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title: "Divergenz: Development of the “Scale for the assessment of non-experts’ AI literacy” – An e"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 147
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Development of the “Scale for the assessment of non-experts’ AI literacy” – An exploratory factor analysis

**Paper:** Laupichler (2023)
**Paper-ID:** 147

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Ja | Nein | **X** |
| Generative_KI | Nein | Ja | **X** |
| Prompting | Nein | Ja | **X** |
| KI_Sonstige | Ja | Nein | **X** |
| Soziale_Arbeit | Nein | Nein |  |
| Bias_Ungleichheit | Nein | Ja | **X** |
| Gender | Nein | Nein |  |
| Diversitaet | Nein | Ja | **X** |
| Feministisch | Nein | Nein |  |
| Fairness | Nein | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK_OK (Generative_KI, Prompting substantiell behandelt), SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness adressiert). Systematische Review zu Prompt-Engineering-Techniken für Bias-Mitigation gegen arabische/muslimische Minderheiten in LLMs. Direkter Fokus auf kulturelle Diskriminierung und Fairness-Optimierung.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt 'Bias_Ungleichheit', 'Diversität' und 'Fairness' auf ein rein technisches Paper über AI-Literacy-Skalen aus, obwohl diese Kategorien im Kontext des Reviews auf soziale Gerechtigkeit und Diskriminierungsfolgen abzielen. Die halluzinierte 'Systematische Review zu Prompt-Engineering für Bias-Mitigation gegen Minderheiten' existiert nicht im Paper.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Not relevant topic | Technik-Differenz: AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, KI_Sonstige | Sozial-Differenz: Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness

