Prof. Dr. Ruth Müller

Professorin für Wissenschafts- und Technologiepolitik, Munich Center for Technology in Society (MCTS) | Technische Universität München

Ruth Müller ist Forscherin im interdisziplinären Forschungsfeld der Wissenschafts- und Technikforschung. Sie hat Molekularbiologie (M.Sc.) und Soziologie (PhD) an der Universität Wien studiert. Während ihres Studiums war sie wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Medizinischen Universität Wien im Forschungsbereich Brustkrebs (2001-2005), bevor sie begann sich am Institut für Wissenschafts- und Technikforschung der Universität Wien mit Fragen von Lebenswissenschaften, Gesellschaft und Politik auseinanderzusetzen (2007-2011). Sie war Postdoktorandin am Österreichischen Institut für Internationale Politik (2012-2013) und am Research Policy Institute, Lund University, Schweden (2013-2015), sowie wiederholt Gastwissenschaftlerin am Science & Justice Research Center, University of California Santa Cruz, U.S.. Im Februar 2015 würde sie zur Assistant Professorin für Wissenschafts- und Technologiepolitik am Munich Center for Technology in Society berufen, ein Co-Appointment mit der TUM School of Management und der TUM School of Life Sciences.

ruth.mueller@tum.de
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Digitale Arbeitswelt

Responsible Robotics (RRAI) Ethische und soziale Aspekte von KI-basierten Transformationen in der Arbeits- und Wissensumgebung des Gesundheitswesens

Forschungsprojekt

Das Projektteam untersuchte die sozialen, ethischen und rechtlichen Dimensionen zweier neuartiger KI-basierter Technologien und entwickelte einen praktischen Werkzeugkasten für interdisziplinäre KI-Innovationen.

Publikationen

  • McLennan, Stuart; Fiske, Amelia; Celi, Leo Anthony; Müller, Ruth; Harder, Jan; Ritt, Konstantin; Haddadin, Sami; Buyx, Alena (2020)

    An embedded ethics approach for AI development

    Zeitschriftenaufsatz
    Nat Mach Intell (Nature Machine Intelligence), Band: 2, Nr. 9, S. 488-490
    DOI: 10.1038/s42256-020-0214-1
    Projekt: RR-AI
  • Skerlj, Jon; Braun, Maximilian; Witz, Sophia; Breuer, Svenja; Bak, Marieke; Scholz, Sebastian; Naceri, Abdeldjallil; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Eisenberger, Iris (2023)

    Data Recording for Responsible Robotics

    Konferenzpapier
    Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts (ARSO), S. 103-109
    DOI: 10.1109/arso56563.2023.10187414
    Projekt: RR-AI
  • Braun, Maximilian; Breuer, Svenja; Tigard, Daniel; Müller, Ruth (2022)

    Embedded Ethics and Social Sciences

    Konferenzpapier
    Proceedings of ACM/IEEE International Conference on Human-Robot 2022
    Projekt: RR-AI
  • Braun, Maximilian; Breuer, Svenja; Tigard, Daniel; Müller, Ruth (2022)

    Embedded Ethics and Social Sciences in HRI Research: Scenarios and Subjectivities

    Konferenzpapier
    Proceedings of Re-configuring Human-Robot Interaction (HRI 2022), S. 1-4
    Projekt: RR-AI
  • Fiske, Amelia; Tigard, Daniel; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Buyx, Alena; McLennan, Stuart (2020)

    Embedded Ethics Could Help Implement the Pipeline Model Framework for Machine Learning Healthcare Applications.

    Zeitschriftenaufsatz
    The American journal of bioethics : AJOB, Band: 20, Nr. 11, S. 32-35
    DOI: 10.1080/15265161.2020.1820101
    Projekt: RR-AI
  • McLennan, Stuart; Fiske, Amelia; Tigard, Daniel W.; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Buyx, Alena (2022)

    Embedded ethics: a proposal for integrating ethics into the development of medical AI

    Zeitschriftenaufsatz
    BMC Medical Ethics, Band: 23, Nr. 1, S. 6
    DOI: 10.1186/s12910-022-00746-3
    Projekt: RR-AI
  • Breuer, Svenja; Braun, Maximilian; Tigard, Daniel; Buyx, Alena; Müller, Ruth (2023)

    How Engineers’ Imaginaries of Healthcare Shape Design and User Engagement: A Case Study of a Robotics Initiative for Geriatric Healthcare AI Applications

    Zeitschriftenaufsatz
    Transactions on Human-Computer Interaction (TOCHI), Band: 30, Nr. 2, S. 1-33
    DOI: 10.1145/3577010
    Projekt: RR-AI
  • Breuer, Svenja; Braun, Maximilian; Tigard, Daniel; Buyx, Alena; Müller, Ruth (2023)

    How Engineers’ Imaginaries of Healthcare Shape Design and User Engagement: A Case Study of a Robotics Initiative for Geriatric Healthcare AI Applications

    Zeitschriftenaufsatz
    Transactions on Human-Computer Interaction (TOCHI), Band: 30, Nr. 2, S. 1-33
    DOI: 10.1145/3577010
    Projekt: RR-AI
  • Skerlj, Jon; Braun, Maximilian; Witz, Sophia; Breuer, Svenja; Bak, Marieke; Scholz, Sebastian; Naceri, Abdeldjallil; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Eisenberger, Iris (2023)

    Data Recording for Responsible Robotics

    Konferenzpapier
    Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts (ARSO), S. 103-109
    DOI: 10.1109/arso56563.2023.10187414
    Projekt: RR-AI
  • Braun, Maximilian; Breuer, Svenja; Tigard, Daniel; Müller, Ruth (2022)

    Embedded Ethics and Social Sciences in HRI Research: Scenarios and Subjectivities

    Konferenzpapier
    Proceedings of Re-configuring Human-Robot Interaction (HRI 2022), S. 1-4
    Projekt: RR-AI
  • McLennan, Stuart; Fiske, Amelia; Tigard, Daniel W.; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Buyx, Alena (2022)

    Embedded ethics: a proposal for integrating ethics into the development of medical AI

    Zeitschriftenaufsatz
    BMC Medical Ethics, Band: 23, Nr. 1, S. 6
    DOI: 10.1186/s12910-022-00746-3
    Projekt: RR-AI
  • Braun, Maximilian; Breuer, Svenja; Tigard, Daniel; Müller, Ruth (2022)

    Embedded Ethics and Social Sciences

    Konferenzpapier
    Proceedings of ACM/IEEE International Conference on Human-Robot 2022
    Projekt: RR-AI
  • McLennan, Stuart; Fiske, Amelia; Celi, Leo Anthony; Müller, Ruth; Harder, Jan; Ritt, Konstantin; Haddadin, Sami; Buyx, Alena (2020)

    An embedded ethics approach for AI development

    Zeitschriftenaufsatz
    Nat Mach Intell (Nature Machine Intelligence), Band: 2, Nr. 9, S. 488-490
    DOI: 10.1038/s42256-020-0214-1
    Projekt: RR-AI
  • Fiske, Amelia; Tigard, Daniel; Müller, Ruth; Haddadin, Sami; Buyx, Alena; McLennan, Stuart (2020)

    Embedded Ethics Could Help Implement the Pipeline Model Framework for Machine Learning Healthcare Applications.

    Zeitschriftenaufsatz
    The American journal of bioethics : AJOB, Band: 20, Nr. 11, S. 32-35
    DOI: 10.1080/15265161.2020.1820101
    Projekt: RR-AI