Prof. Dr. Andreas Möller
Professor*in,
Professur für Neue Medien und nachhaltige Entwicklung
Werdegang
- 1984 bis 1987 Studium der Verwaltungswissenschaften an der Verwaltungsfachhochschule Altenholz bei Kiel
- 1987 bis 1995 Studium der Informatik an den Universitäten Passau, Kiel (Grundstudium) und Hamburg (Hauptstudium)
- 1995 bis 2000 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Arbeitsbereich Angewandte und Sozialorientierte Informatik (ASI) des Fachbereichs Informatik an der Universität Hamburg
- 2000 bis 2002 wissenschaftlicher Assistent am Fachbereich Informatik der Universität Hamburg
- 2002 bis 2005 Vertretung der Professur für Umweltinformatik am Fachbereich Umweltwissenschaften der Universität Lüneburg
- Seit 2005 Professur für Neue Medien & Umweltinformatik am Institut für Umweltkommunikation (INFU), Arbeitsbereich Neue Medien & Umweltinformatik, Leuphana Universität Lüneburg
- 2006 bis 2008 Prodekan Forschung der Fakultät III Umwelt & Technik, Leuphana Universität Lüneburg
- 2008 bis 2010 Leitung des Departments Nachhaltigkeitswissenschaften der Fakultät III
- Seit 2010 Mitglied der Fakultät Nachhaltigkeit
Lehrgebiete
Digitale Medien in der Nachhaltigkeitskommunikation und -bildung (in dem Zusammenhang vor allem auch kommunikationstheoretische Grundlagen der Kommunikation und digitaler Medien), Umweltinformatik in Umweltwissenschaften und Wirtschaftsinformatik, mit einer Schwerpunktsetzung bei computergestützten Stoffstromanalysen (u.a. Life-Cycle Assessment), Betriebliche Umweltinformationssysteme (BUIS), Grundlagen der angewandten Informatik (incl. Wirkungen der Informations- und Kommunikationstechnik), sozialwissenschaftliche Fragestellungen der Informatik, Grundlagen der Mathematik für Umwelt- und NachhaltigkeitswissenschaftlerInnen, Zugänge zur Informatik im Komplementärstudium auf der Basis innovativer Lehrkonzepte (zum Beispiel Arduino aus Italien, Raspberry Pi aus England, Diskussionen um Open Source und Commons).
Forschungsgebiete
Computergestützte Stoffstromanalysen im weiteren Sinne (Life-Cycle Assessment, Material Flow Analysis, Product Carbon Footprinting, Corporate Carbon Footprinting, Material Flow Cost Accounting), in dem Zusammenhang Forschung auf dem Gebiet der Stoffstromnetze (Material Flow Networks) als Modellierungsansatz (aktuelle Themen: Weitere Integration mit dem Chemical Engineering (auf der Basis gemeinsamer Methoden des Flowsheetings), neue Allokationsmethoden, Fragen der Optimierung und von Design-Spezifikationen), computergestützte Modellbildung und Simulation (Material Flow Networks gleichsam als Buchhaltungssystem und damit als Ergebnis-Container für diskrete und kontinuierliche Simulation, diskrete Simulation auf der Basis höherer Petri-Netze), , Kombination mit anderen Informationsinstrumenten (z.B. mit Instrumenten zum Flächenmanagement), Fragen der Einführung und des Aufbaus entsprechender Software-Tools (Frameworks, basierend auf Ansätzen des Experiential Computings), digitale Medien & Nachhaltigkeit, Kommunikationstheorien
Projekte
-
NaviNatur-Schulpatenschaften: Nachhaltigkeit mit neuen Medien länderübergreifend entdecken und darstellen: Bildung für eine nachhaltige Entwicklung (BNE) im Schüleraustausch per GPS-Bildungsrouten zwischen Schulen aus Rumänien und Deutschland
Andreas Möller (Wissenschaftliche Projektleiter*in)
→Projekt: Transfer (FuE-Projekt)
-
Neue Medien in der Bildung für nachhaltige Entwicklung - GPS-Bildungsrouten im Biosphärenreservat Flusslandschaft Elbe
Andreas Möller (Wissenschaftliche Projektleiter*in) , Frank Corleis (Koordinator*in) , Peter Pez (Wissenschaftliche Projektleiter*in)
→Projekt: Forschung
-
NGet - nachhaltige Gebäudeenergietechnologien
Andreas Möller (Wissenschaftliche Projektleiter*in)
→Projekt: Forschung
-
Gewinnung und Nutzung von Lebenszyklusdaten im betrieblichen Kontext
Andreas Möller (Wissenschaftliche Projektleiter*in)
→Projekt: Forschung
-
Gewinnung und Nutzung von Lebenszyklusdaten im betrieblichen Kontext
Andreas Möller (Wissenschaftliche Projektleiter*in)
→Projekt: Forschung
Publikationen
Bücher und Anthologien
- Environmental informatics and industrial ecology: 22nd International Conference on Informatics for Environmental Protection ; enviroinfo 2008 ; proceedings of the 22nd International Conference Environmental Informatics - Informatics for Environmental Protection, Sustainable Development and Risk Management, September 10 - 12, 2008, Leuphana University Lueneburg, Germany
Andreas Möller (Herausgeber*in) , Bernd Page (Herausgeber*in) , Martin Schreiber (Herausgeber*in) , 2008 Aachen , 643 S.Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Grundlagen stoffstrombasierter betrieblicher Umweltinformationssysteme
Andreas Möller (Autor*in) , 2000 Bochum , 319 S.Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung
Beiträge in Zeitschriften
- Brominated flame retardants and Dechloranes in European and American eels from glass to silver life stages
Jonathan D. Byer (Autor*in) , Marko Freese (Autor*in) , Jan Dag Pohlmann (Autor*in) , Hendrik Wolschke (Autor*in) , Andreas Möller (Autor*in) , Peter V. Hodson (Autor*in) , Mehran Alaee (Autor*in) , Reinhold Hanel (Autor*in) , Roxana Sühring (Autor*in) , Ralf Ebinghaus (Autor*in) , 01.12.2014 , in: Chemosphere, 116 , S. 104-111 , 8 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Transport of perfluoroalkyl acids in a water-saturated sediment column investigated under near-natural conditions
L. Vierke (Autor*in) , Andreas Möller (Autor*in) , Sondra Klitzke (Autor*in) , 01.03.2014 , in: Environmental Pollution, 186 , S. 7-13 , 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Freie Pizzawahl für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker: Didaktische Herausforderungen für Informatik und Wirtschaftsinformatik angesichts der digitalen Gesellschaft
Andreas Möller (Autor*in) , Burkhardt Funk (Autor*in) , Peter Niemeyer (Autor*in) , Arno Rolf (Autor*in) , 01.02.2013 , in: Informatik-Spektrum, 36, 1 , S. 90-98 , 9 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Lehre › begutachtet
- Experimentieren mit Modellen
Andreas Möller (Autor*in) , 01.02.2011 , in: Umweltinformatik - Newsletter, 48 , S. 8-11 , 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung
- Methodische Behandlung interner Materialkreisläufe in der Materialflusskostenrechnung
Andreas Möller (Autor*in) , Mario Schmidt (Autor*in) , Tobias Viere (Autor*in) , 01.12.2010 , in: Umweltwirtschaftsforum, 18, 3-4 , S. 203-208 , 6 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
Beiträge in Sammelwerken
- Enabling the identification of industrial symbiosis (IS) through information communication technology (ICT)
Anna Lütje (Autor*in) , Martina Willenbacher (Autor*in) , Andreas Möller (Autor*in) , Volker Wohlgemuth (Autor*in) , 08.01.2019 , S. 709-719 , 11 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Sustainable Development and Material Flows
Andreas Möller (Autor*in) , Beatrice John (Autor*in) , Annika Weiser (Autor*in) , 01.01.2016 Dordrecht , S. 219-230 , 12 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung › begutachtet
- Computational modeling of material flow networks
Andreas Möller (Autor*in) , 01.01.2015 , S. 301-311 , 11 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Zwecke von betrieblichen Umweltinformationssystemen im Rahmen einer nachhaltigen Entwicklung
Andreas Möller (Autor*in) , 01.01.2015 Bonn , S. 281-290 , 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Accounting and Modeling as Design Metaphors for CEMIS
Andreas Möller (Autor*in) , 01.01.2014 1. Aufl. , S. 119-130 , 11 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
Aktivitäten
-
Life Cycle Assessment and Cost Accounting on Corporations for Eco-Efficient Production Systems
Andreas Möller (Dozent*in)
→Aktivität: Gastvorträge und -vorlesungen › Forschung
-
Life Cycle Assessment and Material Flow Analysis
Andreas Möller (Dozent*in)
→Aktivität: Gastvorträge und -vorlesungen › Lehre
-
Sustainable Development
Andreas Möller (Dozent*in)
→Aktivität: Gastvorträge und -vorlesungen › Lehre
-
A Material Flow Cost Accounting Approach to Improvement Assessment in LCA
Andreas Möller (Sprecher*in) , Tobias Viere (Sprecher*in) , Martina Prox (Sprecher*in)
→Aktivität: Konferenzvorträge › Forschung
-
Life cycle thinking and systems thinking - how to support systems thinking in material flow management
Andreas Möller (Sprecher*in)
→Aktivität: Konferenzvorträge › Forschung
Lehrveranstaltungen
Within the past 20 years, the data-centered field of computer sciences has been massively improved: data bases, search engines, data mining, distributed storage and distributed processing, virtualization, real-time simulation, sensors, etc. These technologies represent the basis for the subject field of “Big Data”, a buzz word which is in itself rather unspecific. The idea behind the term is to combine and evaluate all the available data, whether it comes from wind sensors or personal smart phones. This approach results in interesting questions regarding data privacy up to questions regarding public safety and the public good.
Topics of the module:
o Open Data Initiatives
o The benefit of private data
o Applications for a sustainable cities, homes, grids
o Legal, bureaucratic, political , technical, judicial barriers
Data access – but in a legal way
o Personal rights regarding data in different countries
o Trust and consumer protection
Technical approaches to deal with Big Data
o Identification and authorization
o Security gap and hazard
o Access control and guidelines
o Big Data in the "Cloud"
o AI / LLMs, word embeddings, transformers
o Blockchains
A new social context for data usage
o Coordination of interests
o Data being a currency?
o Focus on the user
o ML and racism
Topics of the module:
o Open Data Initiatives
o The benefit of private data
o Applications for a sustainable cities, homes, grids
o Legal, bureaucratic, political , technical, judicial barriers
Data access – but in a legal way
o Personal rights regarding data in different countries
o Trust and consumer protection
Technical approaches to deal with Big Data
o Identification and authorization
o Security gap and hazard
o Access control and guidelines
o Big Data in the "Cloud"
o AI / LLMs, word embeddings, transformers
o Blockchains
A new social context for data usage
o Coordination of interests
o Data being a currency?
o Focus on the user
o ML and racism
In diesem Seminar wollen wir versuchen, uns dem Faszinierenden des Forschens nähern – und wir wollen versuchen, die Menschen dahinter besser verstehen: ihre Lebensumstände, ihr Antrieb, ihre Texte im Original. Das erlaubt dann auch einen ganz anderen Zugang zu den Erkenntnissen. Dabei weist der zweite Teil des Titels der Veranstaltung darauf hin, dass Forschen und der Wissenszuwachs nicht linear sind; vielmehr hat Thomas Kuhn, Autor des Buches „The Structure of Scientific Revolutions“, darauf hingewiesen, dass es in der Forschung Phasen der Normalforschung und wissenschaftliche Revolutionen gibt, und das zum Beispiel auch in den Naturwissenschaften. Die Revolutionen sind natürlich besonders spannend. Aber können solche Durchbrüche überhaupt interessant sein? In dem Zusammenhang kann man nun seit einigen Jahren auf den Film „Oppenheimer“ verweisen. Zwar könnte man auch zu Oppenheimer im Seminar berichten, aber interessanter könnte das Umfeld Oppenheimer sein. Zu erwähnen ist, dass in einer Nebenrolle auch Richard Feynman und Albert Einstein auftreten. Leider wird in dem Film Lise Meitner nicht erwähnt, die für alles im Film die Grundlage beigesteuert hat: Kernspaltung und die dabei freiwerdende Energie. Oppenheimer liefert also den Rahmen für mindestens drei spannende Forschende, mit denen wir uns im Seminar befassen könnten: Albert Einstein, Lise Meitner und Richard Feynman. Nun soll da kein neuer Kinofilm entstehen, wir können uns aber auf ähnliche Weise ihrer Forschung nähern: Wie haben sie gelebt? Was haben sie geschrieben? Usw. Im Zusammenhang mit Einstein könnte man auch noch Planck oder Schwarzschild erwähnen. Aus Lüneburger Sicht interessant ist auch Bernhard Riemann, vielleicht auch Gauß und Euler. Auch grenzüberschreitende Verständigungen können sehr erhellend sein, etwa Alexander von Humboldt und Goethe oder auch Maturana und Luhmann.
Falls das Alte Sie nicht so anspricht, können Sie sich auch gern in aktuelle Revolutionen einklinken. Wie ging das eigentlich los mit den Block Chains? Oder: Was sind eigentlich die Word Embeddings? Und wieso ein so seltsamer Name? Vielleicht ein paar Schritte zurück: Hilbert, Gödel und Turing?
Falls das Alte Sie nicht so anspricht, können Sie sich auch gern in aktuelle Revolutionen einklinken. Wie ging das eigentlich los mit den Block Chains? Oder: Was sind eigentlich die Word Embeddings? Und wieso ein so seltsamer Name? Vielleicht ein paar Schritte zurück: Hilbert, Gödel und Turing?
Fortsetzung des Seminars im Sommersemester 2024, vor allem Vorbereitung der Projektarbeit in den kommenden Semestern; Vertiefung des Verfügungswissens zu Cradle-to-Cradle und Life Cycle Assessment im weiteren Sinne. Die inhaltliche Ausgestaltung ist maßgeblich davon abhängig, dass sich die Student:innen einbringen,
Die Entwicklungen auf dem Gebiet der generativen KI sind überaus bemerkenswert. Da kommen paar Leute mit ein paar unscheinbaren Ideen um die Ecke, deren Ausleuchtung und Erforschung schwer zu kommunizieren war, wie ein Schwelbrand ohne Rauchmelder. Heute steht die ganze Hütte in Brand, einschließlich der Speisekammer.
Das Feuer der KI hat längst auch die Universitäten erfasst. Vielleicht gilt in Bezug auf Nachhaltigkeit “Back to the roots”? Wenn man sich die den 1990er Jahren mit Umweltschutz und Nachhaltigkeit befassen wollte, studierte man KuWi und vertiefte sich in Öko-KuWi, und man wurde zum Öko-KuWi. Studiert man in Zukunft Nachhaltigkeits-KI? Zur Nachhaltigkeits-KI kann man aber nicht werden, aber man kann sie aufbauen, anpassen, mit Daten füttern usw. Das klingt ein wenig dystopisch, was aber immer schon bei KI galt.
Dabei ist es so, dass das Verhältnis von Gesellschaft und Computer von disruptiven Veränderungen ungefähr alle 15 Jahre geprägt gewesen ist: der Personal Computer, das Internet, Social Media. Der Unterschied besteht traditionell darin, dass die bisherigen Veränderungen erst mal mit Utopien verbunden worden sind: Dein eigener Computer, von Raum und Zeit entkoppelte Kommunikation, mit dem bemerkenswerten Hinweise, dass der Computer niemals die „echte“ Face-to-Face-Kommunikation ersetzen kann.
Diese Disruptionen haben in Bezug auf künstliche Intelligenz einen Effekt gehabt, auf den Sybille Krämer in den 1990er Jahren hingewiesen hat. Die KI wird nämlich mindestens seit den 1950er Jahren diskutiert. Sie stellte in den 1990er Jahren fest: „Die suggestive Kraft der Vision ‚Künstliche Intelligenz‘ verblaßt.“ (S.83). Und später spricht sie vom Mythenwechsel von der künstlichen Intelligenz zur künstlichen Kommunikation (S. 87). Die Erleichterung kann man sich vorstellen. Doch nun - 2026 - ist die KI wieder da, einschließlich der Frage, was an die Technik delegiert werden kann und was dem Menschen verbleibt (S. 86). Da stehen wir nun.
Aber Sybille Krämer will noch auf etwas anderes hinaus. Der Begriff des Künstlichen enthält implizit stets das, was für die künstliche Kommunikation gilt: Das Nicht-Künstliche des Menschen ist der Maßstab, mal bei der Kommunikation, mal bei der Intelligenz, und wir versuchen, das Künstliche auf einer eindimensionalen Skala zu verorten. Bei der Kommunikation konnten wir die Face-to-Face-Situation zum Ideal erklären, bei der KI sind wir uns nicht mehr ganz sicher. Manche selbsternannte Experten diskutieren die Frage, ob die Maschine darüber hinausschießt: Superintelligenz und ähnliche Spekulationen.
Das Neue des Computers besteht nach Sybille Krämer in seiner Andersartigkeit, und das Künstliche, die Kommunikation und die Intelligenz sind Metaphern, bei denen im Grunde unklar ist, ob sie überhaupt hilfreich sind. Der Computer arbeitet völlig anders als das, was der Mensch sonst so entwickelt, und dringt zugleich zeitnah in die Alltags- und Lebenswelt der Menschen ein: heutige Smartphone in der Hosentasche sind ungefähr 100.000x so leistungsfähig wie die Supercomputer der 1970er Jahre. Krämer spricht von Monstrosität der andersartigen Maschine (S. 86), und dennoch ist der Rechner genau das: ein Rechner. Die Informatiker:innen würden sagen: Es bleibt eine Turing-Maschine, mehr geht nicht.
Was das Andersartige ausmacht, besteht darin, dass es dem Menschen gelungen ist, dass diese einfachen Rechner Berechnungen in unfassbarem Umfang in unfassbar hoher Geschwindigkeit vornehmen. Wenn uns erklärt wird, wie die generative KI so funktioniert, dann erfahren wir, dass die KI immer nur das nächste Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit berechnet – und damit das funktioniert, wird sie mit möglichst allen Texten gefüttert, die uns so zur Verfügung stehen.
Vor vielleicht 15 Jahren haben dann Programmier:innen und Firmen gesagt: OK, das probieren wir mal aus, mal sehen, was das bringt. Vielleicht kann man ja den Menschen beim Eintippen von Messages unterstützen und passende Vorschläge machen (kennen wir nun). Sicher waren sie überrascht, als sie mit dem Ergebnis herumexperimentierten: Die (englische) Grammatik stellt kein Problem dar (was allein schon sehr erstaunlich ist), Zusammenfassungen von etablierten Wissensgebieten klingen richtig gut (hätte man selbst kaum besser hinbekommen), Regeln, Vorschriften und Routine werden sowohl beachtet als auch erzeug... Da drängt es sich auf, von generativer KI zu sprechen.
Zugleich kann man die Experimente, welche die Entwickler:innen mit den ersten Prototypen gemacht haben, nun auch nachvollziehen - und das nach wenigen Jahren (seit 2025 bereits mit der Google-Suche). Das mache ich gern mal. Neulich in Lüneburg, ich muss etwas warten, höre ich einen interessanten Satz – und der ging mir nicht aus dem Kopf: Was ist gemeint, wenn jemand sagt: Ich hätte gern eine Studenten-Pause? Ich habe einfach Gemini gefragt. Die Antwort: Wenn jemand sagt, er hätte gern eine „Studenten-Pause“, ist damit meist ein Urlaubssemester gemeint. Dies ist eine offizielle, von der Hochschule genehmigte Unterbrechung des Studiums für die Dauer eines oder mehrerer Semester. Das konnte irgendwie nicht stimmen, denn das haben Mitarbeitende des Leuphana-Hausdienstes beim Bäcker gesagt.
Vor diesem Hintergrund können im Seminar folgende Inhalte abgedeckt werden:
• Verstehen der Geschichte und der verschiedenen Interpretationen und Formen von KI
• Das Künstliche, die künstliche Kommunikation und vor allem die künstliche Intelligenz als Metaphern, welche das Ausmaß des Rechnens einer Maschine verbergen
• Von der Mühsal, (menschliche) Intelligenz zu erwerben, und die (stets als problematisch angesehene) Auslagerung auf Maschinen (schon beim Taschenrechner)
• Die aktuelle Form der KI: generative KI; Verstehen der Ideen dahinter: Berechnung des nächsten Worts; Fragen der Korrektheit: Was ist richtig? Korrekte Berechnung vs. Korrekte inhaltliche Antworten
• Nicht die Andersartigkeit der Maschine (Krämer) sondern die Andersartigkeit des Menschen: die Situiertheit, die Geworfenheit, die verschiedenen Formen des Handelns, das Entstehen einer eigenen Lebensgeschichte, …
• Das wiederkehrende Überschätzen der KI und die Simulation des Verstehens, bereits bei Weizenbaum, daraus resultierende Befürchtungen und Dystopien, Gefühle der Obsoleszenz (wir werden durch Maschinen ersetzt), KI-Forschende als selbsternannte Angstmacher:innen
• Soziale Systeme (Luhmann) als spezielle Formen der Routinisierung und der Zugriff der KI auf die routinierten Prozesse: KI als Gegenmittel zur Bürokratisierung
• Zugriff der Maschine auf Wissensdomänen, etablierte Konzepte und Paradigmen und etablierte Interdisziplinarität, Konsequenzen für der Organisation universitärer Lehre
• Berechnen und Formalisierung: Das Auftreten und (teilweise) Schließen von Formalisierungslücken, Zugriff der Maschine auf alles, was sich routinisieren lässt
• Das selbstgemachte Problem bürokratisierter Bildungseinrichtungen
• Die Bürokratisierung des Sich-Kümmerns um Nachhaltigkeit wie Richtlinien, Stellenbeschreibungen für Umwelt- und Nachhaltigkeitsbeauftragte, das Erreichen oder Ersetzen von Nachhaltigkeit von Regeln, Prinzipien, Vorschriften, Genehmigungen, (Über-) Prüfungen: Zugriff auf die dabei auftretenden Formalisierungslücken? Nimmt uns die KI solche Jobs weg?
• Nutzung von lokalen Large Language Models (LLMs), Personal KI; wir probieren es einfach mal praktisch aus
• Herstellen spezieller Kontexte (Fine-Tuning für bestimmte Wissensdomänen, Request Augmented Generation (RAG), Prompt Stuffing); auch hier: wie probieren es einfach aus
• Handeln von KI vom Erzeugen von Texten/Antworten bis zum Model Context Protocol (MCP)
• Die neue Landplage: AI Slop
Natürlich sind das zu viele Themen für ein Seminar. Die Liste zeigt aber die ganze Bandbreite.
Das Feuer der KI hat längst auch die Universitäten erfasst. Vielleicht gilt in Bezug auf Nachhaltigkeit “Back to the roots”? Wenn man sich die den 1990er Jahren mit Umweltschutz und Nachhaltigkeit befassen wollte, studierte man KuWi und vertiefte sich in Öko-KuWi, und man wurde zum Öko-KuWi. Studiert man in Zukunft Nachhaltigkeits-KI? Zur Nachhaltigkeits-KI kann man aber nicht werden, aber man kann sie aufbauen, anpassen, mit Daten füttern usw. Das klingt ein wenig dystopisch, was aber immer schon bei KI galt.
Dabei ist es so, dass das Verhältnis von Gesellschaft und Computer von disruptiven Veränderungen ungefähr alle 15 Jahre geprägt gewesen ist: der Personal Computer, das Internet, Social Media. Der Unterschied besteht traditionell darin, dass die bisherigen Veränderungen erst mal mit Utopien verbunden worden sind: Dein eigener Computer, von Raum und Zeit entkoppelte Kommunikation, mit dem bemerkenswerten Hinweise, dass der Computer niemals die „echte“ Face-to-Face-Kommunikation ersetzen kann.
Diese Disruptionen haben in Bezug auf künstliche Intelligenz einen Effekt gehabt, auf den Sybille Krämer in den 1990er Jahren hingewiesen hat. Die KI wird nämlich mindestens seit den 1950er Jahren diskutiert. Sie stellte in den 1990er Jahren fest: „Die suggestive Kraft der Vision ‚Künstliche Intelligenz‘ verblaßt.“ (S.83). Und später spricht sie vom Mythenwechsel von der künstlichen Intelligenz zur künstlichen Kommunikation (S. 87). Die Erleichterung kann man sich vorstellen. Doch nun - 2026 - ist die KI wieder da, einschließlich der Frage, was an die Technik delegiert werden kann und was dem Menschen verbleibt (S. 86). Da stehen wir nun.
Aber Sybille Krämer will noch auf etwas anderes hinaus. Der Begriff des Künstlichen enthält implizit stets das, was für die künstliche Kommunikation gilt: Das Nicht-Künstliche des Menschen ist der Maßstab, mal bei der Kommunikation, mal bei der Intelligenz, und wir versuchen, das Künstliche auf einer eindimensionalen Skala zu verorten. Bei der Kommunikation konnten wir die Face-to-Face-Situation zum Ideal erklären, bei der KI sind wir uns nicht mehr ganz sicher. Manche selbsternannte Experten diskutieren die Frage, ob die Maschine darüber hinausschießt: Superintelligenz und ähnliche Spekulationen.
Das Neue des Computers besteht nach Sybille Krämer in seiner Andersartigkeit, und das Künstliche, die Kommunikation und die Intelligenz sind Metaphern, bei denen im Grunde unklar ist, ob sie überhaupt hilfreich sind. Der Computer arbeitet völlig anders als das, was der Mensch sonst so entwickelt, und dringt zugleich zeitnah in die Alltags- und Lebenswelt der Menschen ein: heutige Smartphone in der Hosentasche sind ungefähr 100.000x so leistungsfähig wie die Supercomputer der 1970er Jahre. Krämer spricht von Monstrosität der andersartigen Maschine (S. 86), und dennoch ist der Rechner genau das: ein Rechner. Die Informatiker:innen würden sagen: Es bleibt eine Turing-Maschine, mehr geht nicht.
Was das Andersartige ausmacht, besteht darin, dass es dem Menschen gelungen ist, dass diese einfachen Rechner Berechnungen in unfassbarem Umfang in unfassbar hoher Geschwindigkeit vornehmen. Wenn uns erklärt wird, wie die generative KI so funktioniert, dann erfahren wir, dass die KI immer nur das nächste Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit berechnet – und damit das funktioniert, wird sie mit möglichst allen Texten gefüttert, die uns so zur Verfügung stehen.
Vor vielleicht 15 Jahren haben dann Programmier:innen und Firmen gesagt: OK, das probieren wir mal aus, mal sehen, was das bringt. Vielleicht kann man ja den Menschen beim Eintippen von Messages unterstützen und passende Vorschläge machen (kennen wir nun). Sicher waren sie überrascht, als sie mit dem Ergebnis herumexperimentierten: Die (englische) Grammatik stellt kein Problem dar (was allein schon sehr erstaunlich ist), Zusammenfassungen von etablierten Wissensgebieten klingen richtig gut (hätte man selbst kaum besser hinbekommen), Regeln, Vorschriften und Routine werden sowohl beachtet als auch erzeug... Da drängt es sich auf, von generativer KI zu sprechen.
Zugleich kann man die Experimente, welche die Entwickler:innen mit den ersten Prototypen gemacht haben, nun auch nachvollziehen - und das nach wenigen Jahren (seit 2025 bereits mit der Google-Suche). Das mache ich gern mal. Neulich in Lüneburg, ich muss etwas warten, höre ich einen interessanten Satz – und der ging mir nicht aus dem Kopf: Was ist gemeint, wenn jemand sagt: Ich hätte gern eine Studenten-Pause? Ich habe einfach Gemini gefragt. Die Antwort: Wenn jemand sagt, er hätte gern eine „Studenten-Pause“, ist damit meist ein Urlaubssemester gemeint. Dies ist eine offizielle, von der Hochschule genehmigte Unterbrechung des Studiums für die Dauer eines oder mehrerer Semester. Das konnte irgendwie nicht stimmen, denn das haben Mitarbeitende des Leuphana-Hausdienstes beim Bäcker gesagt.
Vor diesem Hintergrund können im Seminar folgende Inhalte abgedeckt werden:
• Verstehen der Geschichte und der verschiedenen Interpretationen und Formen von KI
• Das Künstliche, die künstliche Kommunikation und vor allem die künstliche Intelligenz als Metaphern, welche das Ausmaß des Rechnens einer Maschine verbergen
• Von der Mühsal, (menschliche) Intelligenz zu erwerben, und die (stets als problematisch angesehene) Auslagerung auf Maschinen (schon beim Taschenrechner)
• Die aktuelle Form der KI: generative KI; Verstehen der Ideen dahinter: Berechnung des nächsten Worts; Fragen der Korrektheit: Was ist richtig? Korrekte Berechnung vs. Korrekte inhaltliche Antworten
• Nicht die Andersartigkeit der Maschine (Krämer) sondern die Andersartigkeit des Menschen: die Situiertheit, die Geworfenheit, die verschiedenen Formen des Handelns, das Entstehen einer eigenen Lebensgeschichte, …
• Das wiederkehrende Überschätzen der KI und die Simulation des Verstehens, bereits bei Weizenbaum, daraus resultierende Befürchtungen und Dystopien, Gefühle der Obsoleszenz (wir werden durch Maschinen ersetzt), KI-Forschende als selbsternannte Angstmacher:innen
• Soziale Systeme (Luhmann) als spezielle Formen der Routinisierung und der Zugriff der KI auf die routinierten Prozesse: KI als Gegenmittel zur Bürokratisierung
• Zugriff der Maschine auf Wissensdomänen, etablierte Konzepte und Paradigmen und etablierte Interdisziplinarität, Konsequenzen für der Organisation universitärer Lehre
• Berechnen und Formalisierung: Das Auftreten und (teilweise) Schließen von Formalisierungslücken, Zugriff der Maschine auf alles, was sich routinisieren lässt
• Das selbstgemachte Problem bürokratisierter Bildungseinrichtungen
• Die Bürokratisierung des Sich-Kümmerns um Nachhaltigkeit wie Richtlinien, Stellenbeschreibungen für Umwelt- und Nachhaltigkeitsbeauftragte, das Erreichen oder Ersetzen von Nachhaltigkeit von Regeln, Prinzipien, Vorschriften, Genehmigungen, (Über-) Prüfungen: Zugriff auf die dabei auftretenden Formalisierungslücken? Nimmt uns die KI solche Jobs weg?
• Nutzung von lokalen Large Language Models (LLMs), Personal KI; wir probieren es einfach mal praktisch aus
• Herstellen spezieller Kontexte (Fine-Tuning für bestimmte Wissensdomänen, Request Augmented Generation (RAG), Prompt Stuffing); auch hier: wie probieren es einfach aus
• Handeln von KI vom Erzeugen von Texten/Antworten bis zum Model Context Protocol (MCP)
• Die neue Landplage: AI Slop
Natürlich sind das zu viele Themen für ein Seminar. Die Liste zeigt aber die ganze Bandbreite.
Life Cycle Assessment serve as frameworks that integrate different modeling approaches (calculation methods). The main challenge of calculation procedures in the field of LCA (and other tools for environmental modeling) is to solve equations numerically, in case of LCA systems of linear algebraic equations (matrix method).
The modeling and simulation approaches comprise two steps or tasks: (1) the specification of a system of equations and (2) the calculation of solutions. Software tools provide support for both tasks. They provide an appropriate user interface (e.g. direct manipulation of objects and properties instead of equations) and a calculation engine (solvers).
Different strategies to specify and to solve equations are required: (1) Systems of linear algebraic equations (efficiency analyses like cost accounting or life cycle assessment), (2) System of non-linear algebraic equations (steady state in material and energy flow systems), (3) Systems of ordinary differential equations (dynamics of stocks).
So, core topics of the seminar are: Application of solution methods for linear equations, approaches to solving sets of nonlinear equations, Material flow accounting (MFA) & LCA as accounting systems for material and energy flows and stock, Assessment of environmental impacts of products, services and decisions.
The modeling and simulation approaches comprise two steps or tasks: (1) the specification of a system of equations and (2) the calculation of solutions. Software tools provide support for both tasks. They provide an appropriate user interface (e.g. direct manipulation of objects and properties instead of equations) and a calculation engine (solvers).
Different strategies to specify and to solve equations are required: (1) Systems of linear algebraic equations (efficiency analyses like cost accounting or life cycle assessment), (2) System of non-linear algebraic equations (steady state in material and energy flow systems), (3) Systems of ordinary differential equations (dynamics of stocks).
So, core topics of the seminar are: Application of solution methods for linear equations, approaches to solving sets of nonlinear equations, Material flow accounting (MFA) & LCA as accounting systems for material and energy flows and stock, Assessment of environmental impacts of products, services and decisions.
Life Cycle Assessment (LCA) ist eine Methode zur Bestimmung von Umweltwirkungen von Produkten und Dienstleistungen. Grundlage und wesentliche Herausforderung ist ein Produkt-Modell von der Wiege bis zur Bahre: Raw Material Extraction, Production, Distribution, Use und End of Life. Das hat seinen Grund: Man untersucht in einem ersten Schritt umfassend die mit einem Produkt oder einer Dienstleistung zusammenhängenden Stoff- und Energieströme in der Technosphäre. Das betrifft insbesondere auch den Stoff- und Energieaustausch mit der natürlichen Umwelt, etwa CO2-Emissionen. In einem zweiten Schritt wird dann abgeschätzt, welche Wirkungen sich in der natürlichen Umwelt ergeben, im Falle der CO2-Emissionen Beiträge zum Klimawandel.
Das klingt nach viel Arbeit und auch irgendwie abschreckend, ist es aber nicht. Hier kommen sog. Datenbanken im Zusammenspiel mit Software ins Spiel. Die enthalten die Daten zu zahlreichen Vorprodukten und auch für die Abfallentsorgung. Wenn Sie zum Beispiel verschiedene Getränkeflaschen vergleichen wollen, finden Sie bereits alle Rohstoffe wie Aluminium, Glas oder auch Kunststoffe, auch Daten zu Aluminiumabfällen usw. finden sich. Die Datenbanken stellen also ein Hintergrundmodell zur Verfügung, in das sich Ihr Vordergrundmodell einbettet. Regelmäßig bestehen die Vordergrundmodelle nur aus wenigen Prozessen - wenn man weiß, wie es geht.
Irgendwie hat sich in den Köpfen festgesetzt, dass es beim LCA immer nur um materielle Verbrauchsprodukte geht: Taschentücher, Getränkeverpackungen usw. Und es stimmt: Es geht um den Stoff- und Energieaustausch mit der natürlichen Umwelt. Das bedeutet aber nicht, dass auch der Ausgangspunkt direkt ein materielles Produkt ist. Im Gegenteil: Es geht um den immateriellen Nutzen, den wir aus materiellen Produkten ziehen können. Das schließt auch unsere schöne neue und digitale Welt ein: von Posts in sozialen Medien bis hin zur Nutzung von AI (wir sollen uns ja nicht bei der AI bedanken ;-). Dabei verdeutlicht sich, dass wir "Bestände" schaffen, die wir dann nutzen können, PKW, Flugzeuge, Computer-Hardware, aber auch LLMs.
Die Dauerhaftigkeit von Beständen mag als Randerscheinung des Life Cycle Assessments eingestuft werden. Sie ist aber konstituierendes Element des den Modellen zugrunde liegenden Ausschnitts des sozio-technischen Metabolismus. Auf diesen Aspekt weist etwa Hannah Arendt hin: the durability oft he world. „The work of our hands … fabricates the sheer unending variety of things whose sum total constitutes the human artifice. They are mostly, but not exclusively, objects for use and they possess the durability Locke needed for the establishment of property, the ‘value’ Adam Smith needed for the exchange market” (Arendt 1958, p. 136). Sie weist darauf hin, dass der sorgfältige Gebrauch die Dauerhaftigkeit nicht gefährdet und die dauerhaften Dinge am Ende auch den Menschen 'beherbergen'. Sie dürfte dabei nicht an LLMs, Wasserflaschen, Smartphones und Handy-Hüllen gedacht haben. Die sind aber bestimmt eingeschlossen.
Da geraten die Datenbanken derzeit noch an ihre Grenzen: Wie lange nutzt man ein Smartphone? Wie lange ein Laptop? Aber wir fangen klein an, bei den Zahnbürsten, Wasserflasche, Kaffeebecher, das Mittagessen, die bedruckte Seite Papier, die Anreise zur Uni...
Das klingt nach viel Arbeit und auch irgendwie abschreckend, ist es aber nicht. Hier kommen sog. Datenbanken im Zusammenspiel mit Software ins Spiel. Die enthalten die Daten zu zahlreichen Vorprodukten und auch für die Abfallentsorgung. Wenn Sie zum Beispiel verschiedene Getränkeflaschen vergleichen wollen, finden Sie bereits alle Rohstoffe wie Aluminium, Glas oder auch Kunststoffe, auch Daten zu Aluminiumabfällen usw. finden sich. Die Datenbanken stellen also ein Hintergrundmodell zur Verfügung, in das sich Ihr Vordergrundmodell einbettet. Regelmäßig bestehen die Vordergrundmodelle nur aus wenigen Prozessen - wenn man weiß, wie es geht.
Irgendwie hat sich in den Köpfen festgesetzt, dass es beim LCA immer nur um materielle Verbrauchsprodukte geht: Taschentücher, Getränkeverpackungen usw. Und es stimmt: Es geht um den Stoff- und Energieaustausch mit der natürlichen Umwelt. Das bedeutet aber nicht, dass auch der Ausgangspunkt direkt ein materielles Produkt ist. Im Gegenteil: Es geht um den immateriellen Nutzen, den wir aus materiellen Produkten ziehen können. Das schließt auch unsere schöne neue und digitale Welt ein: von Posts in sozialen Medien bis hin zur Nutzung von AI (wir sollen uns ja nicht bei der AI bedanken ;-). Dabei verdeutlicht sich, dass wir "Bestände" schaffen, die wir dann nutzen können, PKW, Flugzeuge, Computer-Hardware, aber auch LLMs.
Die Dauerhaftigkeit von Beständen mag als Randerscheinung des Life Cycle Assessments eingestuft werden. Sie ist aber konstituierendes Element des den Modellen zugrunde liegenden Ausschnitts des sozio-technischen Metabolismus. Auf diesen Aspekt weist etwa Hannah Arendt hin: the durability oft he world. „The work of our hands … fabricates the sheer unending variety of things whose sum total constitutes the human artifice. They are mostly, but not exclusively, objects for use and they possess the durability Locke needed for the establishment of property, the ‘value’ Adam Smith needed for the exchange market” (Arendt 1958, p. 136). Sie weist darauf hin, dass der sorgfältige Gebrauch die Dauerhaftigkeit nicht gefährdet und die dauerhaften Dinge am Ende auch den Menschen 'beherbergen'. Sie dürfte dabei nicht an LLMs, Wasserflaschen, Smartphones und Handy-Hüllen gedacht haben. Die sind aber bestimmt eingeschlossen.
Da geraten die Datenbanken derzeit noch an ihre Grenzen: Wie lange nutzt man ein Smartphone? Wie lange ein Laptop? Aber wir fangen klein an, bei den Zahnbürsten, Wasserflasche, Kaffeebecher, das Mittagessen, die bedruckte Seite Papier, die Anreise zur Uni...
Die Technik ist so weit fortgeschritten, dass man heute Computer in Alltagsgegenstände einbauen kann, etwa in LED-Leuchten, Thermostatventilen; Lichtschalter werden ersetzt durch "Panels" und Smartphone-Apps. Das Smart Home kann man aber auch selbst aufbauen oder um eigene Komponenten erweitern. Es ist möglich, sehr einfach einen winzigen Microcomputer um Sensoren (Temperatur, Bewegung, Energieverbrauch etc.) auszustatten, Aktoren wie Leuchtdioden oder Relais (z.b. als Schalter zu Ein- und Ausschalten von 240V-Leitungen) zu ergänzen und zu programmieren. Dazu besteht die Hardware (hoffentlich Raspberry Pi Pico) aus einem USB-Anschluss zum Anschluss an ein Laptop (benötigt man für das Programmieren), einem Anschluss für Spannungsversorgung und vor allem vielen Input- und Outputanschlüsse für die Sensoren und Aktoren. NICHT vorausgesetzt werden Hard- und Softwarekenntnisse, es ist auch nicht notwendig zu wissen, wie man Hardware aufbaut ("löten"). Im Vordergrund stehen kreative computerbasierte Lösungen für das Smart Home. Das fängt an bei einfachen Blicklichtern, Energieverbrauchsmessungen, Temperaturmessungen, CO2-und VOC-Messungen, Feinstaubmessungen... Im Internet finden sich zahlreiche Beispiele, was man alles mit diesen kleinen Microcomputern machen kann. In einer letzten Phase des Seminars werden Fragen der Zukunft der Gesellschaft und Nachhaltigkeit behandelt (Open Source und Open Hardware, Maker-Communities in der Gesellschaft, Green IT, Technik-Trends wie Matter usw.).
In Coronazeiten hat die hier zur Diskussion stehende Form der Modellierung einen regelrechten Aufschwung erfahren, denn mit Hilfe der kontinuierlichen Simulation wird der zeitliche Ablauf des Infektionsgeschehens abgeschätzt. Bereits anhand sehr einfacher Modelle werden wir zum Beispiel sehen, warum man aktuell oft von einem exponentiellen Wachstum spricht und warum das solche Sorgen bereitet. Tatsächlich haben Student*innen des Seminars immer wieder auch Grippemodelle erstellt, derzeit würden wir sagen: Corona-Modelle.
Es handelt sich um ein Seminar, das sich in exemplarischer Form auf die Vorlesungsinhalte bezieht und einzelne Themenkomplexe vertieft. Anfang der 1970er Jahre befand sich Jay Forrester in einem Flugzeug und skizzierte ein Welt-Modell mit Hilfe der von ihm vorgeschlagenen Modellierungsmethode System Dynamics. Er kam von einem Treffen mit dem Club of Rome zurück , und es ging um die Modellierung der „Grenzen des Wachstums“. Das Modell zeigte deutlich, dass es „weiter so“ nicht geht. Die von ihm modellierten Grenzen des Wachstums sind aktueller denn je. Jay Forrester würde eine nachhaltige Entwicklung wohl als eine Art Gleitpfad sehen, mit nicht allzu großer Dynamik. Wir wollen uns im Seminar mit der Dynamik von Systemen befassen. Insbesondere werden folgende Themen bzw. Fragestellungen behandelt:
1. System Dynamics als Beispiel der Nutzung von disziplinenübergreifenden Methoden: von der praktischen Nutzung für nachvollziehbare Problemstellungen (Allmende-Problem, Corona o.ä.) hin zum Verstehen komplexer, dynamischer Prozesse.
2. Umgang des Menschen mit dynamischen Systemen, Defizite.
3. Zugang zu den Problemlagen und ihrer Modellierung.
4. Aufbau und Simulation anhand verschiedener praktischer Beispiele (Skript und Software (windows-basiert!) werden zur Verfügung gestellt)
Es handelt sich um ein Seminar, das sich in exemplarischer Form auf die Vorlesungsinhalte bezieht und einzelne Themenkomplexe vertieft. Anfang der 1970er Jahre befand sich Jay Forrester in einem Flugzeug und skizzierte ein Welt-Modell mit Hilfe der von ihm vorgeschlagenen Modellierungsmethode System Dynamics. Er kam von einem Treffen mit dem Club of Rome zurück , und es ging um die Modellierung der „Grenzen des Wachstums“. Das Modell zeigte deutlich, dass es „weiter so“ nicht geht. Die von ihm modellierten Grenzen des Wachstums sind aktueller denn je. Jay Forrester würde eine nachhaltige Entwicklung wohl als eine Art Gleitpfad sehen, mit nicht allzu großer Dynamik. Wir wollen uns im Seminar mit der Dynamik von Systemen befassen. Insbesondere werden folgende Themen bzw. Fragestellungen behandelt:
1. System Dynamics als Beispiel der Nutzung von disziplinenübergreifenden Methoden: von der praktischen Nutzung für nachvollziehbare Problemstellungen (Allmende-Problem, Corona o.ä.) hin zum Verstehen komplexer, dynamischer Prozesse.
2. Umgang des Menschen mit dynamischen Systemen, Defizite.
3. Zugang zu den Problemlagen und ihrer Modellierung.
4. Aufbau und Simulation anhand verschiedener praktischer Beispiele (Skript und Software (windows-basiert!) werden zur Verfügung gestellt)