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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Biases in Administrative Service Encounters: Transitioning from Human to Artificial Intelligence

Projektbeschreibung

Gewährleistung von Fairness in KI-gestützten öffentlichen Dienststellen

Begegnungen mit öffentlichen Dienststellen sind ein grundlegender Bestandteil der Interaktion zwischen Bürger und Staat. Jedes Jahr finden sie millionenfach statt. Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung ersetzen KI-gestützte Agenten bei diesen Interaktionen zunehmend die menschlichen Beamten. Dieser Übergang wirft jedoch kritische Fragen auf, wenn es um Vorurteile in der Kommunikation und deren Auswirkungen auf die Wahrnehmung der Bürger geht. Überraschenderweise ist wenig über die Vorurteile bekannt, die sich bei herkömmlichen menschlichen Begegnungen ergeben, weshalb sich der Einfluss der KI nicht leicht bewerten lässt. In diesem Zusammenhang zielt das ERC-finanzierte Projekt BiASE-AI darauf ab, die Wissenslücke durch die Untersuchung kommunikativer Verzerrungen im öffentlichen Dienst zu schließen. Indem das Projekt natürliche Sprachverarbeitung nutzt, Interaktionen zwischen Menschen und KI analysiert und Experimente durchführt, wird das Projekt entscheidende Erkenntnisse liefern, um sicherzustellen, dass KI öffentliche Dienstleistungen verbessert, ohne die Fairness oder die demokratische Legitimität zu beeinträchtigen.

Ziel

Artificial intelligence (AI) holds the potential to assist or even replace civil servants in citizen-state interactions, which refer to those instances in which citizens seek or receive assistance, information, or support from a public agency. In Germany alone, around 130 to 150 million such public service encounters (PSE) occur each year, with the current proportion of digital encounters, facilitated through email or chatbots, standing at 41 percent. This is only the beginning of a revolution that will accelerate due to technological innovation and scarcity in human resources. The goal of this project is to study the consequences of shifting from human to AI-powered conversational agents in PSE.
Paradoxically, while the transition to artificial encounters is already taking place in practice, we still lack understanding of what happens during conventional human encounters. This prevents researchers from evaluating the consequences of shifting from one venue to the other. Therefore, the project’s main research questions are: How can we conceptualize and measure communicative biases in PSE? What biases emerge in the verbal communication of humans and AI agents in PSE? How does variation in communication affect citizen perceptions of the encounter?
AI has the potential to improve service delivery, but there are also risks for the legitimacy of democracy. Without further research, the introduction of AI threatens to merely shift biases from one venue (civil servants) to another (AI agent). As its ground-breaking contributions, the project (1) develops natural language processing tools to operationalize verbal communication; (2) collects data from human encounters in PSE and realizes experiments on AI-based encounters; (3) and analyses such data to formulate and test a theory about communicative biases in PSE. Doing so, (4) the project will produce and disseminate urgently needed practical insights on the application of AI conversational agents in the public sector.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

ZEPPELIN UNIVERSITAT GEMEINNUTZIGE GMBH
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 954 746,00
Adresse
AM SEEMOOSER HORN 20
88045 FRIEDRICHSHAFEN
Deutschland

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Region
Baden-Württemberg Tübingen Bodenseekreis
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 954 746,00

Begünstigte (1)

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