Der demographische Wandel führt zu massiven Verschiebungen auf Arbeitsmärkten und erschwert Unternehmen die Suche nach Nachwuchskräften. Gleichzeitig bleibt die Jugendarbeitslosigkeit in vielen Ländern hoch. „Um wirksame Antworten auf dieses Phänomen zu finden, ist ein fundiertes empirisches Verständnis von Eintrittsarbeitsmärkten wichtig“, erklärt Jun.-Prof. Dr. Amelie Schiprowski, die 2019 an den Exzellenzcluster „ECONtribute: Märkte & Public Policy“ der Universitäten Bonn und zu Köln berufen wurde und Teil des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaften der Uni Bonn ist. In ihrem ERC-geförderten Projekt „Entry-Level Hiring in Tightening Labor Markets: Frictions, Firm Heterogeneity and Public Policy” (ENTRYHIRE) geht sie der Frage nach, wie Unternehmen in angespannten Arbeitsmärkten Berufseinsteigerinnen und -einsteiger einstellen und ausbilden. „Ich analysiere, wie der demografische Wandel das Matching zwischen jungen Arbeitskräften und Betrieben verändert“, sagt Schiprowski. Mit ihrer Untersuchung will die Wirtschaftswissenschaftlerin evidenzbasierte Grundlagen für arbeitsmarktpolitische Maßnahmen liefern, die das Matching zwischen jungen Arbeitskräften und Unternehmen verbessern. Sie konzentriert sich dabei auf den deutschen Ausbildungsmarkt.
Flügel von Schmetterlingen und Motten weisen eine große Vielfalt an Farben und Mustern auf. „Wir wissen, dass die Muster hauptsächlich dazu dienen zu kommunizieren“, erklärt Dr. Moritz Lürig, der zurzeit am Florida Museum of Natural History der University of Florida forscht. „Schmetterlinge und Motten schrecken auf diese Weise zum Beispiel Fressfeinde ab oder locken Partner an.“ Neuere Studien zeigen, dass die komplexen Muster dabei oft auf nur wenigen Genen und regulatorischen Elementen im Erbgut basieren. In seinem ERC-Projekt „The Evolution of Wing Coloration in Lepidoptera (EWINCOL)” geht Lürig der Frage nach, wie sich bei so einer begrenzten genetischen Basis eine so enorme Vielfalt entwickeln konnte. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wird er Millionen digitalisierter Bilder von präparierten Schmetterlingen und Motten aus Naturkundemuseen weltweit analysieren. Sein Ziel ist es, eine umfassende Datenbank zu Flügelfarbe, Mustern und Formen zu erstellen. „Dieser digitale ‚Flügel-Atlas‘ erlaubt es mir, drei Dinge zu untersuchen: erstens, wie sich Farben in der Evolution verändert haben und ob sie mit der Artenbildung zusammenhängen. Zweitens, ob Farbe und Form unabhängig voneinander entstanden sind. Und drittens, wie Umweltfaktoren wie Licht, Lebensraum oder Temperatur die weltweite Farbverteilung prägen.“
KI-Systeme wie ChatGPT übernehmen zunehmend auch soziale Rollen – ob als Ratgeber im Alltag, als Lernhilfe oder als Gesprächspartner in schwierigen Situationen. Gerade in Momenten, in denen Empathie, Urteilsvermögen und soziales Verständnis am wichtigsten sind, versagen diese Systeme jedoch oft. Hier setzt das Projekt „LLMpathy“ von Prof. Dr. Lucie Flek vom Institut für Informatik der Universität Bonn an. Ihr Ziel: Künstliche Intelligenz (KI) sozial intelligenter machen. „Die heutige KI kann Empathie imitieren, versteht aber nicht, wie sie funktioniert“, sagt Prof. Lucie Flek, die auch am Lamarr-Institut und dem Bonn-Aachen International Center for IT (b-it) forscht. „Gleichzeitig haben die Sprachmodelle gelernt, sehr komplexe Probleme in der Mathematik zu lösen, indem sie sie in einfache Schritte zerlegen. In LLMpathy wollen wir ihnen beibringen, auch menschliches Denken und Gefühle so zu strukturieren und richtig zu begründen.“ Um das zu erreichen, wird Flek, die auch in den Transdisziplinären Forschungsbereichen (TRA) „Modelling“ und „Matter“ sowie dem im Januar 2026 startenden Exzellenzcluster „Our Dynamic Universe“ der Uni Bonn über KI forscht, fortgeschrittene Lernmethoden in der KI und psychologische Langzeitstudien kombinieren. „Die KI erhält ein personalisiertes Profil, das Eigenschaften, Werte, Gefühle und Handlungen miteinander verbindet. So können Modelle ihre Antworten kausal erklären und durch menschliches Feedback immer weiter verbessern.“ Ergänzend entsteht eine Simulationsumgebung, in der personalisierte KI-Agenten miteinander interagieren – etwa in Konflikten oder Verhandlungen. „Damit können wir erstmals systematisch messen, wie gut Sprachmodelle fremde Perspektiven einnehmen, Ziele verfolgen oder Manipulationen widerstehen.“ Die neuen Erkenntnisse werden zudem helfen, unethische Formen der Personalisierung aufzudecken, etwa wenn KI emotionalen Druck in der Werbung ausübt, und sicherzustellen, dass zukünftige KI-Systeme hohe Standards in Bezug auf Transparenz, Vertrauenswürdigkeit und ethisches Verhalten erfüllen – im Einklang mit dem bevorstehenden KI-Gesetz der EU.
wissenschaftliche Ansprechpartner: Jun.-Prof. Dr. Amelie Schiprowski Exzellenzcluster ECONtribute Universität Bonn Tel.: +49 228 73-60330 E-Mail:
Prof. Dr. Lucie Flek Institut für Informatik Universität Bonn Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz Bonn-Aachen International Center for IT (b-it) Tel.: 0228-73-69200 E-Mail:
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