KI kann verwendet werden, um Aufgaben zu automatisieren, die Natural Language Processing (NLP) erfordern, wie z. B. Chatbots für den Kundensupport. Diese Chatbots werden oft anhand von Datensätzen trainiert, die eine große Menge an Daten aus verschiedenen Quellen enthalten, einschließlich Social-Media-Posts und Online-Foren, in denen Menschen ihre Erfahrungen mit der Geschlechtsidentität diskutieren. Wenn dies geschieht, kann die KI unbeabsichtigt Missverständnisse oder sogar schädliche Stereotypen über Transgender-Personen reproduzieren. Dies liegt daran, dass die Algorithmen, die diese Systeme steuern, auf den Mustern beruhen, die sie in den Trainingsdaten finden, und diese Vorurteile letztendlich verstärken können, ohne es zu merken.
Wenn ein Datensatz beispielsweise negative Kommentare über das Aussehen von Transgender-Personen enthält, kann dies dazu führen, dass der Chatbot abfällige Bemerkungen macht, wenn er mit ihnen kommuniziert. Ebenso, wenn der Datensatz veraltete Sprache oder Annahmen über Geschlechterrollen enthält, kann der Chatbot aufgrund dieser Vorurteile falsche Schlüsse oder Urteile ziehen. Eine weitere Möglichkeit, wie KI Missverständnisse rund um die Geschlechtsidentität verewigen kann, ist die visuelle Erkennung. Es ist bekannt, dass Gesichtserkennungssoftware die Identifizierung von nicht-binären Personen aufgrund des Mangels an umfassenden Trainingsdaten zur Geschlechterexpression über binäre männliche/weibliche Varianten hinaus bekämpft. Dies kann zu außergewöhnlichen Praktiken führen, wie zum Beispiel Menschen dazu zu zwingen, ihre legitimen Namen anstelle von bevorzugten Pronomen zu verwenden, was ihre Identität ungültig machen kann. Darüber hinaus wird Gesichtserkennungstechnologie häufig bei Sicherheitsmaßnahmen wie Flughafenkontrollen eingesetzt, was zu einer Diskriminierung von Personen führen kann, die nicht den traditionellen Vorstellungen von Männlichkeit oder Weiblichkeit entsprechen. Das Problem geht über KI-Systeme hinaus. In einigen Fällen können KI-Entwickler selbst eine unbewusste Neigung zu bestimmten Geschlechtern haben, was dazu führt, dass sie Produkte entwickeln, die die bestehende Machtdynamik in der Gesellschaft verstärken. Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI versehentlich Sexismus und Cisnormativität fördern kann. Um dieses Problem zu bekämpfen, ist es für Unternehmen, die KI-Tools entwickeln, wichtig, sich an ihre potenziellen Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen zu erinnern und sicherzustellen, dass alle Stimmen während des Entwicklungsprozesses gehört werden. Entwickler sollten auch eng mit Experten aus unterrepräsentierten Communities zusammenarbeiten, die Einblicke in wichtige Probleme geben können, die angegangen werden müssen, bevor neue Produkte auf den Markt kommen. Im Allgemeinen müssen wir, obwohl KI viele Möglichkeiten für Innovationen bietet, wachsam bleiben, um zu verhindern, dass schädliche Stereotypen im Zusammenhang mit der Geschlechtsidentität verstärkt werden.
Wie kann KI unbeabsichtigt Vorurteile oder Missverständnisse über die Geschlechtsidentität reproduzieren?
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) kann potenziell dazu führen, dass Vorurteile und Missverständnisse in Bezug auf die Geschlechtsidentität perpetuieren, da sie von den für ihr Lernen verwendeten Daten beeinflusst wird. Diese Daten können eine voreingenommene Einstellung zur Geschlechtsidentität widerspiegeln, die dazu führen kann, dass das KI-System diese Vorurteile im Entscheidungsprozess reproduziert.