Next Level

KI GesellschaftWirtschaft

Eine Podiumsdiskussion der CSU Starnberg und der Jungen Union Starnberg

Worum es geht

Künstliche Intelligenz verändert schon heute, wie wir lernen, arbeiten und wirtschaften. Gleichzeitig wächst die Frage, was passiert, wenn KI-Systeme zunehmend selbstständig handeln.

Vier Fachleute aus Unternehmenspraxis, Hochschule, Philosophie und Schule diskutieren, was davon Substanz ist und was Hype, wem die KI eigentlich gehört und was die Entwicklung für junge Menschen bedeutet. Im Anschluss ist Zeit für Ihre Fragen.

Podium

  • Robert Vogel

    Spezialist für KI & AI Agents (KMU/IT)

  • Prof. Dr. Alexander Decker

    Professor an der TH Ingolstadt, Open Search Foundation

  • Timo Greger

    Philosoph, Schwerpunkt Ethik und Künstliche Intelligenz

  • Thomas Volz

    Schulleiter, Gymnasium Starnberg

Moderation: Valerie Fischer

Programm

  1. Einlass
  2. Begrüßung und Einführung
  3. Vorstellung und Eingangsstatements
  4. Hype, Substanz und Agenten – wo steht KI wirklich?
  5. Wem gehört die KI? Marktmacht, offene Modelle und Vertrauen
  6. Die gefährliche Entwicklung – Autonomie und Kontrolle
  7. Schule, Ausbildung, Berufseinstieg – was bedeutet das für junge Menschen?
  8. Ihre Fragen an das Podium
  9. Abschlussstatements
  10. Verabschiedung

Glossar

Die wichtigsten Begriffe des Abends in einfachen Worten.

Grundbegriffe
Künstliche Intelligenz (KI) / AI
Computersysteme, die Aufgaben lösen, für die bisher menschliche Intelligenz nötig war.
Maschinelles Lernen
Ein System lernt Muster aus Daten statt aus festen Regeln.
Sprachmodell / LLM
KI, die mit riesigen Textmengen trainiert wurde und das wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagt.
Chatbot
Programm für Gespräche in natürlicher Sprache, etwa ChatGPT, Claude oder Gemini.
Generative KI
KI, die neue Texte, Bilder, Musik oder Videos erzeugt.
Trainingsdaten
Beispiele, aus denen ein Modell lernt; ihre Herkunft ist oft nicht offengelegt.
Prompt
Die Eingabe, mit der man einer KI sagt, was sie tun soll.
Halluzination
Die KI gibt Falsches überzeugend als richtig aus.
Anbieter und Modelle
OpenAI / ChatGPT
US-Unternehmen (Chef: Sam Altman); ChatGPT löste Ende 2022 den KI-Boom aus.
Anthropic / Claude
US-Unternehmen (Chef: Dario Amodei), Anbieter des KI-Assistenten Claude.
Google / Gemini
Googles Sprachmodell, unter anderem in Android und der Google-Suche.
Nvidia
US-Hersteller der Chips, auf denen die meisten großen KI-Modelle laufen.
Hugging Face
Größte Online-Plattform zum Teilen und Herunterladen offener KI-Modelle.
Z.ai / GLM
Chinesischer KI-Anbieter; GLM ist seine Reihe offener Sprachmodelle.
Agenten und Autonomie
KI-Agent
KI, die selbstständig handelt: Sie plant Schritte, nutzt Werkzeuge wie Browser oder E-Mail und erledigt Aufgaben.
Autonomie
Wie weit eine KI ohne menschliche Freigabe handeln darf.
Testumgebung / Sandbox
Abgeschotteter Bereich, in dem KI ohne Zugriff auf echte Systeme geprüft wird.
Selbstverbesserung
Eine KI verbessert ihre eigene Arbeitsweise oder die Entwicklung neuer Modelle – ein Kern der aktuellen Sicherheitsdebatte.
Offenheit und Marktmacht
Open Source
Offener Quellcode, den jeder einsehen, verändern und weitergeben darf. Bei KI gehörten auch offene Trainingsdaten dazu.
Open Weight
Die „Gewichte“, also das gelernte Wissen eines Modells, sind frei verfügbar; Trainingsdaten bleiben meist geheim. Viele „offene“ Modelle sind Open Weight, nicht Open Source.
Geschlossenes Modell
Nur über den Dienst des Anbieters nutzbar, von außen nicht einsehbar.
Netzwerkeffekt
Ein Angebot wird wertvoller, je mehr Menschen es nutzen – bei KI auch durch mehr Daten und Einnahmen.
Netzwerkmonopol
Ein Markt wird durch Netzwerkeffekte von einem oder wenigen Anbietern beherrscht, wie bei Suchmaschinen.
Lock-in
Abhängigkeit von einem Anbieter, weil ein Wechsel teuer oder schwierig ist.
Cloud
Rechenleistung und Speicher, die man über das Internet bei großen Anbietern mietet.
Ethik und Mensch-Maschine
Mensch-Maschine-Interaktion
Wie Mensch und Technik zusammenarbeiten: wer welche Aufgaben übernimmt und wer entscheidet.
Human in the Loop
Ein Mensch prüft wichtige Entscheidungen einer KI, bevor sie wirksam werden.
Transparenz
Ob man verstehen kann, wie eine KI zu ihrem Ergebnis kommt; bei Sprachmodellen oft selbst für Entwickler schwer.
Bias (Verzerrung)
Systematische Benachteiligung bestimmter Gruppen, meist durch verzerrte Trainingsdaten.
Automation Bias
Die Neigung, Ergebnissen einer Maschine zu sehr zu vertrauen.
Urteilskraft
Informationen kritisch prüfen, abwägen und selbst entscheiden – eine Kompetenz, die KI nicht ersetzt.
Deepfake
Mit KI gefälschtes Bild, Video oder Audio, das täuschend echt wirkt.
KI-Kompetenz
Wissen, um KI sinnvoll und kritisch zu nutzen. Die EU-KI-Verordnung verlangt sie seit Februar 2025 von Unternehmen, die KI einsetzen.

Veranstaltungsort

Schlossberghalle Starnberg
Vogelanger 2
82319 Starnberg

Mit der S-Bahn (S6) bis Starnberg. Auf der Karte ansehen