Förderkennzeichen: | 01GP2202B |
Fördersumme: | 234.155 EUR |
Förderzeitraum: | 2022 - 2025 |
Projektleitung: | Prof. Dr. Peter Dabrock |
Adresse: |
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Philosophische Fakultät und Fachbereich Theologie, Institut für Systematische Theologie, Lehrstuhl für Systematische Theologie II (Ethik) Kochstr. 6 91054 Erlangen |
Das Ethische Teilprojekt hat zum Ziel, eine fundierte normative Analyse von Künstlicher Intelligenz (KI)-gestützter gemeinsamer Entscheidungsfindung (englisch: Shared Decision Making, SDM) zu erarbeiten und neue philosophische Perspektiven dafür bereitzustellen. Als Grundlage dient eine Analyse normativer Konzepte von Handlungsfähigkeit, Transparenz, Vertrauen und Verantwortung in Verbindung mit Herausforderungen, die sich durch SDM für diese Konzepte ergeben. Klassische Vorstellungen dieser Konzepte werden durch den partizipativen Charakter von SDM in Frage gestellt. Dadurch trägt das Ethische Teilprojekt wesentlich zum Verständnis des Veränderungsprozesses bei, der sich durch SDM in der Medizin vollzieht. Mit der Einführung von KI-basierten Systemen in klinische Entscheidungsprozesse wird der Interaktion zwischen den Akteuren zudem eine weitere Entität zwischengeschaltet, mit der wiederum in Interaktion getreten werden kann. Dadurch stellt sich im nächsten Schritt die Frage, welchen Einfluss diese weitere Interaktionsmöglichkeit auf den Prozess des SDM und die damit verbundenen normativen Konzepte hat. Um die gewonnenen Perspektiven im Kontext von KI-gestütztem SDM zu erweitern, wird das Ethische Teilprojekt die erarbeiteten Ergebnisse mit einer Reihe von Konzepten in Zusammenhang bringen. Dabei handelt es sich um eine Theorie, die darauf ausgelegt ist, die Dynamik zwischen menschlichen und nichtmenschlichen Entitäten zu verstehen und so angewendet auf den Einsatz von KI-basierten Systemen in der Medizin neue Erkenntnisse verspricht. Die Ergebnisse des Ethischen Teilprojektes werden in enger Zusammenarbeit mit dem Sozialwissenschaftlichen Teilprojekt in die Konzipierung der empirischen Studie einfließen und normative Empfehlungen für eine interdisziplinäre Governance- Perspektive liefern.