Mit der wachsenden Verbreitung von KI-Diensten an Hochschulen stellt sich eine zentrale Frage: Wie beeinflussen visuelle und funktionale Anpassungen das Vertrauen in Large Language Models? Dieser Frage gehen Leon Hannig, Annika Bush, Meltem Aksoy, Steffen Becker und Greta Ontrup in ihrer aktuellen Studie „Campus AI vs Commercial AI: A Late-Breaking Study on How LLM As-A-Service Customizations Shape Trust and Usage Patterns“ nach, veröffentlicht als Preprint auf arXiv. Im Mittelpunkt stehen sogenannte LLMs as-a-Service, also vortrainierte KI-Modelle, die von Hochschulen oder Unternehmen individuell angepasst und bereitgestellt werden. Dabei zeigt sich: Nicht nur Trainingsdaten oder Modellarchitektur spielen eine Rolle für die Akzeptanz, sondern auch scheinbar nebensächliche Aspekte wie Interface-Design oder institutionelles Branding. Die Studie bildet den Auftakt zu einer größeren empirischen Untersuchung an einer deutschen Universität und liefert erste Impulse für eine verantwortungsvolle Implementierung von KI in Bildungs- und Forschungseinrichtungen.
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