KI-Richtlinie der PMU (AI Policy)

Die KI-Richtlinie der PMU bildet den verbindlichen Orientierungs- und Handlungsrahmen für den Einsatz von KI-Systemen, insbesondere generativer KI, in Studium, Lehre, Forschung und Verwaltung. Sie legt fest, unter welchen Voraussetzungen KI-Anwendungen an der PMU genutzt, beschafft, entwickelt oder eingeführt werden dürfen und welche Anforderungen an Transparenz, Dokumentation, Datenschutz, Vertraulichkeit, wissenschaftliche Integrität und menschliche Verantwortung gelten. Damit unterstützt die Richtlinie einen offenen, zugleich kritisch reflektierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. Sie macht deutlich, dass KI menschliche Expertise unterstützt, aber weder wissenschaftliche Eigenleistung noch fachliche, ethische, organisatorische oder klinische Verantwortung ersetzen kann. Zugleich regelt sie Zuständigkeiten, Prüf- und Meldepflichten sowie die Rolle des KI- und Digitalisierungsboards bei Risikoeinordnung, Freigabe, Registerführung und Compliance.

KI-Richtlinie auf einen Blick
Vollständige KI-Richtlinie
KI-unterstützte Simultanübersetzung, Untertitelung und Transkription
AI Policy at a Glance
PMU AI Policy

KI-Richtlinie auf einen Blick

Worum geht es?
Die PMU erlaubt den Einsatz von KI grundsätzlich als unterstützendes Werkzeug. KI darf beim Lernen, Schreiben, Recherchieren oder Strukturieren helfen – sie ersetzt aber nicht die eigene fachliche, wissenschaftliche, ethische oder klinische Verantwortung. Die Richtlinie gilt seit 01.07.2026 für alle Studierenden, Lehrenden (auch externe Lehrende), Forschenden und Mitarbeitenden der PMU.

1. Sie bleiben verantwortlich

Alles, was Sie mit KI erstellen oder bearbeiten, bleibt Ihre Verantwortung. Sie müssen Inhalte prüfen, Fehler korrigieren und sicherstellen, dass Ihre Arbeit wissenschaftlich sauber, nachvollziehbar und eigenständig bleibt.

2. KI in der Lehre darf nur im erlaubten Rahmen verwendet werden

Ob und wie KI in einer Lehrveranstaltung, Prüfung, Seminararbeit, Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Dissertation verwendet werden darf, richtet sich nach den jeweiligen Vorgaben der Lehrveranstaltung, Betreuung oder Prüfungsregelung.

Die Richtlinie unterscheidet vier Kategorien:

Kategorie	Bedeutung für Studierende
A – Keine KI-Nutzung erlaubt	KI darf nicht verwendet werden. Nur ausdrücklich freigegebene Hilfsmittel sind erlaubt.
B – Nur sprachliche/formale Hilfe erlaubt	KI darf nur für Rechtschreibung, Grammatik, Übersetzung, Formatierung oder sprachliche Glättung eigener Texte genutzt werden. Keine inhaltliche Hilfe, keine Lösungserstellung, keine Argumente, keine Recherche, keine Datenanalyse.
C – KI erlaubt, aber dokumentationspflichtig	KI darf unterstützend genutzt werden. Studierende bleiben vollständig verantwortlich und müssen Art, Zweck und Umfang der KI-Nutzung dokumentieren (→ „Dokumentation“).
D – KI ist Teil der Aufgabe	KI soll oder darf gezielt eingesetzt werden, weil es zur Aufgabenstellung gehört. Die Aufgabe legt fest, welche Tools erlaubt sind, wie geprüft und dokumentiert wird und wie der KI-Einsatz bewertet wird (→ „Dokumentation“)..

Wichtig: Die jeweils geltende Kategorie muss den Studierenden spätestens zu Beginn der Lehrveranstaltung oder bei Ausgabe der Aufgabe transparent und schriftlich mitgeteilt werden. Das ist besonders wesentlich für Lehrveranstaltungen mit Leistungsabfragen, auf die KI einen direkten Einfluss hat (z.B. Heimarbeiten, unbeaufsichtigte Arbeiten, Abschlussarbeiten). Fehlt eine Einstufung, gilt bei beaufsichtigten Prüfungen Kategorie A, bei schriftlichen oder unbeaufsichtigten beurteilungsrelevanten Arbeiten grundsätzlich Kategorie B.

Die Kategorien können auch auf einzelne Teile einer Arbeit angewendet werden. So kann für den Forschungs-/Ergebnisteil einer Abschlussarbeit beispielsweise Kategorie D gelten, währen Kategorie C den Rest der Arbeit umfasst.

Studiengangsleitungen oder deren beauftragte Personen müssen diese Kennzeichnung klar auffindbar, rechtzeitig zu Beginn einer Lehrveranstaltung oder eines Projektes kommunizieren. Betroffen sind nur Lehrveranstaltungen mit Leistungsabfragen, die unbeaufsichtigt erfolgen und/oder durch KI-Werkzeuge erstellt werden könnten.

Wichtig: Bei Präsenzprüfungen ist auch auf kleine, tragbare und äußerlich unauffällige elektronische Geräte, wie Smart Watches, Fitness Tracker oder Miniatur-Ohrhörer zu achten, über die Informationen von außerhalb des Prüfungsraumes empfangen werden könnten.

3. KI-Nutzung muss transparent sein

Wenn Sie KI für eine Studien- oder Arbeitsleistung verwendest, muss der Einsatz nachvollziehbar gemacht werden, insbesondere wenn KI Inhalte, Formulierungen, Analysen, Übersetzungen, Code, Bilder oder sonstige Arbeitsergebnisse beeinflusst hat.

Eine gute Kennzeichnung beantwortet kurz:

Frage	Beispiel
Welches Tool wurde verwendet?	ChatGPT, DeepL, Copilot, Perplexity usw.
Wofür wurde es verwendet?	Ideensammlung, Strukturierung, Sprachkorrektur, Zusammenfassung, Übersetzung
Wie stark hat es die Arbeit beeinflusst?	"nur sprachliche Überarbeitung oder inhaltliche Mitwirkung"
Wurde der Output geprüft?	"Alle Inhalte wurden fachlich geprüft und überarbeitet.“

Seit 02. August 2026 müssen KI-generiert Inhalte kegennzeichnet werden. Als Faustregel gilt: Je realistischer, öffentlicher, entscheidungsrelevanter oder vertrauensbildender ein KI-erzeugter Inhalt ist, desto wichtiger ist eine klare Kennzeichnung. Die Information muss klar und unterscheidbar spätestens bei der ersten Wahrnehmung erfolgen (z.B. durch den Vermerk "KI-generiert".

4. In Prüfungen ist besondere Vorsicht nötig

Bei Leistungsabfragen (Prüfungen) darf KI nur verwendet werden, wenn sie ausdrücklich zugelassen ist. Wird KI nicht ausdrücklich erlaubt, ist sie ein unerlaubtes Hilfsmittel.

5. Keine sensiblen Daten in KI-Tools eingeben

Sie dürfen keine vertraulichen, personenbezogenen oder besonders sensiblen Daten in KI-Systeme eingeben, insbesondere keine Daten über Patient*innen, Studierende, Lehrende, Mitarbeitende oder Forschungsteilnehmende.

Nicht eingeben:

Namen, Matrikelnummern, E-Mail-Adressen
Patient*innendaten, Diagnosen, Befunde, Gesundheitsdaten
nicht anonymisierte Forschungsdaten
interne PMU-Unterlagen, wenn keine Freigabe besteht
fremde Texte, Bilder oder Arbeiten ohne Berechtigung
vertrauliche SALK Dokumente

6. KI-Ergebnisse können falsch sein

KI kann überzeugend klingende, aber falsche Inhalte erzeugen. Das betrifft besonders Quellen, medizinische Aussagen, Rechtsfragen, Zahlen, Literaturangaben und Zusammenfassungen.

Deshalb: KI-Antworten immer mit verlässlichen Quellen, Lehrmaterialien oder Fachliteratur prüfen.

7. Urheberrecht und fremde Inhalte beachten

Sie dürfen fremde Texte, Bilder, Studienunterlagen, Arbeiten anderer Studierender/Kolleg*innen oder geschützte Materialien nicht einfach in externe KI-Tools hochladen. Das kann urheberrechtlich oder datenschutzrechtlich problematisch sein.

8. Täuschung ist verboten

Ungekennzeichnete oder unerlaubte KI-Nutzung kann als Verstoß gegen gute wissenschaftliche Praxis oder gegen Prüfungsregeln gewertet werden. Mögliche Folgen können etwa Nutzungsbeschränkungen, zusätzliche Prüfungen, Dokumentationsauflagen oder andere studienrechtliche Maßnahmen sein.

Vollständige KI-Richtlinie

RICHTLINIE ZUR VERWENDUNG VON KI-SYSTEMEN, INSBESONDERE GENERATIVER KI, IN STUDIUM, LEHRE,

FORSCHUNG UND VERWALTUNG AN DER PARACELSUS MEDIZINISCHEN PRIVATUNIVERSITÄT (PMU)

Stand: 18.6.2026
Gültig ab: 01.07 2026

Richtlinie 044

Freigabe durch: Rektorat der PMU und Vorstand der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität Salzburg – Privatstiftung

Erstellt: Dr. Thomas Caspari

Präambel

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie, die Studium, Lehre, Forschung, Verwaltung und das Gesundheitswesen tiefgreifend verändert. Die Paracelsus Medizinische Privatuniversität (im Folgenden: PMU) bekennt sich zu einem offenen, zugleich kritisch reflektierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. KI wird als Werkzeug verstanden, das menschliche Expertise unterstützen, jedoch weder wissenschaftliche, didaktische, organisatorische, ethische noch klinische Verantwortung ersetzen kann.

Diese Richtlinie konkretisiert für Studium, Lehre, Forschung, Verwaltung und sonstige universitäre Kontexte die Vorgaben der Geschäftsordnung des KI- und Digitalisierungsboard (KI-DB) sowie die einschlägigen rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere das für Privatuniversitäten maßgebliche österreichische Hochschulrecht einschließlich hochschulqualitätsrechtlicher und akkreditierungsrechtlicher Vorgaben, die Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung/AI Act), die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das Urheberrecht sowie sonstige anwendbare studien-, arbeits- und vertragsrechtliche Bestimmungen. Sie dient der rechtskonformen, transparenten, verantwortungsvollen und nachvollziehbaren Nutzung von KI-Systemen an der PMU. Die Zuständigkeiten des KI-DB für Bewertung, Freigabe, Registerführung, Risikoeinordnung und Compliance bleiben unberührt.

I. ALLGEMEINE BESTIMMUNGEN

§ 1 Geltungsbereich und Begriffsbestimmungen

(1) Diese Richtlinie gilt für alle Studierenden, Lehrenden, Forschenden und administrativen Mitarbeitenden der PMU sowie für extern Lehrende und sonstige Personen, soweit sie im Auftrag oder im Verantwortungsbereich der PMU tätig werden.

(2) Sie gilt für die Nutzung, Beschaffung, Entwicklung, Einführung, Erprobung, Bereitstellung und sonstige Verwendung von KI-gestützten Systemen an der PMU, insbesondere generativer KI-Systeme zur Erstellung oder Bearbeitung von Texten, Bildern, Audio-, Video- oder Codedateien sowie zur Analyse von Datensätzen. Für besondere Einsatzformen von KI-Systemen, insbesondere in Lehrveranstaltungen, Prüfungen, Forschung und Verwaltung, können ergänzend Anlagen oder Durchführungsbestimmungen zu dieser Richtlinie gelten.

(3) Ein KI-System ist ein maschinengestütztes System im Sinne der KI-Verordnung, das für einen in unterschiedlichem Grad autonomen Betrieb ausgelegt ist und aus Eingaben ableitet, wie Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt werden.

§ 2 Rollen der PMU nach der EU-KI-Verordnung

(1) Vor der Inbetriebnahme, Beschaffung, Entwicklung, wesentlichen Änderung oder Bereitstellung eines KI-Systems klärt und dokumentiert das KI- und Digitalisierungsboard (KI-DB), ob die PMU im konkreten Anwendungsfall als Betreiberin oder als Anbieterin im Sinne der Verordnung (EU) 2024/1689 tätig wird.

(2) Betreiberin ist die PMU, wenn sie ein KI-System unter ihrer Verantwortung verwendet, insbesondere in Studium, Lehre, Forschung, Verwaltung, Personalwesen, IT, Kommunikation, kliniknahen oder sonstigen universitären Kontexten.

(3) Anbieterin ist die PMU, wenn sie ein KI-System entwickelt oder entwickeln lässt und dieses unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt oder in Betrieb nimmt. Dies gilt entsprechend, wenn die PMU ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck entwickelt oder entwickeln lässt und unter eigenem Namen oder eigener Marke bereitstellt.

(4) Die Rolleneinordnung ist im KI-Register zu dokumentieren. Ist die Rolle nicht eindeutig bestimmbar oder kommt eine Anbieterrolle in Betracht, darf das KI-System erst nach ausdrücklicher Freigabe durch das KI-DB und nach Abschluss der erforderlichen rechtlichen, datenschutzrechtlichen, sicherheitstechnischen und risikobezogenen Prüfungen sowie nach Freigabe durch das Rektorat bzw. den Vorstand eingesetzt werden.

(5) Bei KI-Systemen, die ausschließlich zu Zwecken der wissenschaftlichen Forschung, Entwicklung oder Erprobung eingesetzt werden, prüft das KI-DB zusätzlich, ob der Einsatz im konkreten Fall unter eine Forschungs- oder Entwicklungsprivilegierung der Verordnung (EU) 2024/1689 fällt. Diese Prüfung ist zu dokumentieren.

(6) Die Forschungs- oder Entwicklungsprivilegierung gilt insbesondere nicht für einen regulären Einsatz in Studium, Lehre, Forschung, Verwaltung, Personalwesen, IT, Kommunikation, kliniknahen oder sonstigen universitären Prozessen. Wird ein KI-System aus einem Forschungs-, Entwicklungs- oder Erprobungskontext in den Regelbetrieb überführt, Dritten bereitgestellt, unter dem Namen der PMU eingesetzt oder unter Realbedingungen mit Auswirkungen auf natürliche Personen getestet, ist vorab eine erneute Rollen-, Risiko-, Datenschutz-, Sicherheits- und gegebenenfalls Grundrechteprüfung durchzuführen.

§ 3 Verhältnis zur Geschäftsordnung des KI-DB und zu sonstigen Vorgaben

(1) Diese Richtlinie gilt unbeschadet weitergehender Prüf-, Melde-, Dokumentations- und Freigabepflichten nach der Geschäftsordnung des KI-DB.

(2) KI-Systeme und KI-Projekte, die regulatorisch sensibel, datenschutzrechtlich besonders eingriffsintensiv, hochrisikorelevant oder für Entscheidungen mit rechtlicher oder vergleichbar erheblicher Wirkung bestimmt sind, sind vor Beschaffung, Entwicklung, Einführung oder wesentlicher Änderung dem KI-DB vorzulegen.

(3) Sonstige gesetzliche, satzungsrechtliche, prüfungsrechtliche, datenschutzrechtliche, arbeitsrechtliche, urheberrechtliche, qualitätssicherungsrechtliche oder vertragliche Vorgaben bleiben unberührt.

§ 4 Allgemeine Grundsätze der Nutzung und Verantwortung

(1) Die Verantwortung für alle im Rahmen von Studium, Lehre, Forschung und Verwaltung unter Einsatz von KI erstellten oder verwendeten Inhalte, Bewertungen, Entscheidungen und Arbeitsergebnisse liegt ausschließlich bei der jeweils handelnden natürlichen Person oder bei der zuständigen Organisationseinheit. KI-Systeme besitzen keine Rechtsfähigkeit und keine Autorschaft.

(2) Alle mit Hilfe von KI-Systemen erzeugten Inhalte sind vor ihrer Verwendung auf fachliche Richtigkeit, Plausibilität, Nachvollziehbarkeit, Verzerrungen, Diskriminierungsrisiken und allfällige Halluzinationen zu prüfen. Die ungeprüfte Übernahme von KI-Ausgaben ist unzulässig.

(3) Die Nutzung von KI darf nicht dazu dienen, fehlende Eigenleistung zu verschleiern. Der intellektuelle Beitrag der jeweiligen Person muss überwiegen und erkennbar bleiben. Nicht oder unzureichend deklarierte KI-Nutzung kann einen Verstoß gegen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis oder gegen prüfungsrechtliche Vorgaben darstellen.

(4) KI-Systeme dürfen an der PMU nur verwendet werden, wenn ihre Nutzung nicht gegen gesetzliche Vorgaben, diese Richtlinie, sonstige interne Vorgaben oder Freigabeanforderungen nach der Geschäftsordnung des KI-DB verstößt.

(5) Die Vorgaben der Verordnung (EU) 2024/1689 sind nach Maßgabe ihres zeitlichen Anwendungsbereichs zu beachten. Vorgaben, die bereits gelten, insbesondere im Zusammenhang mit KI-Kompetenz und verbotenen KI-Praktiken, sind einzuhalten. Vorgaben, die erst zu einem späteren Zeitpunkt gelten, insbesondere im Zusammenhang mit Hochrisiko-KI-Systemen, sind rechtzeitig organisatorisch vorzubereiten.

II. ZULÄSSIGKEIT, TRANSPARENZ UND SCHUTZPFLICHTEN

§ 5 KI in Studium, Lehre und Prüfungen

(1) Der Einsatz von KI-Systemen zur Unterstützung des Lernprozesses, zur Vorbereitung von Lehrveranstaltungen und zur Erstellung von Arbeiten ist nur im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben, dieser Richtlinie sowie der jeweils festgelegten lehrveranstaltungs-, prüfungs- oder aufgabenspezifischen Vorgaben zulässig. Für Lehrveranstaltungen, Prüfungen, schriftliche Arbeiten und sonstige beurteilungsrelevante Leistungen ist der zulässige Umfang der KI-Nutzung nach den Kategorien gemäß Abs. 2 festzulegen und den Studierenden rechtzeitig in klarer und nachvollziehbarer Form mitzuteilen. Fehlt eine solche Festlegung, gelten die Auffangregeln gemäß Abs. 2.

(2) Für Lehrveranstaltungen, Prüfungen, schriftliche Arbeiten, Projektarbeiten, Forschungsarbeiten und sonstige beurteilungsrelevante Leistungen ist durch die jeweils verantwortliche Studiengangsleitung oder einer von ihr delegierten Person festzulegen, in welchem Umfang KI-Systeme verwendet werden dürfen. Dabei ist eine der folgenden Kategorien anzuwenden:

1. Kategorie A – Keine KI-Nutzung erlaubt.

Der Einsatz von KI-Systemen ist unzulässig. Zulässig bleiben ausschließlich ausdrücklich freigegebene Hilfsmittel.

2. Kategorie B – Nur sprachliche und formale Hilfen erlaubt.

KI-Systeme dürfen ausschließlich zur Rechtschreib-, Grammatik-, Übersetzungs-, Formatierungs- oder stilistischen Überarbeitung eigener Texte verwendet werden. Eine inhaltliche Generierung, Lösungserstellung, Argumentationsentwicklung, Quellenrecherche oder Datenanalyse durch KI ist nicht erlaubt, sofern sie nicht ausdrücklich freigegeben wurde.

3. Kategorie C – KI-Nutzung erlaubt, aber dokumentationspflichtig.

KI-Systeme dürfen unterstützend eingesetzt werden. Die Studierenden bleiben für Inhalt, Richtigkeit, Quellen, Eigenständigkeit und wissenschaftliche Integrität der eingereichten oder erbrachten Leistung verantwortlich. Art, Zweck und Umfang der KI-Nutzung sind nach den Vorgaben der Studiengangsleitung oder einer von ihr delegierten Person zu dokumentieren. Die Dokumentation kann insbesondere Angaben zum verwendeten KI-System, zur Version, zum Anbieter, zum Arbeitsschritt, zum Prompting, zum erzeugten Output sowie zur eigenen Prüfung und Weiterbearbeitung umfassen.

4. Kategorie D – KI ist Teil der Aufgabenstellung.

Der Einsatz von KI-Systemen ist didaktisch vorgesehen und Bestandteil der Leistung. Die Aufgabenstellung legt fest, welche KI-Systeme oder Funktionen verwendet werden dürfen oder sollen, wie die erzeugten Ergebnisse kritisch zu prüfen sind, welche Dokumentationspflichten bestehen und wie der KI-Einsatz in die Bewertung einfließt.

Die jeweils geltende Kategorie sowie allfällige zusätzliche Anforderungen sind den Studierenden spätestens zu Beginn der Lehrveranstaltung oder bei Ausgabe der konkreten Prüfungs-, Arbeits- oder Projektaufgabe transparent, schriftlich und dauerhaft zugänglich mitzuteilen. Änderungen während der Lehrveranstaltung sind nur aus sachlichen Gründen und ohne Nachteil für Studierende zulässig.

Fehlt eine ausdrückliche Einstufung, gilt für beaufsichtigte Prüfungen Kategorie A und für schriftliche Arbeiten, Projektarbeiten und sonstige unbeaufsichtigte beurteilungsrelevante Leistungen Kategorie B, sofern die Studiengangsleitung oder eine von ihr delegierte Person keine abweichende Regelung bekanntgegeben hat. Bei Unklarheiten haben Studierende vor Abgabe der Leistung oder vor Prüfungsantritt Rücksprache mit der zuständigen Lehrveranstaltungsleitung, Prüfungsleitung oder Betreuungsperson zu halten.

(3) In schriftlichen Arbeiten, Forschungsarbeiten und sonstigen prüfungsrelevanten Leistungen ist die Nutzung generativer KI offenzulegen, soweit sie über bloß untergeordnete Hilfsfunktionen hinausgeht. Die Dokumentation hat jedenfalls zu enthalten:

· das verwendete Tool oder System einschließlich Version, soweit bekannt;

· den Anwendungsbereich;

· den ungefähren Zeitpunkt der Nutzung;

· bei wesentlicher inhaltlicher Generierung die maßgeblichen Eingaben oder eine inhaltlich ausreichende Beschreibung der Nutzung;

· soweit relevant die für die Reproduzierbarkeit oder Einordnung wesentlichen Parameter oder Einstellungen.

(4) Die bloße Verwendung von Rechtschreib-, Grammatik- oder Formatierungshilfen sowie reiner Übersetzungshilfen für einzelne Begriffe oder geringfügige sprachliche Glättungen bedarf keiner gesonderten Kennzeichnung, sofern dadurch keine eigenständige inhaltliche Leistung des KI-Systems in Anspruch genommen wird.

(5) Die nicht offengelegte oder irreführend dargestellte Übernahme KI-generierter Inhalte als eigene Leistung kann als Täuschungsversuch, Plagiat im weiteren Sinne oder sonstiger Verstoß gegen prüfungs- oder satzungsrechtliche Vorgaben gewertet werden.

(6) Lehrende können für ihre Lehrveranstaltungen nähere Vorgaben zur zulässigen oder unzulässigen Nutzung von KI-Systemen festlegen, soweit diese mit den übergeordneten rechtlichen und institutionellen Vorgaben vereinbar sind.

§ 6 Transparenz-, Kennzeichnungs- und Offenlegungspflichten
(1) KI-generierte oder wesentlich KI-bearbeitete Inhalte sind dort offenzulegen oder kenntlich zu machen, wo dies nach dieser Richtlinie, nach prüfungsrechtlichen Vorgaben oder nach den jeweils geltenden Rechtsvorschriften erforderlich ist.

(2) Bei der Verwendung generativer KI in Studium, Lehre, Forschung oder Verwaltung ist in geeigneter Weise sicherzustellen, dass Herkunft, Bearbeitungsgrad und Verantwortlichkeit nachvollziehbar bleiben.

(3) Soweit nach der KI-Verordnung oder sonstigen Rechtsvorschriften Kennzeichnungspflichten für künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte bestehen, sind diese einzuhalten.

§ 7 Datenschutz, Vertraulichkeit und sensible Daten

(1) Die Eingabe von personenbezogenen Daten von Patientinnen und Patienten, insbesondere Gesundheitsdaten im Sinne des Art. 9 DSGVO, in öffentliche oder nicht durch die PMU freigegebene KI-Systeme ist unzulässig.

(2) Auch pseudonymisierte Daten dürfen nicht in offene oder nicht freigegebene KI-Systeme eingegeben werden, wenn eine Re-Identifizierung, eine unzulässige Weiterverarbeitung, eine Übermittlung an Dritte oder ein Drittstaatentransfer nicht ausgeschlossen werden kann.

(3) Lehrende, Mitarbeitende und sonstige Funktionsträger*innen dürfen personenbezogene Daten von Studierenden oder deren Arbeiten nicht in externe KI-Systeme hochladen, sofern hierfür keine rechtliche Grundlage, keine interne Freigabe und keine geeignete datenschutz- und vertragsrechtliche Absicherung vorliegen.

(4) Vertrauliche Informationen, Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse, nicht veröffentlichte Forschungsdaten sowie prüfungs- oder personalbezogene Inhalte dürfen nur in dafür freigegebenen Systemen verarbeitet werden.

(5) Bestehen Zweifel über die datenschutzrechtliche, berufsrechtliche, forschungsethische, urheberrechtliche oder vertragliche Zulässigkeit, ist vor Verwendung das KI-DB oder die zuständige Stelle einzubinden. Das Erfordernis einer Datenschutz-Folgenabschätzung oder sonstiger Prüfungen bleibt unberührt.

§ 8 Synthetische Medien und Deepfakes

(1) Werden für Verwaltungs- oder Werbezwecke, Lehrzwecke, Forschungszwecke oder in studentischen Arbeiten Bild-, Ton- oder Videodateien mittels KI künstlich erzeugt oder wesentlich manipuliert, ist dies deutlich kenntlich zu machen, soweit dies nach der KI-Verordnung oder sonstigen Rechtsvorschriften erforderlich ist.

(2) Die Erstellung oder Verwendung synthetischer Medien darf nicht zu Zwecken der Täuschung, Desinformation, Herabwürdigung, Rufschädigung oder zur Verletzung von Persönlichkeitsrechten beziehungsweise sonstigen gesetzlichen Bestimmungen eingesetzt werden. (3) Die Erstellung oder Verwendung von Deepfakes realer Personen ohne deren Einwilligung oder sonstige rechtliche Grundlage ist unzulässig. Dies gilt insbesondere für Studierende, Lehrende, Mitarbeitende, Patientinnen und Patienten.

§ 9 Urheberrecht, Forschungsdaten und Text- und Data-Mining

(1) Bei der Eingabe urheberrechtlich geschützter Werke in KI-Systeme ist zu prüfen, ob hierfür die erforderlichen Rechte oder gesetzlichen Erlaubnisse vorliegen. Das Hochladen fremder Texte, Arbeiten, Bilder, Datensätze oder sonstiger geschützter Inhalte in cloudbasierte Systeme kann urheberrechtlich relevant sein.

(2) Arbeiten von Studierenden, Lehrenden oder Mitarbeitenden dürfen nicht ohne rechtliche Grundlage, Einwilligung oder sonstige Berechtigung in externe KI-Systeme eingespeist werden.

(3) Text- und Data-Mining für wissenschaftliche Zwecke ist nur im Rahmen der einschlägigen urheberrechtlichen und vertraglichen Vorgaben zulässig. Forschende haben sicherzustellen, dass Trainings- oder Analysedaten rechtmäßig zugänglich und nutzbar sind. Die urheberrechtliche Zulässigkeit von Text- und Data-Mining begründet keine allgemeine Berechtigung, geschützte Werke, Datenbanken, Prüfungsarbeiten, Manuskripte, Forschungsdaten oder sonstige geschützte Inhalte in externe KI-Systeme hochzuladen, insbesondere wenn diese Eingaben zu Trainings-, Produktverbesserungs- oder sonstigen Zwecken des Anbieters verwendet werden können.

(4) Rein KI-generierte Ergebnisse genießen für sich genommen regelmäßig keinen urheberrechtlichen Schutz. Maßgeblich bleibt der menschliche schöpferische Beitrag.

III. GOVERNANCE, RISIKOSTEUERUNG UND INSTITUTIONELLE VERFAHREN

§ 10 Hochrisiko-KI-Systeme und freigabepflichtige Anwendungen

(1) KI-Systeme, die nach der KI-Verordnung als Hochrisiko-KI-Systeme einzuordnen sind oder bei denen eine solche Einordnung naheliegt, dürfen an der PMU nur nach vorheriger Prüfung und schriftlicher Freigabe im Rahmen der Geschäftsordnung des KI-DB beschafft, entwickelt, eingeführt oder eingesetzt werden.

(2) Dies gilt insbesondere für KI-Systeme in den Bereichen Bildung, Beschäftigung, Zugangs-, Auswahl-, Bewertungs-, Überwachungs- oder Profilierungsentscheidungen sowie für sonstige Systeme mit erheblicher Auswirkung auf Rechte, Chancen oder Rechtspositionen von Studierenden, Lehrenden, Forschenden, Mitarbeitenden oder Dritten.

(3) Vor Einsatz solcher Systeme sind insbesondere die risikorechtliche Einordnung, allfällige Datenschutz-Folgenabschätzungen, Grundrechte-Folgenabschätzungen, Anforderungen an menschliche Aufsicht sowie sonstige einschlägige Dokumentations- und Freigabeschritte zu prüfen und zu erfüllen.

(4) Unzulässige KI-Praktiken im Sinne der KI-Verordnung sind an der PMU verboten.

(5) KI-Systeme, die für Prüfungsbewertung, automatisierte Verhaltensanalyse, Proctoring, Zulassung, Auswahl, Personalentscheidungen oder vergleichbar sensible Prozesse eingesetzt werden sollen, sind jedenfalls vorab dem KI-DB zu melden.

(6) Besondere Einsatzformen wie KI-unterstützte Simultanübersetzung, Untertitelung oder Transkription richten sich nach den jeweils anwendbaren Anlagen oder Durchführungsbestimmungen zu dieser Richtlinie; freigabepflichtige oder risikorelevante Einsatzformen sind dem KI-DB vorab vorzulegen.

§ 11 Beschaffung, Entwicklung und Nutzung externer KI-Systeme

(1) Die Beschaffung, Einführung oder wesentliche Änderung von KI-Systemen und vergleichbaren digitalen Anwendungen an der PMU hat in Abstimmung mit den zuständigen Organisationseinheiten und unter Beachtung der Vorgaben des KI-DB zu erfolgen.

(2) Vor Auswahl oder Einsatz externer Anbieter sind insbesondere zu prüfen:

· datenschutzrechtliche Zulässigkeit;

· Informationssicherheit;

· Vertrags- und Lizenzbedingungen;

· technische und organisatorische Kontrollmöglichkeiten;

· Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Risikoangemessenheit;

· allfällige Melde-, Dokumentations- und Registerpflichten.

(3) Nicht freigegebene externe KI-Systeme dürfen für institutionelle Zwecke nur verwendet werden, soweit dies nach Art, Umfang und Risikoprofil der Nutzung zulässig ist, keine personenbezogenen, vertraulichen, prüfungsbezogenen, klinischen oder sonst geschützten Inhalte verarbeitet werden und keine entgegenstehenden Vorgaben bestehen.

§ 12 Melde-, Dokumentations- und Mitwirkungspflichten

(1) Alle Organisationseinheiten haben geplante KI-Systeme und KI-Projekte vor Beschaffung, Entwicklung, Einführung oder wesentlicher Änderung dem KI-DB zu melden, soweit dies nach der Geschäftsordnung vorgesehen ist.

(2) Die betroffenen Organisationseinheiten haben dem KI-DB die für Bewertung, Dokumentation, Registerführung und Compliance-Prüfung erforderlichen Informationen in geeigneter Form zur Verfügung zu stellen.

(3) Die Verpflichtung zur Mitwirkung umfasst insbesondere Angaben zu Zweck, Einsatzkontext, betroffenen Personengruppen, Datenkategorien, Systemlogik, Risikoprofil und vorgesehenen Schutzmaßnahmen.

§ 13 Forschungsausnahme und Überführung in den Regelbetrieb

(1) KI-Systeme, die ausschließlich zu Forschungszwecken entwickelt oder verwendet werden, sind nach Maßgabe der KI-Verordnung und der Geschäftsordnung des KI-DB vom regulären Betriebs- und Freigaberegime nur insoweit erfasst, als dies rechtlich vorgesehen ist.

(2) Solche Systeme dürfen nicht ohne vorherige Prüfung und gegebenenfalls erforderliche Freigabe in den regulären Betrieb, insbesondere in Lehre, Klinik, Verwaltung oder personalbezogene Verfahren, überführt werden.

§ 14 Bereichsspezifische Ausführungsregelungen

(1) Zur Konkretisierung dieser Richtlinie können für einzelne Aufgaben- und Anwendungsbereiche der PMU bereichsspezifische Ausführungsregelungen, Anlagen oder sonstige Durchführungsbestimmungen erlassen werden, soweit dies aufgrund fachlicher Besonderheiten, rechtlicher Anforderungen, organisatorischer Erfordernisse oder erhöhter Risikolagen angezeigt ist.

(2) Bereichsspezifische Ausführungsregelungen, Anlagen oder sonstige Durchführungsbestimmungen kommen insbesondere für Studium und Lehre, Forschung, Verwaltung sowie für sonstige sensible oder besonders regelungsbedürftige Einsatzkontexte von KI-Systemen in Betracht. Innerhalb dieser Bereiche können sie auch einzelne Teilbereiche, Verfahren oder Nutzungssituationen gesondert regeln.

(3) Bereichsspezifische Ausführungsregelungen, Prozessdokumente, SOPs, Anlagen oder sonstige Durchführungsbestimmungen sind vom KI-DB unter Beiziehung der jeweils sachlich betroffenen Institute, Organisationseinheiten, Stakeholder und Fachbereiche oder Fakultäten zu erarbeiten oder freizugeben. Dabei sind insbesondere fachliche, datenschutzrechtliche, prüfungsrechtliche, arbeitsrechtliche, qualitätssicherungsrechtliche und gegebenenfalls ethische Gesichtspunkte angemessen zu berücksichtigen.

(4) Bereichsspezifische Ausführungsregelungen, Anlagen oder sonstige Durchführungsbestimmungen müssen mit dieser Richtlinie, der Geschäftsordnung des KI- und Digitalisierungsboard (KI-DB) sowie den jeweils geltenden Rechtsvorschriften in Einklang stehen. Sie dürfen dieser Richtlinie nicht widersprechen.

(5) Bereichsspezifische Ausführungsregelungen, Anlagen oder sonstige Durchführungsbestimmungen sind in geeigneter Weise bekannt zu machen und regelmäßig auf Aktualität, Zweckmäßigkeit und Rechtskonformität zu überprüfen.

§ 15 KI-Kompetenz und Schulung

(1) Die PMU bietet geeignete Maßnahmen zur Sicherstellung der KI-Kompetenz von Studierenden und Mitarbeitenden im Sinne der KI-Verordnung an.

(2) Unbeschadet gesetzlicher, vertraglicher und sonstiger PMU-interner Pflichten sind interne Lehrende, Forschende, Mitarbeitende und sonstige interne Nutzer*innen von KI-Systemen für den sachgerechten, sicheren und richtlinienkonformen Einsatz von KI-Systemen in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich verantwortlich. Die institutionelle Verantwortung der PMU für angemessene organisatorische Rahmenbedingungen bleibt unberührt. Externe Lehrende, Vortragende und sonstige externe Mitwirkende sind durch die jeweilige Studiengangsleitung, Fachbereichsleitung oder eine von der jeweils zuständigen Leitung delegierte Person über die einschlägigen Vorgaben der PMU zu informieren, zu deren Beachtung anzuhalten und bei deren Umsetzung angemessen zu betreuen. Verpflichtende Maßnahmen gelten für externe Mitwirkende nur, soweit sie vertraglich vereinbart, in der Beauftragung vorgesehen oder als Voraussetzung für ihre Tätigkeit an der PMU festgelegt sind.

(3) Das KI-DB erstellt Empfehlungen für Schulungs-, Informations- und Sensibilisierungsmaßnahmen und koordiniert diese.

IV. RECHTSFOLGEN UND SCHLUSSBESTIMMUNGEN

§ 16 Verstöße und Maßnahmen

(1) Verstöße gegen diese Richtlinie können nach Maßgabe der jeweils anwendbaren studien-, arbeits-, dienst-, organisations- oder vertragsrechtlichen Vorgaben Konsequenzen nach sich ziehen.

(2) Werden Verstöße oder erhebliche Risiken festgestellt, können insbesondere Nutzungsbeschränkungen, Untersagungen, Nachschulungen, zusätzliche Prüfungen, Dokumentationsauflagen oder sonstige geeignete Maßnahmen angeordnet werden.

(3) Zuständigkeiten nach der Geschäftsordnung des KI-DB sowie sonstige Zuständigkeiten des Rektorats, des Vorstands oder anderer Organisationseinheiten bleiben unberührt.

§ 17 Evaluierung und Anpassung

(1) Diese Richtlinie ist regelmäßig und jedenfalls bei wesentlichen Änderungen der Rechtslage, der Organisationsstruktur oder der internen Governance zu überprüfen und erforderlichenfalls anzupassen.

(2) Bereichsspezifische Ausführungsregelungen nach § 14 sind im Rahmen dieser Überprüfung mit zu berücksichtigen.

§ 18 Inkrafttreten und Freigabe

(1) Diese Richtlinie tritt nach Freigabe durch das Rektorat der PMU im Einvernehmen mit dem Vorstand der Privatstiftung als Rechtsträgerin der PMU mit 01.07.2026 in Kraft.

(2) Vor der Freigabe ist der finale Entwurf dem KI-DB zur fachlichen Prüfung und Empfehlung vorzulegen. Datenschutzbeauftragte*r, Rechtsabteilung, IT/Informationssicherheit, Qualitätsmanagement, Zentrale Studienkoordination, Leitungsteam Studium und Lehre sowie Forschung/Forschungsservice sind, soweit sachlich betroffen, einzubinden.

(3) Die Richtlinie samt Anlagen ist nach Freigabe in geeigneter Weise universitätsintern bekannt zu machen.

Genehmigt durch das Rektorat der PMU und den Vorstand der Privatstiftung als Rechtsträgerin der PMU

Salzburg,01.07.2026

Anlage 1 - KI-unterstützte Simultanübersetzung, Untertitelung und Transkription in Lehrveranstaltungen

1. Zweck und Anwendungsbereich

Diese Anlage konkretisiert die Richtlinie zur Verwendung von KI-Systemen an der PMU für den Einsatz KI-unterstützter Simultanübersetzung, Untertitelung und Transkription in Präsenz-, Hybrid- und Online-Lehrveranstaltungen.

Sie gilt für alle Lehrveranstaltungen, Lehrformate und sonstigen universitären Veranstaltungen, in denen Sprache, Ton, Bild, Untertitel oder Transkripte durch KI-Systeme verarbeitet, übersetzt, verschriftlicht oder wiedergegeben werden.

2. Zulässigkeit des Einsatzes

Der Einsatz KI-unterstützter Simultanübersetzung, Untertitelung oder Transkription ist nur zulässig, wenn das eingesetzte System institutionell freigegeben ist und die Vorgaben der Richtlinie sowie dieser Anlage eingehalten werden. Vor Freigabe hat eine Schwellenwertüberprüfung durch die_den Datenschutzbeauftragte*n gemäß Art. 6 bzw. Art. 9 DSGVO zu erfolgen.

Eine Nutzung nicht freigegebener Systeme ist unzulässig, sofern dabei personenbezogene Daten, vertrauliche Inhalte, Lehrveranstaltungsaufzeichnungen, Audio- oder Videodaten, Transkripte oder vergleichbare Inhalte verarbeitet werden.

3. Unterstützungsfunktion und Unverbindlichkeit

KI-generierte Übersetzungen, Untertitel und Transkripte dienen ausschließlich der Unterstützung von Verständlichkeit, Mehrsprachigkeit, Barrierearmut und Teilhabe.

Sie ersetzen nicht:

· die Originalaussagen der Lehrperson,

· offizielle Lehrmaterialien,

· fachlich geprüfte Übersetzungen,

· prüfungsrelevante Vorgaben,

· verbindliche Anordnungen oder Erklärungen der PMU.

Auf die mögliche Fehleranfälligkeit KI-generierter Übersetzungen, Untertitel und Transkripte ist in geeigneter Weise hinzuweisen.

4. Information der Teilnehmenden

Die Teilnehmenden sind vor Beginn der Lehrveranstaltung klar und verständlich über den Einsatz des Systems zu informieren.

Die Information hat insbesondere zu enthalten:

· Zweck des Einsatzes,

· eingesetztes System oder eingesetzter Anbieter, soweit bekannt,

· Art der verarbeiteten Daten,

· Hinweis, ob Audio-, Video-, Übersetzungs- oder Transkriptionsdaten gespeichert werden,

· Hinweis auf die Fehleranfälligkeit KI-generierter Ergebnisse,

· Kontaktmöglichkeit für Datenschutz- oder Rückfragen.

5. Grundsatz der Live-Verarbeitung

Die Verarbeitung ist auf das für die Live-Übersetzung, Untertitelung oder Transkription erforderliche Maß zu beschränken.

Eine Speicherung von Audio, Video, Transkripten oder Übersetzungen findet grundsätzlich nicht statt.

Abweichungen sind nur zulässig, wenn

· eine gesonderte institutionelle Freigabe vorliegt,

· eine tragfähige Rechtsgrundlage besteht,

· die betroffenen Personen transparent informiert wurden,

· Speicherzweck, Speicherdauer, Zugriffsbefugnisse und Löschfristen festgelegt sind,

· datenschutzrechtliche und informationssicherheitsrechtliche Anforderungen erfüllt sind.

6. Keine Nutzung zu Trainings-, Analyse- oder Profilingzwecken

Eine Nutzung der verarbeiteten Inhalte durch Anbieter oder Dritte zu Trainings-, Produktverbesserungs-, Analyse-, Profiling- oder sonstigen Sekundärzwecken ist vertraglich und technisch-organisatorisch auszuschließen, soweit keine gesonderte rechtliche Prüfung, datenschutzrechtliche Absicherung und institutionelle Freigabe vorliegen.

7. Schutz besonderer Daten und vertraulicher Inhalte

Personenbezogene Daten besonderer Kategorien, insbesondere Gesundheitsdaten, identifizierbare Patientendaten, vertrauliche Informationen, nicht veröffentlichte Forschungsdaten sowie nicht freigegebene urheberrechtlich geschützte Inhalte dürfen nicht in solche Systeme eingebracht werden.

Die Datenschutz-, Vertraulichkeits- und Verschwiegenheitspflichten nach der Richtlinie bleiben unberührt.

8. Externe Anbieter

Bei Einsatz externer Anbieter sind vorab insbesondere zu prüfen und zu dokumentieren:

· datenschutzrechtliche Zulässigkeit,

· Erforderlichkeit einer Auftragsverarbeitungsvereinbarung,

· technische und organisatorische Maßnahmen,

· Speicherorte und Drittlandübermittlungen,

· Unterauftragsverarbeiter,

· Löschkonzept,

· Informationssicherheit,

· Vertrags- und Lizenzbedingungen,

· Ausschluss unzulässiger Sekundärnutzung.

9. Qualitätssicherung

Die verantwortliche Lehrperson oder Organisationseinheit hat sicherzustellen, dass KI-generierte Übersetzungen, Untertitel und Transkripte nicht ungeprüft als fachlich verbindlich verwendet werden.

Bei fachlich sensiblen Inhalten, insbesondere medizinischen, pharmazeutischen, rechtlichen, ethischen oder sicherheitsrelevanten Inhalten, ist auf besondere Fehleranfälligkeit hinzuweisen. Erforderlichenfalls sind fachlich geprüfte Materialien bereitzustellen.

10. Zusätzliche Auflagen durch das KI-DB

Das KI-DB kann für bestimmte Systeme, Lehrveranstaltungen, Studiengänge oder Einsatzformen zusätzliche Auflagen festlegen, insbesondere zu:

· Transparenz,

· Qualitätssicherung,

· Barrierefreiheit,

· Datenschutz,

· Informationssicherheit,

· Dokumentation,

· Freigabe,

· Löschung,

· Evaluation.

KI-unterstützte Simultanübersetzung, Untertitelung und Transkription

Anlage 1 - KI-unterstützte Simultanübersetzung, Untertitelung und Transkription in Lehrveranstaltungen

1. Zweck und Anwendungsbereich

2. Zulässigkeit des Einsatzes

3. Unterstützungsfunktion und Unverbindlichkeit

KI-generierte Übersetzungen, Untertitel und Transkripte dienen ausschließlich der Unterstützung von Verständlichkeit, Mehrsprachigkeit, Barrierearmut und Teilhabe.

Sie ersetzen nicht:

· die Originalaussagen der Lehrperson,

· offizielle Lehrmaterialien,

· fachlich geprüfte Übersetzungen,

· prüfungsrelevante Vorgaben,

· verbindliche Anordnungen oder Erklärungen der PMU.

Auf die mögliche Fehleranfälligkeit KI-generierter Übersetzungen, Untertitel und Transkripte ist in geeigneter Weise hinzuweisen.

4. Information der Teilnehmenden

Die Teilnehmenden sind vor Beginn der Lehrveranstaltung klar und verständlich über den Einsatz des Systems zu informieren.

Die Information hat insbesondere zu enthalten:

· Zweck des Einsatzes,

· eingesetztes System oder eingesetzter Anbieter, soweit bekannt,

· Art der verarbeiteten Daten,

· Hinweis, ob Audio-, Video-, Übersetzungs- oder Transkriptionsdaten gespeichert werden,

· Hinweis auf die Fehleranfälligkeit KI-generierter Ergebnisse,

· Kontaktmöglichkeit für Datenschutz- oder Rückfragen.

5. Grundsatz der Live-Verarbeitung

Die Verarbeitung ist auf das für die Live-Übersetzung, Untertitelung oder Transkription erforderliche Maß zu beschränken.

Eine Speicherung von Audio, Video, Transkripten oder Übersetzungen findet grundsätzlich nicht statt.

Abweichungen sind nur zulässig, wenn

· eine gesonderte institutionelle Freigabe vorliegt,

· eine tragfähige Rechtsgrundlage besteht,

· die betroffenen Personen transparent informiert wurden,

· Speicherzweck, Speicherdauer, Zugriffsbefugnisse und Löschfristen festgelegt sind,

· datenschutzrechtliche und informationssicherheitsrechtliche Anforderungen erfüllt sind.

6. Keine Nutzung zu Trainings-, Analyse- oder Profilingzwecken

7. Schutz besonderer Daten und vertraulicher Inhalte

Die Datenschutz-, Vertraulichkeits- und Verschwiegenheitspflichten nach der Richtlinie bleiben unberührt.

8. Externe Anbieter

Bei Einsatz externer Anbieter sind vorab insbesondere zu prüfen und zu dokumentieren:

· datenschutzrechtliche Zulässigkeit,

· Erforderlichkeit einer Auftragsverarbeitungsvereinbarung,

· technische und organisatorische Maßnahmen,

· Speicherorte und Drittlandübermittlungen,

· Unterauftragsverarbeiter,

· Löschkonzept,

· Informationssicherheit,

· Vertrags- und Lizenzbedingungen,

· Ausschluss unzulässiger Sekundärnutzung.

9. Qualitätssicherung

Die verantwortliche Lehrperson oder Organisationseinheit hat sicherzustellen, dass KI-generierte Übersetzungen, Untertitel und Transkripte nicht ungeprüft als fachlich verbindlich verwendet werden.

10. Zusätzliche Auflagen durch das KI-DB

Das KI-DB kann für bestimmte Systeme, Lehrveranstaltungen, Studiengänge oder Einsatzformen zusätzliche Auflagen festlegen, insbesondere zu:

· Transparenz,

· Qualitätssicherung,

· Barrierefreiheit,

· Datenschutz,

· Informationssicherheit,

· Dokumentation,

· Freigabe,

· Löschung,

· Evaluation.

AI Policy at a Glance

What is this about?

PMU generally allows the use of AI as a supporting tool. AI may help with learning, writing, research, and structuring work, but it does not replace your own professional, academic, ethical, or clinical responsibility.

This policy has been in effect since July 1, 2026, and applies to all students, lecturers, including external lectures, researchers, and staff members of PMU. (this page is AI generated)

1. You remain responsible

Everything you create or edit using AI remains your responsibility. You must review the content, correct errors, and ensure that your work remains academically sound, transparent, and your own independent work.

2. AI may be used in teaching only within the permitted framework

Whether and how AI may be used in a course, exam, seminar paper, bachelor’s thesis, master’s thesis, or doctoral dissertation depends on the applicable requirements of the course, supervision, or examination rules.

The policy distinguishes between four categories:

Category	Meaning for students
A – No AI use permitted	AI may not be used. Only explicitly approved aids are permitted.
B – Only linguistic/formal support permitted	AI may only be used for spelling, grammar, translation, formatting, or linguistic polishing of your own texts. No content-related support, no generation of solutions, no arguments, no research, and no data analysis.
C – AI permitted, but documentation required	AI may be used as a supporting tool. Students remain fully responsible and must document the type, purpose, and scope of AI use → “Documentation.”
D – AI is part of the assignment	AI should or may be used intentionally because it is part of the assignment. The assignment specifies which tools are permitted, how the use of AI must be reviewed and documented, and how AI use will be assessed → “Documentation.”

Important: The applicable category must be communicated to students transparently and in writing no later than the beginning of the course or when the assignment is issued. This is especially important for courses with assessments that may be directly affected by AI, such as take-home assignments, unsupervised work, or theses.

If no category is specified, Category A applies to supervised exams, while Category B generally applies to written or unsupervised graded work.

The categories may also be applied to individual parts of an assignment. For example, Category D may apply to the research/results section of a thesis, while Category C applies to the rest of the thesis.

Program directors or the persons authorized by them must communicate this designation clearly, accessibly, and in a timely manner at the beginning of a course or project. This applies only to courses with assessments that are completed without supervision and/or could be created using AI tools.

Important: In in-person exams, attention must also be paid to small, portable, and outwardly unobtrusive electronic devices, such as smartwatches, fitness trackers, or miniature earphones, through which information from outside the examination room could be received.

3. AI use must be transparent

If you use AI for academic or work-related output, its use must be made transparent, especially if AI has influenced content, wording, analyses, translations, code, images, or other work products.

A good disclosure briefly answers the following questions:

Question	Example
Which tool was used?	ChatGPT, DeepL, Copilot, Perplexity, etc.
What was it used for?	Idea generation, structuring, language correction, summarization, translation
How strongly did it influence the work?	“Linguistic revision only” or “content-related contribution”
Was the output reviewed?	“All content was reviewed and revised by a person with subject-matter expertise.”

As of August 2, 2026, AI-generated content must be labeled. As a rule of thumb: The more realistic, public-facing, decision-relevant, or trust-building an AI-generated content item is, the more important clear labeling becomes.

The information must be clear and distinguishable no later than the first time the content is perceived, for example through a notice such as “AI-generated.”

4. Special caution is required in exams

In assessments and exams, AI may only be used if it has been expressly permitted. If AI is not expressly allowed, it is considered an unauthorized aid.

5. Do not enter sensitive data into AI tools

You may not enter confidential, personal, or especially sensitive data into AI systems, in particular data relating to patients, students, instructors, staff members, or research participants.

Do not enter:

names, student ID numbers, email addresses
patient data, diagnoses, findings, health data
non-anonymized or unpublished research data
internal PMU documents unless they have been approved for this purpose
third-party texts, images, or works without authorization
confidential hospital documents

6. AI results may be wrong

AI can generate content that sounds convincing but is incorrect. This applies especially to sources, medical statements, legal questions, numbers, references, and summaries.

Therefore: Always check AI responses against reliable sources, course materials, or academic literature.

7. Respect copyright and third-party content

You may not simply upload third-party texts, images, course materials, work by other students or colleagues, or protected materials into external AI tools. This may raise copyright or data protection concerns.

8. Deception is prohibited

Undisclosed or unauthorized use of AI may be considered a violation of good academic practice or examination rules. Possible consequences may include restrictions on use, additional examinations, documentation requirements, or other measures under study law.

PMU AI Policy

POLICY ON THE USE OF AI SYSTEMS, IN PARTICULAR GENERATIVE AI, IN STUDIES, TEACHING, RESEARCH, AND ADMINISTRATION AT PARACELSUS MEDICAL PRIVATE UNIVERSITY (PMU)

Version: June 18, 2026
Effective as of: July 1, 2026
Policy No.: 044

Approved by: Rectorate of PMU and the Board of Paracelsus Medical Private University Salzburg – Private Foundation
Prepared by: Dr. Thomas Caspari

(translation by AI)

Preamble

Artificial intelligence (AI) is a key technology that is profoundly changing studies, teaching, research, administration, and healthcare. Paracelsus Medical Private University (hereinafter “PMU”) is committed to an open, while at the same time critically reflective and responsible, approach to AI technologies. AI is understood as a tool that supports human expertise but cannot replace scientific, didactic, organizational, ethical, or clinical responsibility.

This Policy specifies, for studies, teaching, research, administration, and other university contexts, the requirements of the Rules of Procedure of the AI and Digitalization Board (AI-DB), as well as the applicable legal framework, in particular Austrian higher education law applicable to private universities, including higher education quality assurance and accreditation requirements, Regulation (EU) 2024/1689 (AI Regulation / AI Act), the General Data Protection Regulation (GDPR), copyright law, and other applicable study-related, employment-related, and contractual provisions. It serves to ensure the lawful, transparent, responsible, and traceable use of AI systems at PMU. The responsibilities of the AI-DB for assessment, approval, register management, risk classification, and compliance remain unaffected.

I. GENERAL PROVISIONS

§ 1 Scope and Definitions

(1) This Policy applies to all students, lecturers, researchers, and administrative staff members of PMU, as well as to external lecturers and other persons, insofar as they act on behalf of or within the area of responsibility of PMU.

(2) This Policy applies to the use, procurement, development, implementation, testing, provision, and any other use of AI-supported systems at PMU, in particular generative AI systems for creating or editing text, images, audio, video, or code files, as well as for analyzing datasets. Supplementary annexes or implementing provisions to this Policy may apply to specific forms of use of AI systems, in particular in courses, examinations, research, and administration.

(3) An AI system is a machine-based system within the meaning of the AI Regulation that is designed to operate with varying levels of autonomy and that infers from inputs how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions.

§ 2 PMU’s Roles under the EU AI Regulation

(1) Before an AI system is put into service, procured, developed, materially modified, or made available, the AI and Digitalization Board (AI-DB) shall clarify and document whether, in the specific use case, PMU acts as a deployer or as a provider within the meaning of Regulation (EU) 2024/1689.

(2) PMU acts as a deployer where it uses an AI system under its responsibility, in particular in studies, teaching, research, administration, human resources, IT, communication, clinical-adjacent, or other university contexts.

(3) PMU acts as a provider where it develops, or has developed, an AI system and places it on the market or puts it into service under its own name or trademark. The same applies where PMU develops, or has developed, a general-purpose AI model and makes it available under its own name or trademark.

(4) The role classification shall be documented in the AI Register. If the role cannot be clearly determined, or if a provider role may be involved, the AI system may be used only after express approval by the AI-DB, after completion of the required legal, data protection, security-related, and risk-related assessments, and after approval by the Rectorate and/or the Board.

(5) In the case of AI systems used exclusively for scientific research, development, or testing purposes, the AI-DB shall additionally assess whether the specific use falls within a research or development privilege under Regulation (EU) 2024/1689. This assessment shall be documented.

(6) The research or development privilege shall not apply, in particular, to regular use in studies, teaching, research, administration, human resources, IT, communication, clinical-adjacent, or other university processes. Where an AI system is transferred from a research, development, or testing context into regular operation, made available to third parties, used under the name of PMU, or tested under real-world conditions with effects on natural persons, a new role, risk, data protection, security, and, where applicable, fundamental rights assessment shall be conducted in advance.

§ 3 Relationship to the Rules of Procedure of the AI-DB and Other Requirements

(1) This Policy applies without prejudice to any further assessment, notification, documentation, and approval obligations under the Rules of Procedure of the AI-DB.

(2) AI systems and AI projects that are sensitive from a regulatory perspective, particularly intrusive from a data protection law perspective, relevant to high-risk classification, or intended for decisions with legal or similarly significant effects shall be submitted to the AI-DB before procurement, development, implementation, or material modification.

(3) Other statutory, charter-related, examination-related, data protection, employment law, copyright, quality assurance, or contractual requirements remain unaffected.

§ 4 General Principles of Use and Responsibility

(1) Responsibility for all content, assessments, decisions, and work products created or used with the assistance of AI in studies, teaching, research, and administration lies exclusively with the respective natural person acting or with the responsible organizational unit. AI systems do not have legal capacity and cannot be authors.

(2) All content generated with the assistance of AI systems shall be reviewed before use for substantive accuracy, plausibility, traceability, bias, risks of discrimination, and any hallucinations. The unreviewed adoption of AI outputs is not permitted.

(3) The use of AI may not serve to conceal a lack of independent work. The intellectual contribution of the respective person must remain predominant and identifiable. AI use that is not declared, or is insufficiently declared, may constitute a violation of the rules of good scientific practice or of examination-related requirements.

(4) AI systems may be used at PMU only if their use does not violate statutory requirements, this Policy, other internal requirements, or approval requirements under the Rules of Procedure of the AI-DB.

(5) The requirements of Regulation (EU) 2024/1689 shall be observed in accordance with their temporal scope of application. Requirements that already apply, in particular in connection with AI literacy and prohibited AI practices, shall be complied with. Requirements that apply only at a later date, in particular in connection with high-risk AI systems, shall be prepared for in a timely manner at the organizational level.

II. PERMISSIBILITY, TRANSPARENCY, AND PROTECTIVE OBLIGATIONS

§ 5 AI in Studies, Teaching, and Examinations

(1) The use of AI systems to support the learning process, prepare courses, and create work is permitted only within the framework of statutory requirements, this Policy, and the applicable course-specific, examination-specific, or assignment-specific requirements. For courses, examinations, written work, and other graded work, the permitted scope of AI use shall be determined according to the categories set forth in paragraph 2 and communicated to students in a timely, clear, and comprehensible manner. If no such determination is made, the default rules under paragraph 2 shall apply.

(2) For courses, examinations, written work, project work, research work, and other graded work, the responsible program director or a person delegated by the program director shall determine the extent to which AI systems may be used. One of the following categories shall be applied:

1. Category A – No AI use permitted.
The use of AI systems is prohibited. Only expressly approved aids remain permitted.

2. Category B – Only linguistic and formal aids permitted.
AI systems may be used exclusively for spelling, grammar, translation, formatting, or stylistic revision of one’s own texts. Content generation, creation of solutions, development of arguments, source research, or data analysis by AI is not permitted unless expressly approved.

3. Category C – AI use permitted, but documentation required.
AI systems may be used as supporting tools. Students remain responsible for the content, accuracy, sources, independent nature, and scientific integrity of the submitted or completed work. The type, purpose, and scope of AI use shall be documented in accordance with the requirements of the program director or a person delegated by the program director. The documentation may include, in particular, information on the AI system used, the version, the provider, the work step, the prompting, the output generated, and the student’s own review and further revision.

4. Category D – AI is part of the assignment.
The use of AI systems is didactically intended and forms part of the work. The assignment shall specify which AI systems or functions may or shall be used, how the generated results must be critically reviewed, which documentation obligations apply, and how AI use is taken into account in the assessment.

The applicable category and any additional requirements shall be communicated to students transparently, in writing, and in a permanently accessible manner no later than the beginning of the course or when the specific examination, work, or project assignment is issued. Changes during the course are permissible only for objective reasons and without disadvantage to students.

If no express classification has been made, Category A applies to supervised examinations, and Category B applies to written work, project work, and other unsupervised graded work, unless the program director or a person delegated by the program director has announced a different rule. In cases of uncertainty, students shall consult the responsible course instructor, examination supervisor, or supervising person before submitting the work or taking the examination.

(3) In written work, research work, and other examination-relevant work, the use of generative AI shall be disclosed insofar as it goes beyond merely subordinate auxiliary functions. The documentation shall in any case include:

the tool or system used, including the version, where known;
the area of application;
the approximate time of use;
in the case of substantial content generation, the relevant inputs or a sufficiently detailed substantive description of the use;
where relevant, the parameters or settings essential for reproducibility or classification.

(4) The mere use of spelling, grammar, or formatting aids, as well as purely translation aids for individual terms or minor linguistic polishing, does not require separate labeling, provided that no independent substantive contribution by the AI system is used.

(5) The undisclosed or misleadingly represented adoption of AI-generated content as one’s own work may be considered an attempt at deception, plagiarism in the broader sense, or another violation of examination-related or charter-related requirements.

(6) Lecturers may define more specific requirements for the permissible or impermissible use of AI systems in their courses, provided that such requirements are compatible with higher-level legal and institutional requirements.

§ 6 Transparency, Labeling, and Disclosure Obligations

(1) AI-generated content or content materially edited by AI shall be disclosed or labeled wherever this is required under this Policy, examination-related requirements, or applicable legal provisions.

(2) When generative AI is used in studies, teaching, research, or administration, it shall be ensured in an appropriate manner that the origin, degree of editing, and responsibility remain traceable.

(3) Where labeling obligations for artificially generated or manipulated content exist under the AI Regulation or other legal provisions, such obligations shall be complied with.

§ 7 Data Protection, Confidentiality, and Sensitive Data

(1) The input of personal data of patients, in particular health data within the meaning of Article 9 GDPR, into public AI systems or AI systems not approved by PMU is prohibited.

(2) Pseudonymized data may also not be entered into open or non-approved AI systems if re-identification, impermissible further processing, transmission to third parties, or transfer to a third country cannot be excluded.

(3) Lecturers, staff members, and other function holders may not upload personal data of students or student work to external AI systems unless there is a legal basis, internal approval, and appropriate data protection and contractual safeguards.

(4) Confidential information, trade and business secrets, unpublished research data, and examination-related or personnel-related content may be processed only in systems approved for this purpose.

(5) If there are doubts regarding permissibility under data protection law, professional law, research ethics, copyright law, or contract law, the AI-DB or the responsible office shall be involved before use. Any requirement to conduct a data protection impact assessment or other assessments remains unaffected.

§ 8 Synthetic Media and Deepfakes

(1) Where image, audio, or video files are artificially generated or materially manipulated by means of AI for administrative or advertising purposes, teaching purposes, research purposes, or in student work, this shall be clearly labeled insofar as required under the AI Regulation or other legal provisions.

(2) The creation or use of synthetic media may not be employed for purposes of deception, disinformation, disparagement, reputational harm, or violation of personality rights or other statutory provisions.

(3) The creation or use of deepfakes of real persons without their consent or another legal basis is prohibited. This applies in particular to students, lecturers, staff members, and patients.

§ 9 Copyright, Research Data, and Text and Data Mining

(1) When copyrighted works are entered into AI systems, it shall be assessed whether the required rights or statutory permissions exist. Uploading third-party texts, works, images, datasets, or other protected content to cloud-based systems may be relevant under copyright law.

(2) Work by students, lecturers, or staff members may not be fed into external AI systems without a legal basis, consent, or other authorization.

(3) Text and data mining for scientific purposes is permitted only within the framework of the applicable copyright and contractual requirements. Researchers shall ensure that training or analysis data are lawfully accessible and usable. The permissibility of text and data mining under copyright law does not establish a general authorization to upload protected works, databases, examination papers, manuscripts, research data, or other protected content to external AI systems, in particular where such inputs may be used for training, product improvement, or other purposes of the provider.

(4) Purely AI-generated results, taken by themselves, generally do not enjoy copyright protection. The decisive factor remains the human creative contribution.

III. GOVERNANCE, RISK MANAGEMENT, AND INSTITUTIONAL PROCEDURES

§ 10 High-Risk AI Systems and Applications Requiring Approval

(1) AI systems that are to be classified as high-risk AI systems under the AI Regulation, or for which such classification appears likely, may be procured, developed, implemented, or used at PMU only after prior assessment and written approval under the Rules of Procedure of the AI-DB.

(2) This applies in particular to AI systems in the areas of education, employment, access, selection, assessment, monitoring, or profiling decisions, as well as to other systems with significant effects on the rights, opportunities, or legal positions of students, lecturers, researchers, staff members, or third parties.

(3) Before such systems are used, in particular the risk-law classification, any data protection impact assessments, fundamental rights impact assessments, requirements for human oversight, and other applicable documentation and approval steps shall be assessed and fulfilled.

(4) Prohibited AI practices within the meaning of the AI Regulation are prohibited at PMU.

(5) AI systems intended to be used for examination assessment, automated behavioral analysis, proctoring, admission, selection, personnel decisions, or comparable sensitive processes shall in any case be reported to the AI-DB in advance.

(6) Specific forms of use, such as AI-supported simultaneous interpretation, subtitling, or transcription, are governed by the applicable annexes or implementing provisions to this Policy; forms of use requiring approval or relevant to risk shall be submitted to the AI-DB in advance.

§ 11 Procurement, Development, and Use of External AI Systems

(1) The procurement, implementation, or material modification of AI systems and comparable digital applications at PMU shall take place in coordination with the responsible organizational units and in compliance with the requirements of the AI-DB.

(2) Before selecting or using external providers, the following in particular shall be assessed:

permissibility under data protection law;
information security;
contractual and licensing terms;
technical and organizational control options;
transparency, traceability, and risk appropriateness;
any notification, documentation, and register obligations.

(3) Non-approved external AI systems may be used for institutional purposes only insofar as this is permissible according to the nature, scope, and risk profile of the use, no personal, confidential, examination-related, clinical, or otherwise protected content is processed, and no conflicting requirements exist.

§ 12 Notification, Documentation, and Cooperation Obligations

(1) All organizational units shall notify the AI-DB of planned AI systems and AI projects before procurement, development, implementation, or material modification, insofar as provided for under the Rules of Procedure.

(2) The affected organizational units shall provide the AI-DB with the information required for assessment, documentation, register management, and compliance review in an appropriate form.

(3) The cooperation obligation includes, in particular, information on the purpose, context of use, affected groups of persons, data categories, system logic, risk profile, and intended protective measures.

§ 13 Research Exception and Transfer into Regular Operation

(1) AI systems developed or used exclusively for research purposes are subject to the regular operation and approval regime only to the extent legally provided for under the AI Regulation and the Rules of Procedure of the AI-DB.

(2) Such systems may not be transferred into regular operation, in particular into teaching, clinical practice, administration, or personnel-related procedures, without prior assessment and any required approval.

§ 14 Area-Specific Implementing Rules

(1) To further specify this Policy, area-specific implementing rules, annexes, or other implementation provisions may be issued for individual tasks and areas of application at PMU, insofar as this is indicated due to subject-specific characteristics, legal requirements, organizational needs, or increased risk situations.

(2) Area-specific implementing rules, annexes, or other implementation provisions may be considered in particular for studies and teaching, research, administration, and other sensitive or particularly regulation-sensitive contexts of AI system use. Within these areas, they may also regulate individual subareas, procedures, or use situations separately.

(3) Area-specific implementing rules, process documents, SOPs, annexes, or other implementation provisions shall be prepared or approved by the AI-DB with the involvement of the respective institutes, organizational units, stakeholders, subject areas, or faculties affected in substance. In doing so, subject-specific, data protection, examination law, employment law, quality assurance, and, where applicable, ethical aspects shall be appropriately taken into account.

(4) Area-specific implementing rules, annexes, or other implementation provisions shall be consistent with this Policy, the Rules of Procedure of the AI and Digitalization Board (AI-DB), and the applicable legal provisions. They may not conflict with this Policy.

(5) Area-specific implementing rules, annexes, or other implementation provisions shall be announced in an appropriate manner and reviewed regularly for currency, appropriateness, and legal compliance.

§ 15 AI Literacy and Training

(1) PMU offers appropriate measures to ensure the AI literacy of students and staff members within the meaning of the AI Regulation.

(2) Without prejudice to statutory, contractual, and other PMU-internal obligations, internal lecturers, researchers, staff members, and other internal users of AI systems are responsible for the appropriate, secure, and policy-compliant use of AI systems in their respective areas of responsibility. PMU’s institutional responsibility for appropriate organizational framework conditions remains unaffected. External lecturers and other external contributors shall be informed of the applicable PMU requirements by the respective program director, head of department, or a person delegated by the respective responsible leadership. Mandatory measures apply to external contributors only insofar as they have been contractually agreed, provided for in the engagement, or established as a condition for their work at PMU.

(3) The AI-DB shall prepare recommendations for training, information, and awareness-raising measures and shall coordinate them.

IV. LEGAL CONSEQUENCES AND FINAL PROVISIONS

§ 16 Violations and Measures

(1) Violations of this Policy may have consequences in accordance with the applicable study-related, employment-related, service-related, organizational, or contractual requirements.

(2) If violations or significant risks are identified, measures may be ordered, including in particular restrictions on use, prohibitions, additional training, additional examinations, documentation requirements, or other appropriate measures.

(3) Responsibilities under the Rules of Procedure of the AI-DB, as well as other responsibilities of the Rectorate, the Board, or other organizational units, remain unaffected.

§ 17 Evaluation and Amendment

(1) This Policy shall be reviewed regularly and in any case in the event of material changes in the legal situation, organizational structure, or internal governance, and shall be amended as necessary.

(2) Area-specific implementing rules pursuant to § 14 shall be taken into account as part of this review.

§ 18 Entry into Force and Approval

(1) This Policy shall enter into force on July 1, 2026, after approval by the Rectorate of PMU in agreement with the Board of the Private Foundation as the legal entity responsible for PMU.

(2) Before approval, the final draft shall be submitted to the AI-DB for substantive review and recommendation. The Data Protection Officer, Legal Department, IT/Information Security, Quality Management, Central Study Coordination, the leadership team for Studies and Teaching, and Research/Research Services shall be involved insofar as they are affected in substance.

(3) The Policy, including its annexes, shall be announced internally at the university in an appropriate manner after approval.

Approved by the Rectorate of PMU and the Board of the Private Foundation as the legal entity responsible for PMU.

Salzburg, July 1, 2026

Annex 1 – AI-Supported Simultaneous Interpretation, Subtitling, and Transcription in Courses

1. Purpose and Scope

This Annex specifies the Policy on the Use of AI Systems at PMU with respect to the use of AI-supported simultaneous interpretation, subtitling, and transcription in in-person, hybrid, and online courses.

It applies to all courses, teaching formats, and other university events in which speech, audio, images, subtitles, or transcripts are processed, translated, transcribed, or reproduced by AI systems.

2. Permissibility of Use

The use of AI-supported simultaneous interpretation, subtitling, or transcription is permitted only if the system used has been institutionally approved and the requirements of the Policy and this Annex are complied with. Prior to approval, a threshold assessment shall be carried out by the Data Protection Officer pursuant to Articles 6 and/or 9 GDPR.

The use of non-approved systems is prohibited where personal data, confidential content, course recordings, audio or video data, transcripts, or comparable content are processed.

3. Supporting Function and Non-Binding Nature

AI-generated translations, subtitles, and transcripts serve exclusively to support comprehensibility, multilingual access, accessibility, and participation.

They do not replace:

the original statements of the lecturer;
official teaching materials;
professionally reviewed translations;
examination-relevant requirements;
binding orders or statements of PMU.

Appropriate notice shall be given regarding the potential susceptibility of AI-generated translations, subtitles, and transcripts to errors.

4. Information for Participants

Participants shall be informed clearly and comprehensibly before the start of the course about the use of the system.

The information shall include in particular:

the purpose of the use;
the system or provider used, where known;
the type of data processed;
an indication of whether audio, video, translation, or transcription data are stored;
a notice regarding the susceptibility of AI-generated results to errors;
contact information for data protection or other inquiries.

5. Principle of Live Processing

Processing shall be limited to what is necessary for live interpretation, subtitling, or transcription.

As a rule, audio, video, transcripts, or translations are not stored.

Deviations are permissible only if:

separate institutional approval has been granted;
a valid legal basis exists;
the affected persons have been informed transparently;
the purpose of storage, storage period, access authorizations, and deletion periods have been defined;
data protection and information security requirements are fulfilled.

6. No Use for Training, Analysis, or Profiling Purposes

Use of the processed content by providers or third parties for training, product improvement, analysis, profiling, or other secondary purposes shall be excluded contractually and through technical and organizational measures, unless a separate legal assessment, data protection safeguard, and institutional approval exist.

7. Protection of Special Categories of Data and Confidential Content

Special categories of personal data, in particular health data, identifiable patient data, confidential information, unpublished research data, and non-approved copyrighted content may not be entered into such systems.

The data protection, confidentiality, and secrecy obligations under the Policy remain unaffected.

8. External Providers

Where external providers are used, the following in particular shall be assessed and documented in advance:

permissibility under data protection law;
necessity of a data processing agreement;
technical and organizational measures;
storage locations and third-country transfers;
subprocessors;
deletion concept;
information security;
contractual and licensing terms;
exclusion of impermissible secondary use.

9. Quality Assurance

The responsible lecturer or organizational unit shall ensure that AI-generated translations, subtitles, and transcripts are not used without review as substantively binding.

In the case of substantively sensitive content, in particular medical, pharmaceutical, legal, ethical, or safety-relevant content, particular susceptibility to errors shall be indicated. Where necessary, professionally reviewed materials shall be provided.

10. Additional Requirements Imposed by the AI-DB

The AI-DB may define additional requirements for certain systems, courses, degree programs, or forms of use, in particular regarding:

transparency;
quality assurance;
accessibility;
data protection;
information security;
documentation;
approval;
deletion;
evaluation.