KE_2_Ethik

Interdisziplinarität: Die Integration unterschiedlicher disziplinärer Perspektiven in TA-Prozessen erfordert nicht nur ein geteiltes Verständnis des Forschungsproblems, sondern auch Methoden, die es ermöglichen, diese unterschiedlichen Ansätze zu einem kohärenten Ganzen zu verschmelzen. Dies setzt voraus, dass Teams effektive Kommunikationsstrategien entwickeln und ein tieferes Verständnis für die Methodologien und epistemischen Grundlagen der beteiligten Disziplinen aufbauen. Hier könnte die Einrichtung von interdisziplinären Workshops und die Entwicklung gemeinsamer Forschungsprotokolle hilfreich sein.

Zukunftsbezug und Methodologie: Die Schwierigkeit prognostischer Aussagen in der TA hat zu einer Verschiebung hin zu Szenarien und anderen Modellen geführt, die es ermöglichen, über mögliche Zukünfte zu reflektieren, ohne sich auf unsichere Vorhersagen verlassen zu müssen. Dieser Ansatz erfordert jedoch eine ständige kritische Reflexion über den epistemi- schen und normativen Status solcher Zukunftsaussagen. Die Entwicklung robuster Metho- den zur Szenarioanalyse und deren systematische Evaluierung sind daher von entscheidender Bedeutung.

Normativität: Die Frage, wer entscheiden soll und auf welcher Basis, ist zentral für die TA. Während einige Ansätze repräsentativdemokratische Strukturen bevorzugen, betonen an- dere die Bedeutung direktdemokratischer Elemente und partizipativer Verfahren. Der Ansatz des Responsible Research and Innovation (RRI) (Stahl et al., 2014) bezieht hierbei nicht nur normative Überlegungen in den Forschungs- und Entwicklungsprozess mit ein, sondern stärkt auch eine partizipative Dimension. Hierbei werden Mechanismen entwickelt, die eine breite und gerechte Teilnahme an Entscheidungsprozessen ermöglichen.

Die VDI-Richtlinie 3780 definiert seit 1991 ein Konzept der Technikbewertung, das Ingenieure an acht gesellschaftlichen Werten orientiert. Sie beeinflusst die Ingenieursausbildung und Technikbewertung, wurde jedoch in der TA-Praxis nur begrenzt angewandt.

Constructive Technology Assessment (CTA) wurde in den Niederlanden entwickelt und greift frühzeitig in Technikentwicklungsprozesse ein, um Technologien gesellschaftlich wünschenswert zu gestalten. Es basiert auf sozialkonstruktivistischer Forschung.

Die Integration unterschiedlicher Perspektiven erfordert: Geteiltes Problemverständnis, Effektive Kommunikationsstrategien, Gemeinsame Forschungsprotokolle, Verständnis für Methodologien verschiedener Disziplinen

Die TA reflektiert mögliche Zukünfte mittels Szenarien und Modellen, um Technikfolgen antizipieren und gestalten zu können. Dies erfordert robuste Methoden zur Szenarioanalyse und Evaluierung.

TA ist breiter angelegt, interdisziplinär und stärker an gesellschaftliche Entscheidungsprozesse gebunden. Technikethik fokussiert sich stärker auf normative Reflexion und die theoretische Fundierung ethischer Fragen.

Smarte Maschinen erinnern durch popkulturelle Darstellungen wie in "Terminator" oder "Matrix" an Maschinen mit übermenschlichen Kräften. Diese Bilder verstärken Ängste, obwohl die Realität oft anders ist und menschliche Vorstellungskraft sogar übertroffen werden könnte.

Kultur ist die Gesamtheit der geistigen und künstlerischen Leistungen einer Gemeinschaft.

Technologien sind Ausdruck der menschlichen Fähigkeit, die Natur zu beeinflussen, humanere Bedingungen zu schaffen und neue Herausforderungen zu bewältigen.

Smarte Maschinen können die menschliche Souveränität beeinträchtigen und erfordern neue Regeln, insbesondere für Haftung und Verantwortung.

Autonome Technologien wie Fahrzeuge oder Drohnen stellen neue Herausforderungen dar, die mit den aktuellen Regelungen nicht ausreichend abgedeckt werden können.

Die Auseinandersetzung mit „moralischen“ oder „ethischen“ Maschinen und der Versuch, diese Werte in technische Systeme zu integrieren.

Maschinen fehlen sinnliche und konkrete Erlebnisse sowie die Fähigkeit, Sinnfragen als relevant zu erachten. Ethik basiert auf menschlichen Erfahrungen und sozialer Interaktion.

Maschinen können keine intuitiven und gefühlsmäßigen Reaktionen zeigen, die oft entscheidend für ethische Entscheidungen sind. Ethische Überlegungen basieren auf menschlicher Praxis, nicht auf Computermodellen.

1. Technische Geräte seien schutzwürdig wie Lebewesen. 2. Menschen seien nicht die einzigen moralischen Wesen. 3. Rationale Kalkulationen von Computern könnten überlegene moralische Urteile liefern.

Sie sind eine Science-Fiction-Idee, die Menschen dazu anregen soll, über die Gestaltung von Technik und ethische Fragen nachzudenken, nicht eine tatsächliche Moralvorstellung für Maschinen.

Sie hinterfragt falsche Sitten und regt zu einer Umwertung von Werten an, wobei die Debatte stets Menschen und nicht Maschinen betrifft.

Die Datenethik untersucht die ethischen Implikationen der Datennutzung und -verarbeitung sowie deren Auswirkungen auf Individuen und Gesellschaft.

Sie entstand als Reaktion auf die rasante Zunahme von Daten und die Verbreitung datenbasierter Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Datenethik beschäftigt sich mit moralischen Problemen im Zusammenhang mit Daten, Algorithmen und zugehörigen Praktiken, um ethisch vertretbare Lösungen zu entwickeln und zu fördern.

Sie konzentriert sich meist auf personenbezogene Daten.

Personenbezogene Daten sind Informationen, die eine Person direkt oder indirekt identifizieren können.

Sie zielt darauf ab, die Verantwortung und Rechenschaftspflicht der Datenverarbeiter zu erhöhen.

Die Anonymisierung von Daten, obwohl diese oft re-identifiziert werden können.

Grundsätze und Richtlinien zur Datenerhebung, -speicherung, -verwendung und -verbreitung, um eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung sicherzustellen.

Der Schutz der Privatsphäre und die Vertraulichkeit von Daten.

Die General Data Protection Regulation (GDPR, 2016).

Datenquellen lassen sich in Primärquellen und Sekundärquellen einteilen.

Primärquellen liefern Daten, die Forscher direkt durch Interviews, Umfragen oder Experimente sammeln. Sie bieten einen Erstbericht über Ereignisse oder originäre Forschungsergebnisse.

Beispiele sind originale Dokumente wie Experimente, Sozialversicherungsnummern, Reisepässe, Geburtsurkunden, Biografien, Autobiografien, Verfassungen und statistische Daten.

Sekundärquellen präsentieren Bewertungen, Interpretationen oder Analysen von Primärquellen und werden von Personen erstellt, die nicht direkt am Ereignis teilgenommen haben.

Beispiele sind Volkszählungsdaten, Lehrbücher, Buchrezensionen, Enzyklopädien, Dissertationen und Zeitungen.