Hinweise für Lehrer*innen

Ergänzend zu den Unterrichtsmaterialien, die sich direkt auf die Filme zum Wissenschaftsjahr 2019 beziehen, bieten die Arbeitsblätter dieses Moduls filmunabhängige Informationen und Aufgaben zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei verfolgen sie drei Ziele: Die Schüler*innen können sich erstens wesentliche Grundlagen und Grundbegriffe erarbeiten, um Möglichkeiten und Grenzen intelligenter Systeme besser einschätzen zu können. Zweitens wird ein aktuelles Forschungsprojekt herausgegriffen, um einen Einblick in die Komplexität der KI-Forschung zu ermöglichen. Drittens werden ethische Grundfragen angesprochen, um den Schüler*innen zu verdeutlichen, dass die technologische Entwicklung auch Auswirkungen auf das Zusammenleben und die bestehenden Wertesysteme haben.  

Künstliche Intelligenz – ein spannendes und facettenreiches Thema

Schon in Antike und Mittelalter gab es die Idee von der Erschaffung künstlicher Wesen, die dem Menschen ähnlich sind (Pygmalion- und Golem-Mythos). Dieses Motiv durchzieht die europäische Kulturgeschichte und findet sich in zahlreichen literarischen und bildnerischen Werken. Aber erst die im 20. Jahrhundert entwickelte Halbleiter- und Computertechnik lässt es als denkbar erscheinen, dass der alte Traum Realität werden könnte. Zwar sind die Roboterwerkstätten noch weit davon entfernt, Wesen zu kreieren, die sich unter Menschen mischen könnten, ohne aufzufallen, aber in Bezug auf einzelne Teilfähigkeiten leisten Roboter und intelligente Computersysteme heute Bemerkenswertes. Mit jeder neuen Anwendung zeigt sich aber auch, dass die Schaffung Künstlicher Intelligenz (und vor allem ihre Integration in die Alltagswelt) viele Fragen aufwirft: Welches Ausmaß an Verantwortung dürfen technische Systeme übernehmen, wie transparent sind ihre Entscheidungen, wie definieren wir als Menschen unsere Rolle neben technischen Assistenten, was passiert mit den Daten, die von intelligenten Systemen erfasst werden? Parallel und im Austausch mit der technischen Entwicklung haben Autor*innen, Filmemacher* innen und bildende Künstler* innen die Begegnung und Auseinandersetzung mit Replikanten, Cyborgs und mächtigen Computernetzen thematisiert. Dabei treffen fantastische Welten auf apokalyptische Szenarien, denaturierte Kampfmaschinen auf sensible Kunstwesen – die Filme des Wissenschaftsjahres 2019 zeigen einige herausragende Beispiele.

Jenseits der literarischen Fantasie geht es in diesem Unterrichtsmodul um die ganz realen technischen Produkte, ihre Grundlagen, Herausforderungen und möglichen Folgen. Dabei zeigt sich, dass viele technische Funktionen und Fähigkeiten, die den Filmzuschauer*innen bereits ganz selbstverständlich vorgeführt werden, in den realen Forschungsstätten viel Mühe bereiten oder gar nicht erst realisiert werden können. Während ein Kleinkind nach wenigen Begegnungen mit einer Katze zuverlässig Katzen erkennen kann, benötigt ein Computer, der über Techniken maschinellen Lernens verfügt, für die gleiche Leistung Tausende von Bildern. Insofern hat die Realität der KI-Forschung auch etwas Ernüchterndes. Auf der anderen Seite zeigen sich viele faszinierende Möglichkeiten, Fragestellungen und Perspektiven.

Am Thema Künstliche Intelligenz arbeiten Forscher*innen in vielen Ländern der Welt und meist im Verbund aus verschiedenen Fachgebieten. Die Fragestellungen reichen weit über den Bereich der Informatik hinaus: Es geht um mechanische elektrische Systeme, um Psychologie, um sozial- und kommunikationswissenschaftliche sowie ethische Fragestellungen. Insofern wäre es sachfremd, die Unterrichtsmaterialien mit einem spezifischen Fächerbezug anzulegen. Bezüge zu den Fächern Informatik, Mathematik, Philosophie und Ethik, Deutsch, Politik und Sozialkunde sind unverkennbar. Die Materialien enthalten einen Block von Arbeitsblättern, mit deren Hilfe die Schüler*innen sich einige Grundfragen und -themen erarbeiten können. Im Anschluss an ein einführendes Arbeitsblatt (B 1) folgt eine Serie von Materialien, die die Schüler*innen in Form eines Gruppenpuzzles (mit fünf Teilthemen) erarbeiten können (B 3 – B 7, B 2 als Instruktionsblatt für alle). Selbstverständlich können die Arbeitsblätter auch einzeln bearbeitet werden. Auf Arbeitsmaterialien zum Turing-Test und zur Mensch-Maschine-Kommunikation (B 8, B 9) folgen drei Blätter zu einem aktuellen Forschungsprojekt aus Magdeburg, wo Wissenschaftler*innen an der Entwicklung eines selbstfahrenden Lastenfahrrades arbeiten (B 10 – B 12). Ein Interview mit einem Experten für Maschinenethik gibt Einblick in aktuell wichtige Fragestellungen (B 13). Es ist sinnvoll, technisch-naturwissenschaftliche und gesellschaftliche Fragen miteinander zu verknüpfen – dies erlaubt den Schüler*innen einen umfassenden Blick auf das Thema und entspricht auch den heutigen Anforderungen an interdisziplinärer Orientierung in wissenschaftlicher Projektarbeit.

Die Unterrichtsmaterialien können im Zusammenhang mit den Filmen des Wissenschaftsjahres 2019 eingesetzt werden. Geeignet sind insbesondere die Materialien B 7 – B 9 und B 13. Vorschläge zur Einbindung finden sich in den Einführungstexten der jeweiligen Module. Ebenso ist aber auch eine Verwendung der Materialien unabhängig von den Filmen möglich. Hierfür schlagen wir zwei Varianten vor.

• Bundeszentrale für Politische Bildung (Hrg.): Aus Politik und Zeitgeschichte, 6-8/2018, Themenheft „Künstliche Intelligenz“. Darin v.a.: Bendel, Oliver: Überlegungen zur Disziplin der Maschinenethik. S. 34 – 38. Auch online abrufbar über www.bpb.de/apuz/263673/kuenstliche-intelligenz.
• Götze, Ina: Wenn der Knochen zum Hund kommt. Autonome Zukunftsmobilität im urbanen Raum Made in Magdeburg. In: Guericke ’18. Hrsg von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg 2018, S. 45-52.
• Jones, Nicola: „The learning Machines". Nature 505, S. 146 - 148, 2014 (deutsche Übersetzung abrufbar unter www.spektrum.de/news/maschinenlernen-deep-learning-macht-kuenstliche-intelligenzpraxistauglich/1220451.
• Müller, Melinda Florina: Von vermenschlichten Maschinen und maschinisierten Menschen. In: Brändli,
• Sandra/Harasgama, Rehana/Schister, Roman/Tamò, Aurelia (Hrsg.): Mensch und Maschine – Symbiose oder Parasitismus? Bern 2014.

Arbeitsmaterial B 1: Einstieg in das Thema: Intelligent Handeln

Eine Partie Schach spielen: Kenntnis der Figuren und ihrer Möglichkeiten auf dem Schachbrett, des Ablaufs und der Zielsetzung des Spiels. Vorausberechnung eigener und gegnerischer Züge. Zwar ist die Zahl möglicher Züge beim Schach sehr hoch, aber sie sind klar definiert, alles spielt sich im Rahmen berechenbarer Konstellationen ab. Computer können bei derartigen Anforderungen ihre Stärken ausspielen und sind Menschen im Schachspiel überlegen. Sollen die Spielzüge von einem Roboter ausgeführt werden, benötigt er die entsprechenden Bewegungsfähigkeiten. Solche Systeme existieren bereits.

In einem Reisebüro einen Kunden beraten: Das Anliegen des Kunden verstehen, Zielorte und Reiseabläufe kennen, Reiseangebote und Preise herausfinden und nennen. Die reinen Informationsdienstleistungen dürften für ein technisches System kein Problem sein. Schwieriger ist die individuelle Beratung (wegen der man ja ein Reisebüro aufsucht): Spezielle Bedürfnisse und Wünsche eines Reisenden erkennen und daraus ein individuelles Angebot formulieren, Varianten vorschlagen, Lust auf die bevorstehende Reise machen – das wären Herausforderungen, die auch in der aktuellen KI-Entwicklung eine Rolle spielen. So experimentiert beispielsweise der Reisekonzern TUI mit dem Serviceroboter „Pepper“, der im Film HI, A.I. vorkommt.

Eine Skizze vom Eiffelturm anfertigen: Eine Vorstellung vom Eiffelturm haben oder ein Foto entsprechend interpretieren können, Umgang mit Stiften (Farben erkennen, Stifte greifen, Bewegungskoordination), fortlaufendes Überprüfen des eigenen Bildes. Technisch ist das mit heutigen Mitteln sicher denkbar; es gibt malende oder zeichnende Roboter, es gibt auch KI-Systeme, die auf der Basis von Algorithmen Bilder in einem bestimmten Stil malen können. Aber ist das Kunst? Eine sehr weitgehende Frage, die unser grundlegendes Verständnis von künstlerischen Prozessen berührt. Bei der Abbildung auf dem Arbeitsblatt handelt es sich um ein Foto, das durch einen elektronischen Filter verändert wurde – als „Kunst“ im engeren Sinne wird man das sicher nicht bezeichnen.

Emotionale, soziale, metaphysische Intelligenz usw.: Diese Formulierungen spiegeln ein weit gefasstes Verständnis von Intelligenz wider: Demnach gehört es jenseits mathematisch-logischer Leistungen zu den besonderen menschlichen Fähigkeiten, sich in verschiedenen sozialen Umgebungen zurechtzufinden und sich kommunikativ anzupassen (soziale Intelligenz). Die Fähigkeit, sich in die Situation anderer hineinzuversetzen, auf sie einzugehen, Gefühle zu verstehen und selbst zu verbalisieren, sind Zeichen emotionaler Intelligenz. Metaphysische Intelligenz bezieht sich auf das Grundbedürfnis des Menschen, auf nicht rational zu lösende Fragen menschlicher Existenz (z. B „Was passiert mit mir nach meinem Tod?“) einzugehen. Mit Blick auf die KI-Forschung steht dabei die Frage im Raum, ob und wie technische Systeme ein Bewusstsein entwickeln können, das dem von Menschen ähnlich ist.

Arbeitsmaterial B 2 – B 7: Materialpaket zu einem Gruppenpuzzle

Die Lernvoraussetzungen zum Thema sind vermutlich sehr heterogen, da der Umgang des Informatikunterrichts stark variiert. Aus diesem Grund bieten die Arbeitsmaterialien B 2 – B7 die Möglichkeit, Grundlagen zu erarbeiten, die für das Verständnis von KI wichtig sind. Selbstverständlich ist auch eine Bearbeitung einzelner Arbeitsmaterialien möglich.

Arbeitsmaterial B 2: Gruppenpuzzle: Grundlagen und Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz (KI)

Das Arbeitsblatt enthält den „Fahrplan“ durch das Gruppenpuzzle für die Schüler*innen. Um den Wechsel zwischen Stammgruppen und Expert*innengruppen zu beschleunigen, ist es sinnvoll, die fünf Expert*innentische mit den jeweiligen Themen zu kennzeichnen. Die Materialien sind auf fünf Expert*innengruppen ausgelegt, also ist eine Gruppengröße von 25 Schüler*innen optimal. Bei kleineren Gruppen können B 4 und B 5 zusammengelegt werden, bei größeren Gruppen bietet es sich an, Material B 8 hinzuzunehmen.

Arbeitsmaterial B 3: Was ist Intelligenz?

Der Text informiert stark verkürzt über aktuelle Modellierungen von Intelligenz. Dadurch soll bereits in Umrissen deutlich werden, welche Anforderungen an eine Künstliche Intelligenz gestellt werden.

Wie erklären Forscher*innen heute Intelligenz?

• Nicht nur mathematisch-logische, sondern auch emotionale und soziale Fähigkeiten sowie komplexe Bewegungen können Teil von Intelligenz sein.
• Multidimensional: Man kann in verschiedenen, voneinander unabhängigen Bereichen Intelligenz entwickeln.
• Prozessorientiert: Beim Erbringen intelligenter Leistungen finden verschiedene Prozesse gleichzeitig statt und greifen ineinander.

Ein Lied singen, dazu Gitarre spielen

Einen Text und eine Tonfolge aus dem Gedächtnis abrufen und in stimmliche Aktivität umsetzen; zeitlich dazu abgestimmt Saiten auf der Gitarre anschlagen, mit der anderen Hand durch Griffe (ebenfalls im Gedächtnis gespeichert) die Saiten verkürzen → insgesamt ein ausgesprochen komplexes Zusammenspiel verschiedener Prozesse. Dabei fehlt noch die emotionale Seite: Ein*e Sänger*in ist innerlich beteiligt und kann traurige oder fröhliche Stimmungslagen in stimmliche Ausdrucksmuster umsetzen (Tempo, Stimmgebung, Artikulation). Letzteres wäre vermutlich die größte Herausforderung für ein technisches System.

Arbeitsmaterial B 4: 1 oder 0 – wie Maschinen denken

Der komprimierte Überblick über historische Vordenker der KI-Forschung zeigt, dass Künstliche Intelligenz kein rein technologisches Projekt ist, sondern geistesgeschichtliche Wurzeln hat.

Grundlagen für die Entwicklung von Computern und KI:

• Die Idee, menschliches Denken zu formalisieren (u. a. von Leibniz formuliert)
• Die Verwendung der logischen Algebra nach Boole und ihre Anwendung auf Schaltsysteme
• Die Steigerung der Rechengeschwindigkeit
• Die kritische Auseinandersetzung mit dem Verhältnis von Maschinenlogik und menschlichem Denken

Erweiterung menschlicher Denkfähigkeit: Hier lassen sich zahlreiche hilfreiche Erfindungen wie auch Beispiele für Missbrauch finden. Aufgrund der zunehmenden Leistungsfähigkeit denkender Systeme spielt die Frage nach langfristigem gesellschaftlichen Nutzen und Schaden eine größere Rolle. Thema Berufsberatung: In beratenden Berufen können KI Systeme nach heutigem Stand vor allem assistierend tätig sein. Man könnte sich vorstellen, dass eine Künstliche Intelligenz dabei behilflich sein kann, individuelle Interessen zu erheben und sie mit der großen Anzahl an Ausbildungs- und Berufsprofilen zusammenführt.

Arbeitsmaterial B 5: Logische Algebra im Einsatz

Das Arbeitsblatt knüpft an B 4 an und bietet zur Verbesserung der Anschaulichkeit konkrete Beispiele zur Verwendung logischer Schaltungen.

Beispiel 2): Der Operator „inklusives ODER“ reagiert anders als das "exklusive ODER" auch mit 1 („wahr“), wenn beide Eingangssignale auf 1 gesetzt sind. Die Lösung für Aufgabe 2 sieht dann folgendermaßen aus:
0 = Lebensmittel noch vorhanden; 1 = Lebensmittel fehlt

Grenzen des Systems: Es gibt natürlich viele Entscheidungsfragen, die nicht mit Ja und Nein zu beantworten sind, sondern eine qualitative Bewertung erfordern. Hier kann ein technisches System z. B. auf einen vorher festgelegten Schwellenwert reagieren, z. B. gibt eine Autoalarmanlage ein Signal ab, wenn ein bestimmtes Maß an Neigungsveränderung erkannt wird. Schwierig wird es beispielsweise bei Anwendungen in der Spracherkennung, wenn Worteingaben bildlich gemeint sind.

Arbeitsmaterial B 6: Maschinelles Lernen – unterwegs Richtung Mensch

Der Text zeigt auf, dass Lernfähigkeit eine Voraussetzung für KI ist, und umreißt, wie solche Verfahren funktionieren.

Unterschied zur Problemlösung eines Schultaschenrechners: Durch maschinelles Lernen sind KI-Programme in der Lage, eigenständige Aufgabenlösungen zu finden und mit Situationen umzugehen, die nicht vorab definiert wurden. Nachteile sind der hohe Bedarf an Daten zum Trainieren und die fehlende Transparenz bezüglich der Lösungsfindung. Im Taschenrechner sind die Lösungsformeln vorprogrammiert.

Maschinelles Lernen und Sprache: Eine Schwierigkeit bei der Spracherkennung ist die Mehrdeutigkeit
von Wörtern. Die beiden Sätze beginnen fast gleichlautend, das Wort „Züge“ hat aber jeweils eine
vollkommen andere Bedeutung, was nur durch eine umfangreiche Analyse des Kontextes erschlossen
werden kann.

Arbeitsmaterial B 7: Robotertypen

Die Robotertypologie soll einen kleinen Einblick in das breite Spektrum an Forschungs- und Konstruktionsansätzen geben.

Kennzeichnen der Robotertypen: Die stark verkürzten Informationen können nur erste Hinweise geben; das Verfahren sollte die Schüer*innen zu vertiefender Beschäftigung anregen, beispielsweise mit dem Film HI, A.I.

Ethische Fragestellungen: Vor allem soziale Roboter und Militärroboter fordern zu einer kritischen Beschäftigung heraus. Vorschläge: Ist es vertretbar, Roboter dort einzusetzen, wo sonst Menschen als Kontaktpersonen eine wichtige Rolle einnehmen? Ist es hinnehmbar, dass Menschen Roboter als Autorität betrachten? Dürfen KI-Systeme/Roboter lebensentscheidende Instanzen sein? Wie geht man mit vertraulichen Daten um, die von KI-Systemen erhoben werden (z.B. therapeutische Roboter)?

Arbeitsmaterial B 8: Mensch-Maschine-Kommunikation I

Der Turing-Test wird von Expert*innen zwar kritisiert, thematisiert aber die bis heute gültige Frage, wie menschenähnlich Computerprogramme sein können, dürfen oder sollen. Der Film EX MACHINA inszeniert eine Art erweiterten Turing Test, der Film THE IMITATION GAME beleuchtet die Person Alan Turings.

Was sagt der Test: Der Test gibt Einblicke in die Dialogfähigkeit eines Computerprogramms, allerdings ist der Einblick dadurch eingeschränkt, dass er allein auf einer schriftlichen Kommunikation beruht, eine für Menschen eher unnatürliche Gesprächssituation. Man erfährt nichts über das Zustandekommen der Äußerungen.

Schwierigkeiten: Menschliche Kommunikation spielt sich auf vielen Kanälen ab und beruht auf lebenslangem Training unterschiedlichster sozialer Situationen. Selbst in einem per Tastatur oder Telefon geführten Gespräch lässt sich gut überprüfen, ob das Gegenüber in der Lage ist, sich in Situationen hineinzuversetzen und authentische menschliche Erfahrungen wiederzugeben.

Dialog mit Eliza: siehe Arbeitsblatt B 9.

Arbeitsmaterial B 9: Mensch-Maschine-Kommunikation II

Überzeugungskraft von Eliza: Der Gesprächstyp, den Eliza simuliert, erfordert keine ausgeprägt individuellen Formulierungen. Das Programm greift geschickt Merkmale des Gesprächsmusters auf und kaschiert seine Begrenztheit durch Floskeln. Menschen lassen sich gerne täuschen, wenn „Gesprächspartner“ auf persönliche Äußerungen einzugehen scheinen. Die heutigen medialen Erfahrungen sollten mehr Skepsis erwarten lassen.

Chatbots: Es gibt eine Vielzahl an Chatbots von großen Unternehmen, die hier aber nicht beworben werden sollen. Das Beispiel „Novi“ ist ein eher schlichter Vertreter, der auch offen mitteilt, dass er keine KI beinhaltet. Somit nur ein erster Einstieg in die Auseinandersetzung mit diesem Kommunikationstool. Der Unterschied gegenüber Eliza besteht vor allem darin, dass dieser Chatbot eine klar begrenzte Aufgabe hat, die er auch erfüllt. Außerdem bezieht er externe Inhalte mit ein. Chatbot „Mitsuku“ hat ein breiteres Antwort-Repertoire und kann sich Aussagen innerhalb eines Gesprächs merken. Die Daten werden jedoch nicht über den einzelnen Chat hinaus gespeichert.

Arbeitsmaterial B 10: Ein autonomes Lastenrad entwickeln I

Die Arbeitsmaterialien B 10 bis B 12 thematisieren ein Forschungsprojekt der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Es hat zum Ziel, ein autonomes Lastenrad zu entwickeln. Die Arbeitsblätter bauen aufeinander auf und sollten den Schüler*innen nacheinander zur Verfügung gestellt werden, da das jeweils folgende Blatt die Lösungen zum vorherigen enthält. B 12 thematisiert zudem den Begriff „Autonomie“. Dieser Aufgabenteil kann auch unabhängig von B 10 und B 11 eingesetzt werden.

Arbeitsmaterial B 10 stellt den Auftrag an die Forscher*innen vor und skizziert ein technisches Grundgerüst. Die Schüler*innen können nun selbst in die Rolle von Wissenschaftlern*innen schlüpfen und die erforderlichen Fähigkeiten und Funktionen der drei Komponenten beschreiben.

Lösungshinweise auf Arbeitsblatt B 11

Arbeitsmaterial B 11: Ein autonomes Lastenrad entwickeln II

Die Musterlösung auf Arbeitsblatt B 11 enthält in einer vereinfachten Darstellung die wesentlichen Funktionen, die im Magdeburger Forschungsprojekt vorgesehen sind. Anknüpfend an diese Informationen können sich die Schüler*innen nun vertiefend mit den besonderen Herausforderungen beschäftigen, die vor allem in der Erfassung und Interpretation von ständig wechselnden Verkehrssituationen durch das Lastenrad liegen.

Lösungshinweise auf Arbeitsblatt B 12

Arbeitsmaterial B 12: Ein autonomes Lastenrad entwickeln III / Was heißt „Autonomie“?

Arbeitsblatt B 12 enthält neben Lösungshinweisen einen kurzen Text zum Begriff „Autonomie“. Dieser häufig gebrauchte und für KI-Systeme zentrale Begriff wird hier in Teilaspekte zerlegt, die verdeutlichen, dass es sehr verschiedene Formen und Grade von Autonomie gibt.

Autonomiemerkmale selbstfahrender Fahrzeuge: Die Merkmale „Interaktivität“ und „Anpassungsfähigkeit“ sind erforderlich, damit sich ein Fahrzeug unfallfrei im Straßenverkehr bewegen kann. „Handeln aus Gründen“ gehört nicht zu den notwendigen Fähigkeiten.

Mögliche Vorteile/Nachteile: Entlastung des Straßenverkehrs, da Menschen auf Autos verzichten; verbesserte Mobilität für Menschen, die nicht Auto fahren wollen oder können; bessere Verfügbarkeit gegenüber Leihsystemen ohne Selbstfahrfunktion; mögliche Nachteile sind der noch erhebliche Forschungsaufwand, um das System sicher zu machen, und die hohen Anschaffungskosten (damit vermutlich auch Mietkosten) für ein selbstfahrendes Lastenrad.

Heutiges Forschungsprojekt: Aus den Lösungshinweisen dürfte deutlich werden, dass Forschung gerade im Bereich technischer Entwicklungen meist ein komplexer und interdisziplinärer Prozess ist. Forschung erfordert sorgfältige Planung, die Kenntnis unterschiedlicher Methoden sowie die Fähigkeit, mit anderen zusammenzuarbeiten und von ihnen zu lernen. Sowohl im Bereich von KI, aber auch bei fast allen anderen Forschungsthemen spielt die Nutzung von Computertechnologie eine wichtige Rolle.

Arbeitsmaterial B 13: „Maschinen können keine Verantwortung tragen“ – Interview mit Oliver Bendel

Oliver Bendel ist ein vielgefragter Experte im Bereich der Maschinen- und Informationsethik und gibt im Interview einen Überblick über zentrale ethische Fragen, die auch im Zusammenhang mit den Filmen aus dem Filmprogramm zum Wissenschaftsjahr 2019 relevant sind.

Zwei Aussagen: Diese Aufgabe soll den Schüler*innen die Gelegenheit geben, eigenen Interessen nachzugehen und über den Text miteinander ins Gespräch zu kommen.

Aussage kommentieren: Oliver Bendel erklärt, dass es möglich ist, Maschinen mit einfachen moralischen Regeln auszustatten. Daraus kann man aber noch nicht schließen, dass sie auch Verantwortung übernehmen könnten. Verantwortung im philosophischen Sinn können Maschinen laut Bendel derzeit nicht übernehmen.

Verantwortung und Haftung: Verantwortung ist ein Begriff aus der Ethik, Haftung aus dem Rechtswesen. Im Zusammenhang mit der möglichen Einführung elektronischer Personen ist es denkbar, dass autonome Fahrzeuge und andere technische Systeme eine Haftung für Schäden übernehmen könnten, ohne aber im philosophischen Sinn verantwortlich zu sein.

Menschengleiche Begleiter: Wir neigen dazu, Roboter mit menschenähnlichem Aussehen und entsprechenden Fähigkeiten zu vermenschlichen (wie man z. B im Film HI, A.I. sehr gut beobachten kann). So können problematische emotionale Bindungen entstehen, zudem werden die Fähigkeiten von Robotern überschätzt, was unter Umständen zu gefährlichen Situationen führen könnte.