Angesichts des rasanten Anstiegs der Einführung von Large Language Models, von einem Modell im Jahr 2019 auf 27 im Jahr 2022, zielt diese Arbeit darauf ab, die durch CAI veränderten ethischen Rahmenbedingungen tiefgreifend zu erforschen. Im Zentrum stehen zwei wesentliche Forschungsfragen: Wie unterscheidet sich CAI von traditionellen Ansätzen in der Maschinenethik, und welche Schlüsselfaktoren bestimmen den Erfolg von CAI sowie welche Grenzen sind damit verbunden?

Die Studie verwendete qualitative Inhaltsanalyse und sorgfältig ausgewählte Fallstudien, um CAI für Chatbots ausführlich zu untersuchen. Diese Methodik ermöglichte eine eingehende Analyse der ethischen und technologischen Aspekte von CAI. Es wurde präzise herausgearbeitet, wie sich CAI von traditionellen Ansätzen in der Maschinenethik unterscheidet und welche Faktoren den Erfolg von CAI beeinflussen. Eine umfassende Literaturrecherche ergänzte diese Herangehensweise und trug zu einem fundierten Verständnis der Schlüsselfragen und -themen der Bachelorarbeit bei.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass CAI einen effektiven Rahmen für das Training von selbstverbessernden, ungefährlichen AI-Assistenten bietet. Durch selbstregulierende Mechanismen und ethische Grundsätze ermöglicht CAI präzise Kontrolle über das Verhalten von AI-Systemen. Empirische Untersuchungen bestätigen die Überlegenheit des "Gut-für-die-Menschheit"-Präferenzmodells. CAI-fähige Modelle vermeiden problematische Verhaltensweisen und fördern Werte wie Hilfsbereitschaft, Ehrlichkeit und Unschädlichkeit. CAI steigert die Transparenz der Entscheidungsprozesse von KI-Systemen und fördert das Vertrauen in KI-Technologien. Die Arbeit betont die Integration ethischer Überlegungen in die KI-Entwicklung und zeigt, wie CAI einen ausgewogenen Weg zwischen technologischem Fortschritt und ethischer Verantwortung bietet. Zukünftige Forschungen sollten sich auf spezifische Grenzen und kritische Erfolgsfaktoren von CAI in verschiedenen Anwendungsbereichen konzentrieren, um KI-Modelle zu entwickeln, die globale Vielfalt und Gerechtigkeit effektiv integrieren.