Der SDG-AI-Explorer ist ein Bildungstool. Es kann dir helfen, die komplexen Zusammenhänge zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und den 17 Nachhaltigkeitszielen (Sustainable Development Goals, SDGs) der Vereinten Nationen zu verstehen. Denn KI kann sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Erreichung dieser Ziele haben.
Wähle ein Nachhaltigkeitsziel (SDG) aus der Übersicht aus. Lies dir durch, wie es erreicht werden soll. Lass dich durch vorbereitete Fragen anregen und formuliere weitere. Lies Texte zu KI in diesem Nachhaltigkeitsziel, die aus der Literatursammlung stammen oder recherchiere eigene. Diskutiere mit anderen Menschen über die Potenziale und Herausforderugen von KI und Nachhaltigkeit. Nutze, wenn du magst, den Promptgenerator für Chatbots, um die Diskussion anzuregen und weitere Fragen aufzuwerfen.
Vertraue nicht darauf, dass die Antworten des Chatbots alle richtig sind! Hinterfrage kritisch und überprüfe die Quellen und alle Aussagen, die daraus generiert werden!
Der SDG-AI-Explorer ist sowohl für die individuelle Nutzung als auch für die Gruppenarbeit geeignet. Du kannst die Informationen alleine durchgehen oder sie als Grundlage für Diskussionen in einer Gruppe verwenden.
Nein, der SDG-AI-Explorer verwendet keine KI, um die Informationen zu generieren. Du kannst aber einen Prompt erzeugen, den du in einen Chatbot deiner Wahl eingeben kannst, um auf neue Gedanken und Fragen zu kommen, wenn du in deiner Gruppe diskutierst.
Die Informationen im SDG-AI-Explorer stammen aus wissenschaftlichen Studien, Berichten und anderen journalistischen Beiträgen, die für die Auseinandersetzung in allgemeinbildenden Schulen, Universitäten und privaten Zusammenhängen geeignet erscheinen. Die Literaturvorschläge werden in Zotero, einer Literaturverwaltungssoftware, gesammelt und regelmäßig aktualisiert. Du kannst helfen, die Literatursammlung zu erweitern, indem du geeignete Texte an idee@ki-und-nachhaltigkeit.de sendest.
Du kannst die Entwicklung auf unterschiedliche Weise mit Fehlermeldungen, Literaturvorschlägen, interessanten Einstiegsfragen und Promptverbesserungen unterstützen.
Schreib an idee@ki-und-nachhaltigkeit.de
Schreibt ein Issue mit einer Idee oder einer Fehlermeldung direkt im Repository.
Mittlerweile ist bekannt, dass Menschen Beziehungen zu Chatbots aufbauen und ihnen wegen ihres verbindlichen Tons oft unkritisch gegenüberstehen. Um in diese Beziehung mehr kritische Distanz zu bringen, kann es vielleicht helfen, wenigsten paarweise mit einem Chatbot zu arbeiten ("Mensch-Mensch-Modus + Chatbot") und dessen Antworten gemeinsam kritisch zu hinterfragen.
Das Entwickeln eines Prompts zum Thema KI und Nachhaltigkeit, der den aktuellen Chatbots sinnvolle Antworten abringt, erfordert Zeit. Es kann helfen, den Prompt in mehreren Iterationen zu entwickeln und dabei die Antworten der Chatbots zu analysieren und den Prompt entsprechend anzupassen. Es ist wichtig, präzise und klare Anweisungen zu geben und gegebenenfalls Beispiele zu verwenden, um die gewünschten Antworten zu erhalten.
Zudem ist es sinnvoll, neue Versionen eines Prompt immer mal wieder in einem neuen Chat auszuprobieren und die Teile "Allgemeine Anweisungen" und "Abschließende Anweisungen" für die spätere Nutzung wegzuspeichern, wenn sie gute Antworten hervorbringen.
Chatbots halluzinieren nach wie vor stark, wenn es um Fakten geht. Außerdem ist nicht klar, welche Quellen zu KI und Nachhaltigkeit in ihrem Training vorgekommen sind. Daher werden Chatbots im generierten Beispielprompt angewiesen, alle Quellen herunterzuladen und in ihre Antwort einzubeziehen. So soll zumindest versucht werden, verlässliche Informationen nachvollziehbar in den Chat einzubeziehen.
Bei der Entwicklung des Tools hat sich gezeigt, dass viele Server Chatbots aussperren, sodass die Literaturvorschläge nicht eingelesen werden können. Der Chatbot bekommt daher eine allgemeine Anweisung, in diesem Fall alternative Quellen zu suchen und diese auch anzugeben.
Dieses Tool wurde ausgiebig mit Claude Sonnet 4.5 getestet und hat dabei bemerkenswerte Ergebnisse geliefert. Claude erfordert die Registrierung mit E-Mail-Adresse und Handynummer, um überhaupt nutzbar zu sein. Das erschwert die Nutzung des Chatbots in allgemeinbildenden Kontexten, zumindest für Schüler*innen.
Die Prompts des SDG-AI-Explorers liefern auch in ChatGPT gute Ergebnisse, die allerdings knapper ausfallen. Das ist kein Nachteil, solange die Problematisierung des Themas durch den Chatbot bereichert wird. Wenn ChatGPT durch Folgeprompts in die Diskussion einbezogen werden soll, kann der Modus "Lernen" aktiviert werden.
ChatGPT ist ohne Anmeldung sofort nutzbar, was den Einsatz des Chatbots in Bildungszusammenhängen begünstigen kann. Dennoch ist ein Hinweis auf die rechtlichen Implikationen der Chatbot-Nutzung auch hier unerlässlich.
Die Evaluation in Gemini steht noch aus.
Die Prompts des SDG-AI-Explorer funktionieren auch mit lokal installierten Sprachmodellen, bspw. mit Mistral-Modellen in LM Studio. Für LM Studio gelten allerdings höhere Anforderungen an die Hardware. Für den Internetzugriff ist zudem ein MCP-Server notwendig, der sich über Docker einrichten lässt.
Bei den Vorbereitungen vergangener Workshops und Vorträge zu ethischen Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz wurde irgendwann deutlich, dass die Themen Energie, menschenwürdige Arbeit, Ausbeutung natürlicher Ressourcen und Klima eine entscheidende Rolle in der zukünftigen Entwicklung dieser Technologie spielen, in positiver wie in negativer Hinsicht.
Um die Vielschichtigkeit der Diskussion überblicken und für didaktische Zwecke aufbereiten zu können, suchte ich nach einem passenden Ordnungssystem. Es sollte in zukünftigen Workshops handhabbar und am besten etabliert und bekannt sein, um didaktische Settings flexibel gestalten zu können.
Als erstes bietet sich hier der Bezugsrahmen Bildung für Nachhaltige Entwicklung (BNE) an. Mit seinen Oberkategorien Ökologie, Ökonomie und Soziales, in denen Nachhaltigkeit gefasst wird, ermöglicht er eine erste grobe Unterscheidung meiner Rechercheergebisse und Quellen. Da BNE in unterschiedlichen Bildungszusammenhängen bekannt oder etabliert ist, gelingt damit auch eine erste grobe Untersuchung von KI und Nachhaltigkeit.
Für eine feinere Unterscheidung der Herausforderungen und Potenziale, die KI für die Menschheit mit sich bringt, bieten sich zudem die 17 Nachhaltigkeitsziele (SDGs) der Vereinten Nationenen an. Sie erlauben internationale Kompatiblität in der Diskussion von KI und Nachhaltigkeit, was für den Bezugsrahmen BNE erst einmal nicht gegeben ist. Und schließlich erscheint es mir nur sinnvoll, das Ordnungssystem aus der Studie von Vinuesa et al. (2020) aufzugreifen. Zumal dort die 17 SDGs auch auf die drei Kategorien Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft gemappt werden - was wiederum den Anschluss an BNE erlaubt.
Anlass, die Ergebnisse dieser Sammlung und Strukturierung als interaktive Website und Open Educational Ressource (OER) aufzubereiten, waren zwei Workshops zu KI und Nachhaltigkeit, die ich 2024 neben meiner hauptberuflichen Tätigkeit entwickelt und durchgeführt habe. Die Zielgruppen waren jeweils Lehrkräfte in berufsbildenden und allgemeinbildenden Schulen und damit in der Konsequenz auch deren Schülerinnen und Schüler.
Durch den Auftrieb, den die GPT- und Diffusion-Ansätze der letzten Zeit für die Text- und Bildgenerierung ausgelöst haben, kommt es meiner Beobachtung nach häufig zur Annahme, KI sei gleichzusetzen mit generativer KI (genAI/genKI). Verständlich, wenn Menschen erst durch ChatGPT angefangen haben, sich für das Thema zu interessieren.
Jedoch gehören auch klassische Ansätze des machinellen Lernens (Machine Learning, Deep Learing) zum Begriff "Künstliche Intelligenz" dazu, wenn es um eine ausgewogene Betrachtung von KI und Nachhaltigkeit geht. Denn gerade etablierte Ansätze des maschinellen Lernens in der Bilderkennung, der Musterkennung und Datenvorraussage (Regression und Klassifizierung) bieten viele Chancen vor dem Hintergrund einer Diskussion um Nachhaltigkeit. Auch hier verweise ich auf Vinuesa et al. mit ihrem breiten Verständnis von KI (2020, S. 1).
Die bisher gesammelte Literatur stammt einerseits aus meinen persönlichen Informationskanälen, aus denen ich sie in die 17 Untergruppen der Zotero-Sammlung schiebe. Zudem kommen bei jeder Vorbereitung von Vorträgen und Workshops weitere Quellen dazu. Die Mischung aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen und journalistischen Texten ist mir wichtiger als ein systematisches Literaturreview, da dessen Texte für den Einsatz in allgemeinbildenden Schulen und zum Einstieg in das Thema nicht immer geeignet sind. Denn viele sind in englischer Sprache oder nur mit Vorwissen verständlich. Für einen großen Pool an wissenschaftlicher Literatur, geordnet nach SDGs, empfehle ich das Datensupplement des Literaturreviews von Vinuesa et al. (2020), wenngleich die Quellen darin vor 2020 datieren.
Um die Perspektiven auf das Thema zu erweitern und die Entwicklung von KI-Systemen mit aktuellen Quellen zu begleiten, wünsche ich mir weitere Literatur aus der interessierten Community. Konkret heißt das, der Zotero-Gruppe "KI und Nachhaltigkeit" beizutreten und dort vollständig bibliografierte Quellen hinzuzufügen.
Die vorliegende Website ist vor allem als Ausgangspunkt einer Auseinandersetzung individuell oder in sozialen Lernsituationen mit dem Spannungsfeld KI und Nachhaltigkeit gedacht. Dafür habe ich bisher die 126 Quellen der kollaborativen Literatursammlung den 17 Nachhaltigkeitszielen zugeordnet und als SDG-AI-Explorer aufbereitet.
Die Unterseiten der Nachhaltigkeitsziele sind mit weiterführenden Links zu ihren Inhalten und Teilzielen versehen. Zudem ergänze ich die Seite mit Reflexionsfragen, die mir beim Lesen einfallen oder die sich in Workshopsituationen ergeben. Schließlich gibt es die Möglichkeit auf jeder Seite, Quellen inhaltlich zu diskutieren oder weitere Reflexionsfragen vorzuschlagen, seit 2026 auch mit einem Prompt-Generator für Chatbots.
Nicht unerwähnt lassen möchte ich an dieser Stelle das Diskussionprojekt KI und Nachhaltigkeit von te.ma, das 2023 an den Start gegangen ist und auch die beiden Diskurse KI und Nachhaltigkeit miteinander in den Austausch bringt. Ich habe es auch bei meiner Recherche gefunden und fand es sehr inspirierend. Wie die Initiator*innen schreiben, wurde die Seite auch schon erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Obwohl die aktive Arbeit in dem Kanal abgeschlossen zu sein scheint, gibt es immer noch neue Diskussionsbeiträge.