Wie können KI-Technologien ungewollt soziale Vorurteile bei der Kategorisierung oder Interpretation von Geschlechtsidentitäten verstärken?
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und wird derzeit für verschiedene Zwecke wie Gesichtserkennungssysteme, Sprachassistenten, Chatbots und autonome Fahrzeuge eingesetzt. Ein Bereich, in dem KI unbeabsichtigt soziale Vorurteile aufrechterhalten kann, ist jedoch ihre Fähigkeit, Geschlechtsidentitäten zu klassifizieren oder zu interpretieren. In diesem Aufsatz wird untersucht, wie KI-Algorithmen trainiert werden können, um bestimmte Geschlechter und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu erkennen.
Eine Möglichkeit, soziale Vorurteile unbeabsichtigt durch KI-Algorithmen zu verstärken, ist die Verwendung von Machine-Learning-Modellen. Diese Modelle wurden entwickelt, um aus Datensätzen zu lernen und Vorhersagen auf der Grundlage der in diesen Datensätzen gefundenen Muster zu treffen.
Wenn diese Datensätze jedoch in Richtung bestimmter Geschlechter verschoben werden, können sie zu KI-Algorithmen führen, die in Richtung anderer Geschlechter verschoben werden. Wenn der KI-Algorithmus beispielsweise mit Bildern von Männern und Frauen trainiert wird, kann es schwierig sein, nicht-binäre Individuen zu erkennen, die in keine der Kategorien passen. Ebenso, wenn der KI-Algorithmus auf den Sprachmustern von Menschen mit einem bestimmten Akzent oder Dialekt trainiert wird, kann es schwierig sein, Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen zu verstehen. Eine weitere Möglichkeit, wie KI-Algorithmen unbeabsichtigt soziale Vorurteile verstärken können, ist die Verwendung von Natural Language Processing (NLP). NLP beinhaltet das Training von Maschinen, um die menschliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu reagieren.
Wenn der Eingabetext jedoch eine voreingenommene Sprache enthält, z. B. „er" oder „sie", kann das Ergebnis diese Voreingenommenheit widerspiegeln. Wenn beispielsweise ein KI-System so programmiert ist, dass es Geschlechtspronomen interpretiert, kann es davon ausgehen, dass alle Personen, die „er" oder „sie" verwenden, männlich oder weiblich sind, was zu einer falschen Einstellung gegenüber transgender oder nicht-binären Personen führen kann. Darüber hinaus können KI-Systeme auch auf historische Daten zurückgreifen, die kulturelle Normen oder Stereotypen über Geschlechterrollen widerspiegeln. Wenn zum Beispiel ein Bilderkennungsmodell auf Fotos trainiert wurde, auf denen Frauen oft als Hausfrauen oder Krankenschwestern dargestellt werden, könnte dies für die Anerkennung professioneller Frauen in anderen Bereichen kämpfen. Dies kann besonders problematisch für Frauen sein, die versuchen, in traditionell männliche Branchen wie MINT einzudringen. Darüber hinaus können KI-Systeme, die in Einstellungsprozessen verwendet werden, unbeabsichtigt soziale Vorurteile aufrechterhalten, indem sie bestimmte Geschlechter bevorzugen. Zum Beispiel kann die Gesichtserkennungssoftware, die zur Überprüfung von Bewerbern verwendet wird, nicht-binäre Personen oder Frauen, die kein Make-up oder Kleid in einer bestimmten Weise tragen, nicht identifizieren. Ebenso können Sprachassistenten Frauen nicht erkennen, die hohe Stimmen oder Akzente haben, die mit bestimmten Regionen verbunden sind. Um diese Probleme zu lindern, müssen Forscher sicherstellen, dass KI-Algorithmen auf Vielfalt ausgelegt sind. Dazu gehört, sie an verschiedenen Datensätzen zu schulen, sie an verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu testen und Feedback aus marginalisierten Gemeinschaften einzubeziehen. Darüber hinaus sollten Entwickler versuchen, Algorithmen zu erstellen, die weniger von der Gendersprache abhängen, sondern sich stattdessen auf die Vermittlung grundlegender Konzepte konzentrieren. Schließlich sollten menschliche Aufsicht und Überprüfung in KI-Systeme eingebettet werden, um Diskriminierung aufgrund der Geschlechtsidentität zu verhindern.
Wie können KI-Technologien ungewollt soziale Vorurteile bei der Klassifizierung oder Interpretation von Geschlechtsidentitäten verstärken?
Die zunehmende Verbreitung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) hat es Maschinen ermöglicht, verschiedene Aufgaben auszuführen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Eine dieser Aufgaben ist die Kategorisierung und Interpretation der Geschlechtsidentität. Obwohl KI-Systeme so konzipiert sind, dass sie objektiv und unparteiisch sind, können sie dennoch unbeabsichtigt soziale Vorurteile verstärken. Dies kann passieren, wenn die von diesen Systemen verwendeten Algorithmen auf Datensätze angewiesen sind, die verschobene Informationen enthalten.