Human-Centered AI Die Gruppe "HAI - Human-Centered AI" erforscht und gestaltet Künstliche Intelligenz (KI), die Menschen in das Zentrum des Geschehens stellt. Es werden Ansätze entwickelt, die KI-Systeme transparent machen und die Auswirkungen solcher Ansätze auf die Akzeptanz und das Vertrauen – nicht nur auf Seiten der betroffenen Stakeholder, sondern auch auf gesellschaftlicher Ebene – untersuchen. Dazu werden technologische Methoden aus drei Forschungsbereichen kombiniert: „Erklärbare und interpretierbare KI“, „Menschenzentriertes und interaktives Design in KI“ sowie „Gute KI für die Gesellschaft“.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat in vielen Anwendungsbereichen Einzug gehalten, vor allem dank der breiten Verfügbarkeit von Deep-Learning-Ansätzen zusammen mit ihren Modellen und Werkzeugen. Viele dieser Konzepte sind greifbar: wenn wir beispielsweise an die neuen Ergebnisse der Bildanalyse denken, bei denen Fotos automatisch mit Inhaltselementen beschriftet werden können, Objekte auf Bildern eindeutig erkannt werden oder der digitale Sprachassistent unsere Sprache erkennt und Einkaufslisten für uns führt.
Selbst bei diesen Anwendungen ist es sowohl für technische Expert*innen als auch für die Nutzer*innen wichtig, zu verstehen, wie das neuronale Netz zu seiner Entscheidung gekommen ist und welche Faktoren diese Entscheidung beeinflusst haben. In vielen weiteren Bereichen werden KI-Technologien zukünftig in komplexen soziotechnischen Systemen integriert sein und unser Leben klar beeinflussen; beispielsweise Entscheidungen automatisiert oder teilautomatisiert unterstützen und Arbeitsabläufe verändern.
In einer Zukunft, in der wir Menschen mit und durch digitale Technologien befähigt sein werden, erfolgreich komplexe Aufgaben und Probleme zu lösen und somit im Alltag und Berufsleben von der Technik profitieren, ist es elementar, Transparenz über die Fähigkeiten und Grenzen KI-gestützter Systeme herzustellen und Erklärungen zur Entscheidungsfindung von KI anzubieten – insbesondere auch, um Personen mit sehr unterschiedlichen Qualifikationsniveaus und Fähigkeiten gezielt fördern zu können.
Personen 
A
Dr. Ing. Larbi Abdenebaoui
E-Mail: larbi.abdenebaoui(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-730, Raum: Flx-S
Saja Aljuneidi-Dückino
E-Mail: saja.aljuneidi-dueckino(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-520, Raum: Flx-S
S
W
Projekte
A
Ability
Haptic Tablet For The Accessibility of Digital Content to the Visually Impaired
Laufzeit: 2022 - 2025D
Digitopias
DIGItal TechnOlogies for Participation and InterAction in Society - Digitale Technologien für Teilhabe und Interaktion an und mit Gesellschaft
Laufzeit: 2022 - 2026 Publikationen
2025
Analysis of Driver and Pedestrian Gesture Use in the Boston Area. Automated Vehicles May Need More Than Kinematics in Ambiguous Situations
Şahin İppoliti, Hatice and Weibert, Alexander and Manstetten, Dietrich and Reimer, Bryan and Gershon, Pnina and Mehler, Bruce L and Abdenebaoui, Larbi; Adjunct Proceedings of the 17th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; October / 2025
Comparison of Knowledge Distillation Methods for Low-Complexity Multi-microphone Speech Enhancement using the FT-JNF Architecture
Metzger, Robert and Ohlenbusch, Mattes and Rollwage, Christian and Doclo, Simon; ITG Conference on Speech Communication; 2025
Enhancing Image Accessibility in Educational Contexts for Blind and Visually Impaired Learners Through Integrated Computer Vision Techniques
Salous, Mazen and Riecken, John-Uwe and Heuten, Wilko and Abdenaboui, Larbi; Technology for Inclusion and Participation for All: Recent Achievements and Future Directions; 2025
From Explaining to Engaging: The Effect of Interactive AI Explanations on Citizens’ Fairness and Adoption Perceptions
Aljuneidi, Saja and Heuten, Wilko and Wolters, Maria and Boll, Susanne; Human-Computer Interaction – INTERACT 2025: 20th IFIP TC 13 International Conference, Belo Horizonte, Brazil, September 8–12, 2025, Proceedings, Part II; 2025
Semi-Automatic BVI Human-Centered Image Conversational Descriptions: Leveraging LLMs and Expert Refinements for Inclusive Visual Accessibility
Salous, Mazen and Lange, Daniel and Reeken, Timo Von and Wolters, Maria and Heuten, Wilko and Boll, Sussane and Abdenebaoui, Larbi; IEEE Access; 2025
SweePix! A Machine Learning Driven Gallery Cleaning App Adapted to User Behavior
Şahin İppoliti, Hatice and Bender-Saebelkampf, Christian and Abdenebaoui, Larbi; Adjunct Proceedings of the 27th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction; September / 2025
Un-trusting the Chat: Designing for Calibrated Trust in Retrieval-Augmented Conversations
von Reeken, Timo and Salous, Mazen and Abdenebaoui, Larbi; Proceedings of the 7th ACM Conference on Conversational User Interfaces; July / 2025
Value-Driven Design for Public Administration: Insights from a Generative Chatbot in a Housing Application Case Study
Abdenebaoui, Larbi and Aljuneidi, Saja and Horstmannshoff, Fynn and Meyer, Jochen and Boll, Susanne; Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency; 2025
2024
2nd Workshop on Cars As Social Agents (CarSA): Interdisciplinary Perspectives on Human-Vehicle Interaction
Babel, Franziska and Thellman, Sam and Pelikan, Hannah Rm and Şahin Ippoliti, Hatice and Ziemke, Tom; Adjunct Proceedings of the 2024 Nordic Conference on Human-Computer Interaction; 2024
Designing Technologies for Socially and Environmentally Sustainable Mobility
Sadeghian, Shadan and Şahin Ippoliti, Hatice and Dey, Debargha and Wintersberger, Philipp; Adjunct Proceedings of the 16th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; 2024
