ForeSight: Akzeptanzstudie zu KI-basierten Smart-Living-Services
In insgesamt vier Use Cases setzt das KI-Projekt ForeSight seine entwickelten Methoden rund um Smart-Living-Services um. Um die geplanten Anwendungen auf ihre Nutzerakzeptanz zu prüfen, führte das SIBIS Institut für Sozial- und Technikforschung eine Akzeptanzstudie mit Probanden unterschiedlicher Altersgruppen und Haushaltstypen im Online-Format durch.
Dabei wurden User Stories für eine KI-gestützte automatische Türöffnung für Gebäudeeingangs- und Wohnungstüren, einen KI-gestützten Energiemanager und ein KI-gestützter Ernährungsmanager mit Vorliebe- und gesundheitsbezogenen Ernährungsempfehlungen vorgestellt und diskutiert. Ziel war es, die Akzeptanz von KI-gestützten Anwendungen im Wohnumfeld zu einem möglichst frühen Zeitpunkt zu untersuchen, um die Umsetzung der Demonstratoren noch im Entwicklungsprozess an die Alltagsbedürfnisse anpassen zu können.
Im Ergebnis zeigte sich bei allen Befragten ein hohes Problembewusstsein in Bezug auf den Schutz der Datensicherheit und des Datenschutzes. Die größte Akzeptanz erfuhr der KI-gestützte Energiemanager. Ebenfalls auf Interesse stieß die KI-gestützte Gesichtserkennung als Schlüssel zum Öffnen von Türen. Dabei äußerten die Befragung jedoch datenrechtliche Bedenken sowie sehr konkrete Bedenken im Einsatz. Das Konzept des KI-gestützten Ernährungsmanagers wurde vor allem von wenig kochaffinen Personen als geeignet angesehen. Hier entwickelte sich in einer Gruppendiskussion zudem der Wunsch nach einer Anwendung, die Ablauf- und Verfallsdaten vorhandener Lebensmittel berücksichtigt und dabei hilft, keine Lebensmittel zu verschwenden.
Mit den Studienergebnissen wird die konkrete Umsetzungsplanung für die Demonstratoren der Anwendungsfälle angepasst. So wird beispielsweise auf den KI-gestützten Zugang zu Wohnungen verzichtet, der Zugang zu halböffentlichen Bereichen wird dagegen für reale Tests verfügbar gemacht. Der KI-gestützte Ernährungsmanager wird den Bestand an Lebensmittel eines Haushalts zusätzlich zum Anschaffungsdatum mit einem standardisierten Verfallsdatum versehen. So können Rezeptvorschläge und Hinweise für nicht mehr lange haltbare Produkte erzeugt werden. Der KI-gestützte Energiemanager soll künftig mit konkreten Maßnahmen für ökologisch und finanziell sparsames Verhalten unterstützen.
Hier finden Sie weitere Informationen zu den Ergebnissen der Akzeptanzstudie von ForeSight.
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