Human-Centered AI Die Gruppe "HAI - Human-Centered AI" erforscht und gestaltet Künstliche Intelligenz (KI), die Menschen in das Zentrum des Geschehens stellt. Es werden Ansätze entwickelt, die KI-Systeme transparent machen und die Auswirkungen solcher Ansätze auf die Akzeptanz und das Vertrauen – nicht nur auf Seiten der betroffenen Stakeholder, sondern auch auf gesellschaftlicher Ebene – untersuchen. Dazu werden technologische Methoden aus drei Forschungsbereichen kombiniert: „Erklärbare und interpretierbare KI“, „Menschenzentriertes und interaktives Design in KI“ sowie „Gute KI für die Gesellschaft“.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat in vielen Anwendungsbereichen Einzug gehalten, vor allem dank der breiten Verfügbarkeit von Deep-Learning-Ansätzen zusammen mit ihren Modellen und Werkzeugen. Viele dieser Konzepte sind greifbar: wenn wir beispielsweise an die neuen Ergebnisse der Bildanalyse denken, bei denen Fotos automatisch mit Inhaltselementen beschriftet werden können, Objekte auf Bildern eindeutig erkannt werden oder der digitale Sprachassistent unsere Sprache erkennt und Einkaufslisten für uns führt.
Selbst bei diesen Anwendungen ist es sowohl für technische Expert*innen als auch für die Nutzer*innen wichtig, zu verstehen, wie das neuronale Netz zu seiner Entscheidung gekommen ist und welche Faktoren diese Entscheidung beeinflusst haben. In vielen weiteren Bereichen werden KI-Technologien zukünftig in komplexen soziotechnischen Systemen integriert sein und unser Leben klar beeinflussen; beispielsweise Entscheidungen automatisiert oder teilautomatisiert unterstützen und Arbeitsabläufe verändern.
In einer Zukunft, in der wir Menschen mit und durch digitale Technologien befähigt sein werden, erfolgreich komplexe Aufgaben und Probleme zu lösen und somit im Alltag und Berufsleben von der Technik profitieren, ist es elementar, Transparenz über die Fähigkeiten und Grenzen KI-gestützter Systeme herzustellen und Erklärungen zur Entscheidungsfindung von KI anzubieten – insbesondere auch, um Personen mit sehr unterschiedlichen Qualifikationsniveaus und Fähigkeiten gezielt fördern zu können.
Personen 
A
Dr. Ing. Larbi Abdenebaoui
E-Mail: larbi.abdenebaoui(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-730, Raum: Flx-S
S
W
Projekte
A
Ability
Haptic Tablet For The Accessibility of Digital Content to the Visually Impaired
Laufzeit: 2022 - 2025 Publikationen
2024
2nd Workshop on Cars As Social Agents (CarSA): Interdisciplinary Perspectives on Human-Vehicle Interaction
Babel, Franziska and Thellman, Sam and Pelikan, Hannah Rm and Şahin Ippoliti, Hatice and Ziemke, Tom; Adjunct Proceedings of the 2024 Nordic Conference on Human-Computer Interaction; 2024
Designing Technologies for Socially and Environmentally Sustainable Mobility
Sadeghian, Shadan and Şahin Ippoliti, Hatice and Dey, Debargha and Wintersberger, Philipp; Adjunct Proceedings of the 16th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; 2024
Development and classification of autonomous vehicle’s ambiguous driving scenario
Baby, Tiju and Ippoliti, Hatice Şahin and Wintersberger, Philipp and Zhang, Yiqi and Yoon, Sol Hee and Lee, Jieun and Lee, Seul Chan; Accident Analysis & Prevention; 2024
Enhancing Citizen Accessibility to Public Services: A Case Study on AI-Assisted Application for Housing Entitlement Certificates
Abdenebaoui, Larbi and Aljuneidi, Saja and Meyer, Jochen and Boll, Susanne; INFORMATIK 2024; 2024
Five Years of Automated Shuttles: Surveying Community Experiences and Road Conflicts for Future Development
Weidel, My Elisabeth and Şahin Ippoliti, Hatice; Adjunct Proceedings of the 16th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; 2024
Why the Fine, AI? The Effect of Explanation Level on Citizens' Fairness Perception of AI-based Discretion in Public Administrations
Aljuneidi, Saja and Heuten, Wilko and Abdenebaoui, Larbi and Wolters, Maria K and Boll, Susanne; Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2024
2023
Did That AI Just Charge Me a Fine? Citizens’ Perceptions of AI-Based Discretion in Public Administration
Aljuneidi, Saja and Heuten, Wilko and Tepe, Markus and Boll, Susanne; Proceedings of the 2023 ACM Conference on Information Technology for Social Good; 2023
Explaining Image Aesthetics Assessment: An Interactive Approach
Schultze, Sven and Withöft, Ani and Abdenebaoui, Larbi and Boll, Susanne; Proceedings of the 2023 ACM International Conference on Multimedia Retrieval; Juni / 2023
Towards AI-based Accessible Digital Media: Image Analysis Pipelines and Blind User Studies
Salous, Mazen and Lange, Daniel and Von Reeken, Timo and Heuten, Wilko and Boll, Susanne and Abdenebaoui, Larbi; 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC); 2023
2022
ILMICA - Interactive Learning Model of Image Collage Assessment: A Transfer Learning Approach for Aesthetic Principles
Withöft, Ani and Abdenebaoui, Larbi and Boll, Susanne; International Conference on Multimedia Modeling; 2022
