Carlo Uhl
Was kommt zuerst – Wahrheit oder Vertrauen? In digitalen Informationsräumen, so Carlos Ausgangsbeobachtung, oft das Vertrauen. Menschen glauben dem, was ihnen glaubwürdig erscheint, und was glaubwürdig erscheint, bestimmen zunehmend Algorithmen mit. Empfehlungssysteme entscheiden, welche Inhalte für wen sichtbar werden, und Large Language Models verdichten die von Menschen angesammelten Informationen zu fertigen Antworten, denen Quellen und Unsicherheiten kaum noch anzusehen sind. KI-Systeme prägen damit nicht nur, was glaubwürdig erscheint und wessen Expertise Gewicht erhält, sondern auch, wer überhaupt noch denselben Informationsraum teilt.
In seinem Master in Ethics of AI, Data and Algorithms an der University of Cambridge untersucht Carlo deshalb, wie KI-Systeme gestaltet und reguliert werden müssen, damit Vertrauen ein verlässlicher Weg zur Wahrheit wird – kalibriert an der tatsächlichen Vertrauenswürdigkeit von Quellen und offen für begründete Skepsis. Dazu gehören Fragen wie: Wie sollten Sprachmodelle Unsicherheit und Dissens darstellen? Woran lässt sich messen, ob ein Empfehlungssystem eine „gesunde“ Informationsumgebung schafft? Und wie lassen sich Informationsräume gestalten, die Austausch und Verständigung über politische Gräben hinweg ermöglichen, statt Menschen in getrennten Informationswelten zu isolieren?
Carlo studierte Soziologie und Informatik an der Technischen Universität Berlin und an der UC Berkeley. Dort untersuchte er als Visiting Student Researcher an der School of Information, wie Empfehlungsalgorithmen politische Inhalte auf sozialen Medien ungleich verstärken. Seit 2023 arbeitet er zudem am Weizenbaum-Institut in Berlin zu Sprachmodellen und digitalen Plattformen; am Global Public Policy Institute (GPPi) befasste er sich mit der Regulierung kritischer und aufstrebender Technologien.