K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) steht unter Beschuss! Eine Untersuchung der schlauen K\u00f6pfe der Hochschule Bielefeld hat ergeben, dass KI ein Problem mit Diskriminierung hat. Aber hey, keine Panik, das Forschungsteam hat auch gleich L\u00f6sungsans\u00e4tze parat. Es stellt sich heraus, dass vielf\u00e4ltigere Teams bereits w\u00e4hrend der Entwicklung von KI-Systemen helfen k\u00f6nnten, diese diskriminierenden Effekte zu vermeiden. <\/p>\n
Aber worum geht es \u00fcberhaupt? Nun, es gibt bereits konkrete Beispiele, in denen KI-Systeme diskriminierende Entscheidungen getroffen haben. Ein Recruiting-Roboter hat zum Beispiel Lebensl\u00e4ufe von Frauen aussortiert. Und auch bei der Ver\u00f6ffentlichung von Stellenanzeigen auf Social Media hat eine KI unterschiedlich zwischen den Geschlechtern unterschieden und technische Anzeigen h\u00e4ufiger M\u00e4nnern pr\u00e4sentiert. <\/p>\n
Das Forschungsteam hat herausgefunden, dass die KI aufgrund der \u00fcberwiegend m\u00e4nnlichen Pr\u00e4senz in technischen Berufen annimmt, dass dies auch in Zukunft so gew\u00fcnscht sei. Das nennt man dann wohl geschlechtsspezifische Voreingenommenheit. Besonders in gro\u00dfen Technologieunternehmen kann man diese Voreingenommenheit beobachten, da hier vorwiegend M\u00e4nner die Entwicklungsteams bilden. <\/p>\n
Aber das ist noch nicht alles! Die begrenzte Vertretung von Frauen in den Trainingsdaten beeinflusst auch die Leistungsf\u00e4higkeit von Stimm-, Sprach- und Gesichtserkennungssystemen. Diese Systeme sind h\u00e4ufig bei M\u00e4nnern zuverl\u00e4ssiger. <\/p>\n
Das Forschungsteam hat f\u00fcnf Kategorien identifiziert, die zu einer gerechteren und gleichberechtigteren K\u00fcnstlichen Intelligenz beitragen k\u00f6nnten. Da h\u00e4tten wir zum einen die Diskriminierungsfreiheit, dann die Wissensvermittlung und Bildung, die Geschlechterunterschiede (Sozialisierung und Stereotype), die Kommunikation und Benutzerfreundlichkeit sowie die Transparenz und Regulierung. Klingt nach einem Plan, oder?<\/p>\n
Besonders interessant fanden die Forschenden den sogenannten „Gender Bias“, eine systematische Verzerrung, die durch geschlechtsbezogene Stereotypisierung und Vorurteile in den Trainingsdaten entsteht. Das ist nat\u00fcrlich nicht so cool. <\/p>\n
Aber halt, es gibt Hoffnung! Der AI-Act der Europ\u00e4ischen Union erf\u00fcllt bereits gr\u00f6\u00dftenteils die Forderungen nach erh\u00f6hter Transparenz, einer Kennzeichnungspflicht und einer Regulierung von K\u00fcnstlicher Intelligenz. Das d\u00fcrfte einige der Gr\u00fcnde f\u00fcr die negative \u00f6ffentliche Wahrnehmung beseitigen, wie zum Beispiel mangelnde Transparenz, unzureichende Regulierung und Datenschutzunsicherheiten. <\/p>\n
Warum ist das wichtig? Nun, das Team hat festgestellt, dass K\u00fcnstliche Intelligenz derzeit nicht als vertrauensw\u00fcrdig angesehen wird und h\u00e4ufig als von M\u00e4nnern dominiert wahrgenommen wird. Und das Wissen \u00fcber KI ist auch noch ungleich verteilt: M\u00e4nner setzen sich intensiver mit dem Thema auseinander und sch\u00e4tzen ihre Kompetenzen h\u00f6her ein als Frauen. Das hat nicht nur negative Auswirkungen auf die M\u00f6glichkeiten und Karrierechancen von Frauen, sondern beeinflusst auch ma\u00dfgeblich die Entwicklung und Nutzung von Technologien, einschlie\u00dflich K\u00fcnstlicher Intelligenz. <\/p>\n
Die geringe Aufkl\u00e4rung \u00fcber KI und das mangelnde Verst\u00e4ndnis f\u00fchren dazu, dass sich weniger Menschen, insbesondere Frauen, mit KI befassen und sie seltener nutzen. Das wiederum verhindert die Beteiligung von Frauen an Entwicklungsprozessen und verst\u00e4rkt die Geschlechterungleichheit. Vorurteile, die besagen, dass Frauen und M\u00e4dchen weniger Interesse und Talent f\u00fcr Technik haben, f\u00fchren dazu, dass sich Frauen seltener f\u00fcr eine Karriere in der Technik entscheiden, was wiederum zu einer geringeren Anzahl von Frauen in Entwicklungsteams f\u00fchrt. <\/p>\n
Das Team warnt davor, dass KI-Anwendungen auch in Zukunft diese Verzerrungen als unvermeidlich oder sogar positiv betrachten k\u00f6nnten. Das w\u00e4re nat\u00fcrlich nicht so toll. Deshalb sollten bereits in der Schule Stereotypen sensibler behandelt und Frauen besser in technischen Bereichen gef\u00f6rdert werden. Es ist wichtig, Frauen fr\u00fchzeitig in die Entwicklung von KI-Anwendungen einzubeziehen und klare Richtlinien zu etablieren, um die Gleichberechtigung am Arbeitsplatz zu gew\u00e4hrleisten. Unternehmen sollten auch bedenken, dass der Zugang von Mitarbeiterinnen zu KI-Systemen m\u00f6glicherweise anders ist als der ihrer m\u00e4nnlichen Kollegen. <\/p>\n
Also, lasst uns die KI-Welt ein bisschen gerechter machen und daf\u00fcr sorgen, dass Diskriminierung in der Technologie der Vergangenheit angeh\u00f6rt. Denn K\u00fcnstliche Intelligenz sollte f\u00fcr alle da sein, unabh\u00e4ngig von Geschlecht, Vorurteilen oder Stereotypen.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: KI + Bielefeld + Technische Anzeigen<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) steht unter Beschuss! Eine Untersuchung der schlauen K\u00f6pfe der Hochschule Bielefeld hat ergeben, dass KI ein Problem mit Diskriminierung hat. Aber hey, keine Panik, das Forschungsteam hat auch gleich L\u00f6sungsans\u00e4tze parat. Es stellt sich heraus, dass vielf\u00e4ltigere Teams bereits w\u00e4hrend der Entwicklung von KI-Systemen helfen k\u00f6nnten, diese...<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9472,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-9473","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9473","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=9473"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9473\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/9472"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=9473"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=9473"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/byte-bucket.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=9473"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}