Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit ihren Kunden arbeiten und interagieren. Eine Anwendung der KI ist die Geschlechtsidentifikation, bei der sie anhand ihres Aussehens oder Verhaltens feststellen kann, ob eine Person männlich oder weiblich ist. Es gibt jedoch Bedenken, dass diese Systeme soziale Vorurteile gegenüber Geschlechtsidentitäten und Stereotypen verstärken könnten. Dies kann schwerwiegende Folgen für Randgruppen haben, die bereits diskriminiert werden. Dieser Artikel untersucht, wie KI-Systeme Gefahr laufen, soziale Vorurteile bei der Geschlechtsidentifikation zu verstärken, und diskutiert Möglichkeiten, dieses Problem zu lindern.
Zunächst verlassen sich KI-Algorithmen auf große Datensätze, um sich selbst zu trainieren. Diese Datensätze spiegeln häufig bestehende Vorurteile in der Gesellschaft wider, was bedeutet, dass sie diese bei der Kategorisierung oder Vorhersage der Geschlechtsidentität aufrechterhalten können. Zum Beispiel neigt Gesichtserkennungssoftware, die Bilder aus Filmen und Fernsehsendungen verwendet, dazu, farbige Frauen aufgrund der begrenzten Repräsentation in diesen Medien fälschlicherweise als Männer zu identifizieren. Ebenso neigen Sprachassistenten, die Sprachmuster erkennen, dazu, die Stimmen von Frauen zu unterschätzen, weil viele ihrer Akzente und Dialekte nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Darüber hinaus zeigen Sprachmodelle, die auf Textdaten trainiert sind, die in Online-Suchen und Social-Media-Posts verwendet werden, auch eine Voreingenommenheit gegenüber nicht-binären Persönlichkeiten.
Darüber hinaus lernen KI-Algorithmen, indem sie Muster in Daten erkennen. Sie verwenden diese Modelle für Vorhersagen, aber wenn die Daten voreingenommene Informationen enthalten, werden die Vorhersagen auch voreingenommen sein. Zum Beispiel kann ein KI-System, das zur Analyse von Bewerbungen entwickelt wurde, Frauen niedrigere Punktzahlen zuweisen, weil es auf historischen Daten trainiert wurde, die zeigen, dass weniger qualifizierte Kandidaten hauptsächlich Männer waren. Gleiches gilt für andere Bereiche wie Gesundheit, Finanzen und Bildung. Darüber hinaus können einige KI-Systeme neue Formen der Diskriminierung auf der Grundlage der angeblichen Geschlechtsidentität schaffen. Zum Beispiel kann ein virtueller Assistent, der so programmiert ist, dass er Empfehlungen für Dating-Sites gibt, Benutzer mit potenziellen Partnern auf der Grundlage ihres geschlechtsspezifischen Ausdrucks und nicht ihrer sexuellen Orientierung abgleichen. Dies würde Transgender ausschließen, die nicht in binäre Kategorien passen. Es gibt jedoch Schritte, die wir ergreifen können, um das Risiko zunehmender sozialer Vorurteile in KI-Systemen zu verringern. Ein Ansatz besteht darin, sicherzustellen, dass die für das Training von KI-Algorithmen verwendeten Daten unterschiedliche Perspektiven widerspiegeln. Unternehmen müssen mit marginalisierten Gemeinschaften zusammenarbeiten, um umfassendere Daten zu sammeln und ihre Algorithmen entsprechend anzupassen. Sie müssen ihre KI-Systeme auch mit Methoden wie Gegenprüfung und Fehleranalyse testen, um unbeabsichtigte Vorurteile zu erkennen. Darüber hinaus sollten Unternehmen in Betracht ziehen, Schutzmaßnahmen wie menschliche Überprüfungsprozesse zu schaffen oder den Nutzern Optionen zur Korrektur falscher Geschlechtsidentifikationen zu bieten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI zwar viele Branchen verändert hat, ihre Anwendung auf die Geschlechtsidentität jedoch Bedenken hinsichtlich der Aufrechterhaltung bestehender sozialer Vorurteile aufwirft. Indem sie sicherstellen, dass die Daten, die für das Training von KI-Algorithmen verwendet werden, unterschiedliche Perspektiven widerspiegeln, sie auf Voreingenommenheit testen und Schutzmaßnahmen schaffen, können Unternehmen dieses Problem abmildern und ihre Produkte für alle zugänglich machen.
Wie laufen KI-Systeme Gefahr, soziale Vorurteile bei der Kategorisierung oder Prognose von Geschlechtsidentitäten zu verstärken?
KI-Systeme, die auf Daten aus menschlichen Quellen angewiesen sind, können darauf trainiert werden, bestimmte Attribute zu erkennen, die mit einem bestimmten Geschlecht verbunden sind, wie etwa die Länge der Haare oder der Ton der Stimme, die bestehende Stereotype und Vorurteile gegenüber bestimmten Geschlechtern aufrechterhalten können. Wenn die persönlichen Informationen einer Person beim Training dieser Algorithmen verwendet werden, können sie außerdem veraltete Annahmen über Geschlechterrollen und Identitäten widerspiegeln, was zu voreingenommenen Vorhersagen oder Klassifikationen führt.