Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM

 
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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe –
 Einführung in die Grundlagen, Anwendungen
        und Gestaltungsmöglichkeiten
                DKM-Altenhilfekonferenz,
                 Oldenburg, 19.05.2022

                   Prof. Dr. Gesa Alena Linnemann
                  Professorin für Sozialpsychologie
        Katholische Hochschule NRW, FB Gesundheitswesen
Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
Am Ende dieses Vortrags können Sie…

• Maschinelles Lernen in den Grundzügen erklären

• Anwendungsbeispiele von KI in der Altenhilfe benennen

• Risiken und Möglichkeiten diskutieren und ethische
  Voraussetzungen erläutern

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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
Hatten Sie heute schon mit KI zu tun?

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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
(BIG) Data
• Ein „Datum“ = jede einzeln abgrenzbare Information
• BIG DATA = sehr große Datenmengen, Verarbeitung nur durch hohe
  Rechenleistung

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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
(BIG) Data
• Ein „Datum“ = jede einzeln abgrenzbare Information
• BIG DATA = sehr große Datenmengen, Verarbeitung nur durch hohe
  Rechenleistung

Daten in der Altenhilfe

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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
Was ist KI? – Starke KI

• Selbstreferentielles System („Bewusstsein“)

• gibt es (bislang) nicht

• umstritten, ob es sie geben kann/ wird

• prägt Bild von KI in Fiktion

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Was ist KI? – Schwache KI
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Verfahren, um aus Daten Wissen
zu gewinnen
                                                                 Maschinelles Lernen

à Wissen hier = Vorhersagen,
Klassifikationen, Ordnungen                                         Deep Learning

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Künstliche Intelligenz in der Altenhilfe- DKM
Schwache KI: Maschinelles Lernen
• KI “lernt“ ausgedrückt in logischen Regeln oder in Synapsen eines
  künstlichen neuronalen Netzwerkes

• zugrunde liegen statistische Verfahren

• Besonders wichtig: Feedbackdaten

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Katze:
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                                                                                                                                                        NEIN?

Von MultiLayerNeuralNetwork_english.png:
       DKM-Altenhilfekonferenz, 19.05.2022                                   ▎TALKDr.▎enWP
                                         Chrislbderivative work: — HELLKNOWZProf.      Gesa TALK - MultiLayerNeuralNetwork_english.png, CC BY-SA 3.0,
                                                                                            Linnemann                                                         9
https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=11397827
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Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen

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Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen

                                      • Vorhersage eines Wertes, einer Kategorie, einer Sequenz

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Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen

                                      • Vorhersage eines Wertes, einer Kategorie, einer Sequenz

                                      • Keine Zielkategorien vorgegeben
                                      • KI entdeckt Muster in den Daten, z.B. sog. „Cluster“

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Was müssen wir beachten?

• Ergebnisse beruhen auf induktiven Schlüssen

• Ergebnisse nur so gut wie die Daten, die einfließen
  (Gefahr von Diskriminierung, auch ungewollt)

• Ergebnisse nur innerhalb des Datenraums

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Datenbasierte Diskriminierung

https://www.survivalofthebestfit.com

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Beispiele für KI-Anwendungen in
der Altenhilfe

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Fokus Sprache
• Natural Language Processing:
      • Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache mittels KI-Verfahren

• Einsatzmöglichkeiten
      • Sprachgestützte Dokumentation
      • Voice User Interface/ persönlicher Assistent für ältere Menschen
        (Consumerization vs. Spezialprodukte)
      • Übersetzungen
      • Chatbots
      •…

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Fokus Sehen
• Bilderkennung mittels KI-Verfahren („Computervision“)

• Anwendungsmöglichkeiten:
      • Sturzerkennung
      • Unterstützung bei Diagnostik und Maßnahmenplanung
      •…

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Intelligente Assistenzsysteme

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Intelligente Assistenzsysteme
• Aktueller Stand: Systeme teils in Erprobung, teils bereits erhältlich

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Intelligente Assistenzsysteme
• Aktueller Stand: Systeme teils in Erprobung, teils bereits erhältlich

• Chancen: länger zuhause sicher und selbständig leben, Gewinn von
  Autonomie und Lebensqualität, Unterstützung von häuslicher und
  stationärer Pflege, bedarfsgerecht, Entlastung von Angehörigen

• Risiken/ Herausforderungen: sehr persönliche, schutzbedürftige
  Daten, Vermittlung der Funktionsweise, Reduktion von persönl.
  Begegnung

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Emotionale Robotik

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Emotionale Robotik
• Aktueller Stand: erhältlich (z.B. Paro, JustoCat)
  & in Entwicklung (z.B. Jennie/Tombot)

• Chancen: Steigerung des Wohlbefindens,
  Verringerung von Schmerz- und
  Schlafmittelgabe

• Risiken/ Herausforderungen: Frage der
  „Täuschung“ bei Menschen mit Demenz,
  Akzeptanz bei Fachkräften und Angehörigen

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KI in der Biografiearbeit: Virtuelle Realität

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Virtuelle Realität in
der Biografiearbeit

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Virtuelle Realität in der
Biografiearbeit –
Untersuchung

• Oculus Quest mit W-Lan
• App „Wander“ basierend
  auf Google Streetview

• 12 Personen ohne kognitive
  Einschränkungen, in Tagespflegen
  und stationären Einrichtungen

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Gratifikationsaspekte:                   Beispiel
Genuss                                   „Donnerwetter, ist das toll!“
Hilfe beim                               „Ach ja, genau, die alte Apotheke!“
Wiedererinnern
Erlebnis                                 „Das fühlt sich authenbsch an, das ist wie echt.“
Generieren von                           „Da kann ich meinem Enkel von berichten.“
Gesprächsthemen
Biografiebezogene                        „Wir sind immer diesen Weg zur Schule gegangen.“
Erinnerungen
Unterhaltung                             „So kann ich mich lange beschäftigen.“
Informationsgewinnung                    „Interessant, wie es heute so aussieht, da Haus da ist neu.“
Eskapismus                               „Das lässt mich alles herum vergessen und dass ich nicht
                                         mehr reisen kann.“
Unmittelbarer Zugang                     „Wahnsinn, da ist man in drei Sekunden schon an einem
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Weitere Ergebnisse u. Fazit
• Anstieg des berichteten Wohlbefindens (rein deskriptiv,
  experimentelle Überprüfung steht noch aus)
• Gefühl der Immersion war recht ausgeprägt (MW = 5,11; SD = 1,57 auf Skala von 1-7)

à Positive Erfahrungen, aber weitere Forschung nötig

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Szenario KI in der Pflege

 https://www.plattform-lernende-systeme.de/ki-zur-unterstuetzung-in-der-pflege.html

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Blick über den Tellerrand:
Anwendungen in anderen sozialen
Bereichen

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Kinder- und Jugendarbeit
• Wahrscheinlichkeit von Kindeswohlgefährdung ermitteln
  (Allegheny Family Screening Tool)

• Suizidprävention US-amerikanischer Schüler*innen (Beranek et
  al., 2019)

• Medienprojekte, z.B. eigene Musik komponieren mit Hilfe von
  KI

•…

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Beratung
• Chatbots geben Rat und Auskunft oder vermitteln weiter an passende
  Ansprechpersonen

• Schuldner*innenberatung: automatisierte Kreditentscheidungen

•…

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Soziale Hilfen in bestimmten Lebenslagen
• Obdachlosigkeit: Empfehlungen zu Maßnahmenreihung bei Multi-
  Problemlagen

• Sucht: Adaptive Mechanismen bei Onlinespielen

• Amerikanische Justiz-Software COMPAS zur Prognose von
  Rückfallquoten von Strafgefangenen, die vorzeitig entlassen werden
  können (Ramge, 2020)

•…
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Gefahren (Ramge, 2018)
• Monopolisierung von Daten

• Manipulation des Einzelnen

• Digitale Diktatur

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KI ausprobieren
• https://experiments.withgoogle.com/collection/ai

• https://openai.com

• https://playground.tensorflow.org

• https://www.hownormalami.eu

• https://www.survivalofthebestfit.com

• https://chat.kuki.ai

• https://thispersondoesnotexist.com

• https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/

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Einladung zur Studienteilnahme: Telefonieren mit einer KI
Wir interessieren uns dafür, wie Menschen mit einem Sprachassistenten sprechen (Sprachassistent = Sprechendes
Computerprogramm). Im Rahmen unserer Untersuchung haben Sie deshalb die Gelegenheit, einen Sprachassistenten über einen
Zeitraum von 14 Tagen auszuprobieren und diesem alltägliche Erlebnisse zu berichten. Die einzelnen Gespräche werden dabei jeweils
nur ein paar Minuten dauern und werden bequem und unkompliziert per Telefon geführt. Selbstverständlich können Sie jederzeit,
ohne Angabe von Gründen, die Teilnahme an der Studie beenden. Ihre Daten werden streng vertraulich behandelt und anonym
ausgewertet.

Die Studie wird unter der Leitung von Prof. Dr. Gesa Linnemann von der Katholischen Hochschule NRW (FB Gesundheitswesen,
Standort Köln) durchgeführt. Studienkoordinator Patrick Linnemann, M.Sc., (Westfälische Wilhelms-Universität) steht für alle Fragen
telefonisch (Tel. 0176 22506365) oder per Mail (patrick.linnemann@uni-muenster.de) zur Verfügung.

Unter folgendem Link können Sie sich für die Studie anmelden: https://vivistagebuch.vivai.de

Auf Wunsch ist auch die Teilnahme über Papier-Fragebögen möglich.

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Veranstaltungshinweis:

https://digitaltag.eu/aktion/ki-zur-verarbeitung-natuerlicher-sprache-anwendungen-chancen-und-
risiken-in-der-sozialen-arbeit
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Take-home-Message
• KI ist nicht „neutral“
• KI bietet Möglichkeiten zur Teilhabe, zum Schutz und zu
  Verbesserungen
• KI kann Diskriminierung, Benachteiligung, Verstärkung von
  Stereotypen bewirken

à KI betrifft auch die Altenhilfe

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Wohin mit Ihren Ideen?

https://www.civic-innovation.de

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Prof. Dr. Gesa Linnemann
                                                                 ––––––––––––––––––––––––––––––
                                                                 Professorin für Sozialpsychologie
                                                                 Fachbereich Gesundheitswesen

                                                                 katho
                                                                 Katholische Hochschule Nordrhein-Westfalen

Vielen Dank!
                                                                 Catholic University of Applied Sciences

                                                                 Wörthstraße 10 . 50668 Köln . Germany

                                                                 T: +49 221 7757-271
                                                                 g.linnemann@katho-nrw.de
                                                                 katho-nrw.de

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Literatur
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•   Beranek, A., Hill, B., & Sagebiel, J. B. (2019). Digitalisierung und Soziale Arbeit – ein Diskursüberblick. Soziale Passagen, 11(2), 225-242.

•   Coyle, S. (2019). Diversity and Artificial Intelligence: A Social Work Challenge Social Work Today. Vol. 19 No. 6 P. 12 , abgerufen von https://www.socialworktoday.com/archive/ND19p12.shtml
•   Eckl, M., & Ghanem, C. (2020). Big Data, quantitative Textanalyse und Forschung in der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher & al (Eds.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (pp. 625–638). Weinheim: Beltz Juventa.

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•   Kutscher, N. (2019, August 8). Ethical Aspects of Algorithms and Scoring in Pedagogical and Social Work Contexts. [Video]. Bdp Mediathek. https://www.superscoring.de/2019/10/08/ethical-aspects-of-algorithms-and-
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•   Ramge, T. (2018). Mensch und Maschine: Wie künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern. Reclam Verlag.

•   Ramge, T. (2020). Augmented Intelligence. Wie wir mit Daten und KI besser entscheiden. Reclam Verlag.
•   Schneider, D. (2020). Decision Support Systeme in der Sozialen Arbeit–Herausforderungen an die Rolle der TA in Innovationsprozessen. In L. Nierling & H. Torgersen (Eds.), Die neutrale Normativität der
    Technikfolgenabschätzung (pp. 117-138). Baden-Baden: Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG.

•   Schneider, D., & Seelmeyer, U. (2019). Challenges in using big data to develop decision support systems for social work in Germany. Journal of Technology in Human Services, 37(2-3), 113-128.
•   Staub-Bernasconi, Silvia (2003): Soziale Arbeit als (eine) Menschenrechtssprofession, In R. Sorg (Ed.), Soziale Arbeit zwischen Politik und Wissenschaft (pp. 17-54). Münster: LIT.

•   Vaithianathan R, Kulick, E, Putnam-Hornstein E, Benavides-Prado D. (2019, April). Allegheny Family Screening Tool: methodology, version 2. Alleghenycountyanalytics. https://www.alleghenycountyanalytics.us/wp-
    content/uploads/2019/05/Methodology-V2-from-16-ACDHS-26_PredictiveRisk_Package_050119_FINAL-7.pdf

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