Forschungsprofil

Aktuelle Themen und Output

Prädiktive Privatheit und Zweckbindung für Modelle: Ein neues Schutzgut im Datenschutz, das speziell auf die Risiken prädiktiver Analytik und die Gefahr der Zweckentfremdung trainierter KI-Modelle reagiert. Forschungskollaboration mit Prof. Dr. Hannah Ruschemeier. Siehe ausführlich: https://purposelimitation.ai

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   Mühlhoff, Rainer. 2023. „Predictive Privacy: Collective Data Protection in the Context of AI and Big Data“. Big Data & Society, 1–14. doi:10.1177/20539517231166886.

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   @article{Mü2023:BDS,
     author = {Mühlhoff, Rainer},
     title = {Predictive Privacy: Collective Data Protection in the Context of AI and Big Data},
     journal = {Big Data & Society},
     year = {2023},
     doi = {10.1177/20539517231166886},
     pages = {1–14},
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     web_fulltext = {/media/publications/mühlhoff_2023_predictive_privacy.pdf}
   }
   

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   Mühlhoff, Rainer, und Hannah Ruschemeier. 2024. „Updating Purpose Limitation for AI: A Normative Approach from Law and Philosophy“. SSRN Preprint, Januar. https://papers.ssrn.com/abstract=4711621.

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   @article{Mü-Ru2024:UPL,
     type = {SSRN Preprint},
     title = {Updating {{Purpose Limitation}} for {{AI}}: {{A}} Normative Approach from Law and Philosophy},
     shorttitle = {Updating {{Purpose Limitation}} for {{AI}}},
     author = {Mühlhoff, Rainer and Ruschemeier, Hannah},
     date = {2024-01-22},
     url = {https://papers.ssrn.com/abstract=4711621},
     langid = {english},
     pubstate = {preprint},
     keywords = {AI Act,AI Governance,AI regulation,collective privacy,data ethics,data protection,Ethics,EU regulation,GDPR,general purpose AI systems,LLMSs,Open Source,power asymmetries,secondary data use},
     web_thumbnail = {/assets/images/publications/Mü-Ru2024:UPL.jpg},
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     web_preprint = {https://ssrn.com/abstract=4711621},
     web_group = {preprint}
   }
   

Ethik der KI als kritische Sozialphilosophie: Für eine wirkungsvolle ethische Beschäftigung mit KI benötigen wir eine Macht-Analytik der KI-Systeme.

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   Mühlhoff, Rainer. 30 May 2025 (forthcoming). The Ethics of AI: Power, Critique, Responsibility. Bristol University Press.

   Publisher's website bibtex

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   @book{Mü2025:EoAI,
     title = {The Ethics of AI: Power, Critique, Responsibility},
     author = {Mühlhoff, Rainer},
     isbn = {10.14220/9783737015523},
     publisher = {Bristol University Press},
     year = {30 May 2025 (forthcoming)},
     web_group = {books},
     web_thumbnail = {/assets/images/publications/Mü2025:EoAI.jpg},
     web_publisher = {https://bristoluniversitypress.co.uk/the-ethics-of-ai}
   }
   

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   Mühlhoff, Rainer. 2020. „Automatisierte Ungleichheit: Ethik der Künstlichen Intelligenz in der biopolitische Wende des Digitalen Kapitalismus“. Deutsche Zeitschrift für Philosophie 68 (6): 867–90. doi:10.1515/dzph-2020-0059.

   Full text Full text pre-print academia.edu bibtex

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   @article{Mü2020:DZPhil,
     author = {Mühlhoff, Rainer},
     title = {Automatisierte Ungleichheit: Ethik der Künstlichen
     		Intelligenz in der biopolitische Wende des Digitalen
     			Kapitalismus},
     journal = {Deutsche Zeitschrift für Philosophie},
     year = {2020},
     volume = {68},
     issue = {6},
     pages = {867–890},
     doi = {10.1515/dzph-2020-0059},
     web_group = {papers},
     web_academia = {https://www.academia.edu/43614887/Automatisierte_Ungleichheit_Ethik_der_K%C3%BCnstlichen_Intelligenz_in_der_biopolitischen_Wende_des_Digitalen_Kapitalismus},
     web_preprint = {https://ssrn.com/abstract=3666727},
     web_fulltext_pay = {https://www.degruyter.com/view/journals/dzph/68/6/article-p867.xml},
     web_fulltext = {/media/publications/mühlhoff_2020_automatisierte-ungleichheit_DZPhil2.pdf}
   }
   

Human-Aided AI: Machine-Learning-Systeme beruhen auf menschlicher Mitarbeit und sind vernetzte soziotechnische Systeme.

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   Mühlhoff, Rainer. 2020. „Human-Aided Artificial Intelligence: Or, How to Run Large Computations in Human Brains?“ New Media & Society 22 (10): 1868–84. doi:10.1177/1461444819885334.

   Full text academia.edu bibtex

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   @article{Mü2020:NMS,
     author = {Mühlhoff, Rainer},
     title = {Human-Aided Artificial Intelligence: Or, How to Run Large
     		Computations in Human Brains?},
     subtitle = {Towards a Media Sociology of Machine Learning},
     journal = {New Media \& Society},
     year = {2020},
     volume = {22},
     number = {10},
     pages = {1868–1884},
     doi = {10.1177/1461444819885334},
     web_group = {papers},
     web_academia = {https://www.academia.edu/40263575/Human-Aided_Artificial_Intelligence_Towards_a_Media_Sociology_of_Machine_Learning._Or_How_to_Run_Large_Computations_in_Human_Brains},
     web_fulltext = {https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1461444819885334}
   }
   

Forschungsprofil

Rainer Mühlhoffs Arbeitsschwerpunkte liegen in der Ethik, Sozialphilosophie, Technikphilosophie und Medienwissenschaft der digitalen Gesellschaft. Aktuelle Themen betreffen

• Ethik und Sozialphilosophie der Künstlichen Intelligenz,
• Ethik und Kritik angesichts struktureller Handlungseffekte,
• Datenschutz und Privatheit im Kontext von Big Data,
• Intersektionalität und Antidiskriminierung im Kontext digitaler Technologie,
• kritische Medienphilosophie der Mensch-Maschine-Interaktion und des digitalen Kapitalismus.

Rainer Mühlhoffs Forschung zu Künstlicher Intelligenz betrachtet Machine Learning-Systeme als soziotechnische Systeme (siehe Human-Aided AI). Um die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen der KI-Technologie zu entfalten, untersucht er im Rückgriff auf verschiedene Teildisziplinen und philosophische Schulen das Zusammenspiel von Technologie, Macht und Subjektivität. Insbesondere integriert er Ethik mit Beiträgen der Sozialphilosophie und kritischen Theorien, um die Auswirkungen von KI in Bezug auf Diskriminierung, soziale Selektion und Ungleichheit zu analysieren (siehe Automatisierte Ungleicheit).

Ein besonderes Forschungsinteresse gilt Datenschutz und Datenethik im Kontext von KI und Big Data. Diese Technologien ermöglichen es auf neue Weise, sensible Informationen über Individuen anhand der anonymisierten Daten vieler anderer Menschen vorherzusagen. Dadurch kommt es zu einer neuartigen, kollektiv verursachten Verletzung der Privatsphäre der Betroffenen. Unter dem Begriff Prädiktive Privatheit erarbeitet Rainer Mühlhoff einen ethischen und regulatorischen Ansatz, der auf die Missbrauchspotenziale prädiktiver Analytik reagiert.

Interdisziplinäre Kollaboration

In Kooperation mit Anwendungsdisziplinen und industriellen Partnern entwickelt Rainer Mühlhoff Ethics by Design-Ansätze in der Mensch-Maschine Interaktion (siehe das Verbundprojekt SIMPORT). Das beinhaltet auch ethische Thematisierungen von Usability und User Experience Design (siehe “digitale Entmündigung”).

In früheren Arbeiten hat Rainer Mühlhoff an der Verbindungsstelle von digitalen Medien und Affektivität gearbeitet (vgl. Sammelband Affekt Macht Netz), unter anderem zu einer Affekttheorie des neuen Autoritarismus.

In vielen seiner Projekte greift Rainer Mühlhoff auf seine interdisziplinäre Ausbildung zurück und sucht den Dialog von Geisteswissenschaften mit Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften.

Drittmittel

Rainer Mühlhoff ist in verschiedene Drittmittelprojekte involviert, darunter die Beantragung des DFG-Sonderforschungsbereichs 1171 Affective Societies an der Freien Universität Berlin (2015 und 2019) sowie – als philosophischer Teilprojektleiter – das interdisziplinäre Informatik-Verbundprojekt SIMPORT (BMBF, 2020–2023).

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