieren, das einem urheberrechtlich geschützten Werk sehr ähnlich ist oder diesem gleicht, ähnlich wie dies auch bei menschlichen Autoren passieren kann. Der Europäische Gerichtshof (EuGH) sieht bereits bei elf aufeinanderfolgenden Wörtern eine mögliche geistige Schöpfung, die unter das Urheberrecht fällt (EuGH GRUR 2009, 1041 Rn. 48 – Infopaq). Hier läge dann eine Vervielfältigung vor (§ 16 UrhG). Eine Publikation solcher zufällig ähnlicher Inhalte könnte eine Urheberrechtsverletzung darstellen, falls kein Einverständnis des Rechteinhabers vorliegt, weshalb Nutzer Vorkehrungen treffen sollten, um unbeabsichtigte Rechtsverstöße zu vermeiden.

Urheberschaft durch die Nutzenden selbst: Wenn die vorgenannten Fälle nicht vorliegen, können die Nutzenden durchaus auch selbst die Urheberschaft auf den Output eines KI-Systems beanspruchen. Davon ist auszugehen, wenn die Herstellung des Inputs originär durch die Nutzenden erfolgt ist und dabei eine hinreichende Schöpfungshöhe erreicht hat. In solchen Fällen ist bereits der Input als Werk im Sinne des § 2 Abs. 2 UrhG aufzufassen. Damit liegt auch das Urheberrecht am Output bei den Nutzenden, weil der Output lediglich eine technische Verarbeitung des Inputs darstellt. Pointiert formuliert: Wer schlau genug promptet, kann Urheberin bzw. Urheber des Outputs werden.

Der Output kann deshalb ein Werk sein, weil bereits der Input urheberrechtlich geschützt war. Wird ein urheberrechtlich geschütztes Werk oder Teile daraus als Prompt in ein KI-System eingegeben, handelt es sich um eine Vervielfältigung vor (§ 16 UrhG). Haben Nutzende kein entsprechendes Nutzungsrecht für das Werk erworben, kann diese Vervielfältigung eine Rechtsverletzung darstellen. 
Dies ist der Fall, wenn es Rechte Dritter am Input gibt. Ein typisches Beispiel ist das Einkopieren von Textpassagen aus einem vorbestehenden Werk mit dem Zweck, dieses Werk durch das KI-System verändern zu lassen, z.B. indem es übersetzt, zusammengefasst oder gekürzt wird. Hier liegt grundsätzlich eine Bearbeitung oder Umgestaltung des Werks vor (§ 23 Abs. 1 Satz 1 UrhG). Die Verwertung des bearbeiteten oder umgestalteten Werks erfordert die Zustimmung des Urhebers. Im direkt folgenden Satz schränkt das UrhG aber ein, dass eine solche zustimmungspflichtige Verwertung nicht mehr vorliegt, wenn das neu geschaffene Werk einen hinreichenden Abstand zum benutzten Werk hat. Ein hinreichender Abstand kann bestehen, wenn das ältere Werk als bloße Anregung für ein eigenständiges Werk dient, hinter dessen Individualität die Züge des fremden Werkes verblassen. Dann kann es sich um eine freie Benutzung des Werks handeln (§ 23 Abs. 1 Satz 2 UrhG), die aber nur im Einzelfall zu klären ist. Die freie Benutzung würde dann dazu führen, dass dem Urheber des fremden Werks an dem neuen Werk kein Urheberrecht zusteht.

Es gelten die Vorgaben der Prüfungsordnungen und der guten wissenschaftlichen Praxis. Inhalte, die nicht von Ihnen selbst erstellt wurden, müssen kenntlich gemacht werden (Zitationsrichtlinien). Übernehmen Sie Inhalte ohne Kennzeichnung, kann ein Täuschungsversuch oder ein wissenschaftliches Fehlverhalten vorliegen und entsprechende Konsequenzen zur Folge haben. Grundsätzlich kann generative KI nur als Hilfsmittel dienen.

Näheres finden Sie in der Leitlinie Verwendung von KI in Prüfungen an der JLU Gießen.

Wenn Sie generative KI als Arbeitsunterstützung verwenden und alle Ergebnisse sorgfältig prüfen und eigenständig weiterverarbeiten, ist es i.d.R. nicht nötig, die Herkunft für andere kenntlich zu machen, ähnlich wie bei der Verwendung eines Übersetzungsprogramms, dessen Output Sie eigenständig geprüft und überarbeitet haben. Wir ermutigen Sie, sich mit Ihren Kolleginnen und Kollegen sowie Vorgesetzten über den Einsatz generativer KI in der täglichen Arbeit transparent auszutauschen.

Grundsätzlich sollte man generative KI Systeme nicht als Suchmaschinen, sondern als datenverarbeitende Systeme verstehen. Das heißt, dass wir zwar das Weltwissen der KI nutzen können, um uns Dinge erklären zu lassen, die KI jedoch nicht immer alle notwendigen Informationen zur Beantwortung einer Frage hat und genau wie Menschen dazu neigt, Wissenslücken auf Grundlage von Interpretationen des vorhandenen Wissens zu "füllen". 

Um falsche Informationen ("Halluzinationen") von KI-Systemen zu minimieren, können folgende Strategien hilfreich sein:

Prompts konkret formulieren: Klare und präzise Fragen stellen, um die KI auf spezifische Informationen zu lenken und Missverständnisse zu vermeiden.

Kontext mitgeben: Dem KI-System ausreichend Hintergrundinformationen geben. Kontextarmes Arbeiten kann Halluzinationen begünstigen, da die KI dann eher „raten“ muss.

Quellen prüfen: Informationen, die die KI liefert, idealerweise mit externen, vertrauenswürdigen Quellen überprüfen. Falls Unsicherheiten bestehen, nach detaillierteren Belegen fragen. Achtung: KI-Sprachmodelle, die nicht an das Internet angebunden sind, können i.d.R. keine validen Quellenangaben machen, "halluzinieren" aber ggf. Quellen. Externe Quellenprüfung ist daher besonders wichtig.

Die innerhalb der kiChat Plattform eingesetzten KI Modelle werden nicht mit Ihren Eingaben trainiert. Dennoch "lernen" die Sprachmodelle innerhalb eines einzelnen Chatverlaufs aus dem ihnen bereitgestellten Gesprächskontext und können darauf reagieren. Dies kann je nach Gesprächsführung zu besseren oder schlechteren Ergebnissen führen, je nachdem welche Informationen und Anweisungen dem Sprachmodell bereitgestellt werden. 

Zunächst basiert jeglicher Output, den generative KI- Systeme liefern, auf dem vorherigen Training mit einem gegebenen Korpus von Daten. Um eine Orientierung zu geben, wird nachfolgend das KI-System „ChatGPT“ als Beispiel verwendet, das durch das Unternehmen OpenAI LP angeboten wird, im Folgenden „OpenAI“ genannt. Nach Angaben von OpenAI hat das Training des KI-Systems ausschließlich mithilfe öffentlich zugänglicher Texte aus dem Internet stattgefunden. OpenAI hat nicht spezifiziert, welche Dokumente in den Trainingsdaten enthalten sein sollten. Die automatisierten Trainingsprozesse von ChatGPT haben “alles gelesen, auf das sie zugreifen konnten”. Dies beinhalte nach Angabe von OpenAI eine große Bandbreite an Texttypen aus verschiedensten Bereichen, darunter Bücher, Journale, Blogs, Foren, beliebige Webseiten und andere schriftliche Materialien. ChatGPT sei dabei nicht in der Lage gewesen, auf geschützte Datenbanken, Abonnementdienste oder vertrauliche Informationen zuzugreifen. 

OpenAI habe nach eigenen Aussagen keine Informationen über die spezifischen Texte gespeichert, die ChatGPT während des Trainings gesehen hat. Stattdessen habe das Modell gelernt, Muster in den Daten zu erkennen und auf Grundlage dieser Muster neue Texte zu generieren. ChatGPT habe deshalb keinen Zugang zu oder Wissen über spezifische Dokumente, Bücher, akademische Arbeiten oder andere konkrete Quellen, die es während des Trainings verarbeitet hat.

Zitate können demnach sowohl Zufallstreffer als auch Halluzinationen sein. 

KI bietet großes Potenzial zur Effizienzsteigerung, hat jedoch auch einen messbaren ökologischen Fußabdruck – insbesondere durch Energie- und Wasserverbrauch. Da immer leistungsfähigere Modelle entwickelt werden, steigt der Ressourcenbedarf kontinuierlich an.

Der Ressourcenverbrauch kann grundsätzlich in verschiedenen Phasen betrachtet werden. Ein erheblicher Teil des Energiebedarfs entsteht in Rechenzentren bereits beim Training der Modelle. Für Endverbraucher*innen ist vor allem die KI-Nutzung eine wichtige Stellschraube. Der konkrete Ressourcenverbrauch variiert u. a. je nach Anfrage, Anzahl der Anfragen und dem verwendeten Modell.

Beispiel: Eine textbasierte Anfrage an ChatGPT verbraucht etwa 0,0029 kWh Strom. Hochgerechnet auf die Anfragerate im Dezember 2024 von 1 Milliarde Anfragen pro Tag entspricht dies einem jährlichen Stromverbrauch von etwa 1.058 GWh. Dies wiederum ist vergleichbar mit dem Gesamtenergiebedarf von 100.000 US-Haushalten oder dem täglichen Aufladen von ca. 225 Millionen Smartphones für ein Jahr und übersteigt jeweils den Jahresverbrauch einzelner Ländern wie Barbados oder Haiti (Quelle: AI’s Power Demand: Calculating ChatGPT’s electricity consumption for handling over 365 billion user queries every year - BestBrokers.com). Eine ChatGPT-Anfrage benötigt somit etwa 10-mal mehr Energie als eine Google-Suchanfrage (0,0029 kWh vs. 0,0003 kWh). Besonders ressourcenintensiv sind KI-Modelle mit Sprach-, Bild- oder Videoverarbeitung, da sie deutlich mehr Rechenleistung beanspruchen.

Durch bewusstes Nutzung von KI lässt sich der Ressourcenverbrauch senken. Mögliche Maßnahmen sind:

• Alternative Suchmethoden nutzen: Für einfache Informationsrecherchen bietet es sich an, klassische Suchmaschinen statt KI-Anwendungen zu verwenden.
• Gezielte Modellwahl: Kleinere oder spezialisierte KI-Modelle nutzen, wenn sie für die Aufgabe ausreichen. Beispielsweise benötigt GPT-4o mehr Ressourcen als GPT-4o mini. OpenAI-Modelle erfordern zudem höhere Rechenleistung als ki@jlu.
• Effizientes Prompten: Präzise und durchdachte Anfragen formulieren, um unnötige Rechenleistung zu vermeiden.

KI bietet viele Vorteile, aber auch Herausforderungen im Ressourcenverbrauch. Neben ökologischen Aspekten spielen auch ökonomische Faktoren eine Rolle, da hohe Rechenleistung mit steigenden Kosten verbunden ist. Für Nutzer*innen ist die Anwendung sämtlicher KI-Modelle zwar kostenlos, jedoch fallen für die JLU bei der Nutzung kostenpflichtiger Modelle (z. B. OpenAI) anstelle der lokalen Variante „ki@jlu“ Gebühren an. Diese Kosten hängen von der Länge der Prompts, der Antworten und des Chat-Verlaufs ab. Durch einen bewussten Umgang mit KI kann jedes Mitglied der JLU dazu beitragen, Energie zu sparen und die Kosten für die Hochschule zu reduzieren.