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11.06.2026 10:35

SAIL zeigt: KI kann nachhaltig und verantwortungsvoll sein

Dr. Kristina Nienhaus Medien und News
Universität Bielefeld

    Wie kann Künstliche Intelligenz Menschen unterstützen, ohne Ressourcen zu verschwenden oder gesellschaftliche Probleme zu verschärfen? Mit dieser Frage hat sich das Forschungsnetzwerk SAIL in den vergangenen vier Jahren beschäftigt. Zum Abschluss ziehen die Beteiligten eine positive Bilanz: Die Forschenden haben neue Ansätze für verständliche, robuste und nachhaltige KI entwickelt, von Anwendungen im Gesundheitswesen bis zur Analyse politischer Debatten.

    Nach fast vier Jahren endet das Forschungsnetzwerk SAIL („Sustainable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems“). Gemeinsam haben die Universität Bielefeld, die Universität Paderborn, die Hochschule Bielefeld und die Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe erforscht, wie Künstliche Intelligenz langfristig zuverlässig, ressourcenschonend und gesellschaftlich verantwortungsvoll eingesetzt werden kann.

    Dabei entstand Forschung mit direktem Nutzen für Gesellschaft und Wirtschaft. Die Projekte reichen von KI-Systemen, die Fehler bei Blutproben erkennen können, bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen für die Pflege. Andere Forschende nutzten moderne Sprachmodelle, um Bundestagsdebatten über Jahrzehnte hinweg auszuwerten und gesellschaftliche Entwicklungen auf einer breiten Datenbasis sichtbar zu machen.

    Ein besonderes Merkmal von SAIL war die enge Zusammenarbeit von Informatik, Ingenieurwissenschaften, Medizin sowie Sozial- und Geisteswissenschaften. Dadurch entstanden Lösungen, die technische Innovation mit gesellschaftlicher Verantwortung verbinden.

    „Es ist ein Gebot der gesellschaftlichen Verantwortung, nachhaltig zu denken. KI sollte zur Lösung von gesellschaftlichen Problemen beitragen und diese nicht verschärfen“, sagt Professorin Dr. Barbara Hammer, Leiterin des SAIL-Projekts und Professorin für Maschinelles Lernen an der Universität Bielefeld.

    Auch über das Ende der Förderung hinaus wirken die Ergebnisse weiter. Die beteiligten Hochschulen haben ihre Zusammenarbeit dauerhaft ausgebaut und sind inzwischen Teil der ELLIS Unit NRW, einem europaweit vernetzten Forschungsverbund für Künstliche Intelligenz. Damit bleibt Ostwestfalen-Lippe ein sichtbarer Standort für KI-Forschung mit gesellschaftlichem Anspruch.

    Weitere Informationen, Hintergründe und Beispiele aus den Projekten bietet der ausführlichere Bericht über den Abschluss des Projekts auf der Website der Universität Bielefeld.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof'in Dr. Barbara Hammer, Universität Bielefeld
    Technische Fakultät
    Telefon: +49 521 106-12121 (Sekretariat)
    E-Mail: bhammer@techfak.uni-bielefeld.de


    Weitere Informationen:

    https://www.sail.nrw/ Website des SAIL-Netzwerks
    https://aktuell.uni-bielefeld.de/2026/05/21/neues-forschungsnetzwerk-staerkt-eur... Zum Bericht zur ELLIS-Unit NRW
    https://aktuell.uni-bielefeld.de/2026/06/11/kuenstliche-intelligenz-mit-verantwo... Bericht über den Abschluss des Projekts auf der Website der Universität Bielefeld


    Bilder

    Bei der Abschlusskonferenz des SAIL-Projekts kamen alle Forschenden der verschiedenen Standorte zum Austausch zusammen.
    Bei der Abschlusskonferenz des SAIL-Projekts kamen alle Forschenden der verschiedenen Standorte zum ...
    Quelle: Sarah Jonek
    Copyright: Universität Bielefeld

    Prof'in Dr. Barbara Hammer, Technische Fakultät / AG Machine Learning
    Prof'in Dr. Barbara Hammer, Technische Fakultät / AG Machine Learning
    Quelle: Sarah Jonek
    Copyright: Universität Bielefeld


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, jedermann
    Gesellschaft, Informationstechnik, Medizin, Philosophie / Ethik, Psychologie
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Kooperationen
    Deutsch


     

    Bei der Abschlusskonferenz des SAIL-Projekts kamen alle Forschenden der verschiedenen Standorte zum Austausch zusammen.


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    Prof'in Dr. Barbara Hammer, Technische Fakultät / AG Machine Learning


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