14. Februar 2024
Künstliche Intelligenz & Vielfalt – Chancen, Risiken, Herausforderungen
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Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde: Während aktuell kaum ein Unternehmen in der Tech-Branche ohne dieses Thema auskommt, beeinflusst KI zunehmend auch andere Lebensbereiche. Large language models (LLM) wie ChatGPT helfen z.B. dabei, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Weitere Anwendungen aus dem KI-Kosmos unterstützen z.B. dabei, Roboter zu programmieren, Bilder automatisiert zu erkennen oder Geräte aus dem Internet der Dinge (IoT) mit Fähigkeiten auszustatten. Neben den unzähligen Chancen, die viele KI-Modelle bieten, bestehen auch Risiken: KI ist nicht empathisch, kann Menschen manipulieren und versteht Kontexte häufig nicht. Das kann mitunter dazu führen, dass KI nicht-nachvollziehbare und binäre Entscheidungen trifft, aus denen ein Nachteil für ihre Nutzer:innen entsteht – v.a. dann, wenn es um Vielfalt, die Individualität von Menschen und Diversitätsdimensionen geht. Doch wo liegen die Chancen, Risiken und Herausforderungen einer vielfältigen KI?
Inhalt
Künstliche Intelligenz – Große Potentiale
Künstliche Intelligenz (KI) simuliert menschliche Intelligenz maschinell. Maschinen lernen zu denken und menschliche Handlungen nachzuahmen. KI automatisiert Prozesse und schafft Raum für Innovationen. Sie kann die Lebensqualität verbessern und globale Herausforderungen lösen, etwa durch Algorithmen zur Nahrungsverteilung, Mülltrennung oder optimierte Lieferketten. Doch wo Chancen entstehen, gibt es auch Risiken. KI-Systeme hängen stark von Entwickler:innen ab, was Transparenzprobleme und Monopole begünstigt. Zudem werfen Haftung, Datenschutz und Ethik Fragen auf, die in den kommenden Jahren geklärt werden müssen
Vielfalt bei der Entwicklung von KI
Auch der Einfluss von Vielfalts- und Inklusionsaspekten auf KI-Modelle muss künftig eine stärkere Rolle spielen: Bei der Entwicklung von KI ist es unerlässlich, kulturelle und religiöse Aspekte sowie verschiedene Weltanschauungen miteinzubeziehen und bspw. auch die Diversität des Entwicklerteams zu beachten. Im besten Fall sollte KI allen Mitgliedern der Gesellschaft dienlich sein – und unsere Gesellschaft besteht nun mal aus Menschen mit verschiedenen Hintergründen wie soziale und kulturelle Herkunft, Geschlecht, sexuelle Orientierung oder Behinderung und der intersektionalen Verschränkung dieser Dimensionen. Lässt man diese Aspekte bei der Entwicklung außer Acht, kann dies negative Folgen für einige Bevölkerungsgruppen haben.
Ein Beispiel: Die ghanaisch-kanadische Informatikerin Joy Boulamwini untersuchte im Jahr 2018, wie zuverlässig automatisierte KI-Gesichtserkennung Männer und Frauen sowie ‘schwarze’ und ‘weiße’ Personen erfasst – mit einem überraschenden Ergebnis: Bei ‘weißen’ Männern irrte sich die KI-Software bei nur bei ca. einem Prozent, während die Gesichtserkennung bei ‘schwarzen’ Frauen in über 35% der Fälle falsch lag. Bei diversen KI-Entwicklerteams ist jedoch davon auszugehen, dass alle Dimensionen der Vielfalt berücksichtigt und verschiedene Aspekte in die Entwicklung einbezogen werden, damit die KI nicht mit typischen Stereotypen und Vorurteilen arbeitet. Um Diskriminierung zu vermeiden, sollte KI also die vielfältigen Informationen diverser Lebenswelten widerspiegeln.
Vielfalt und KI in Zusammenarbeit
Darüber hinaus kann KI im Unternehmen auch dabei helfen, Prozesse vielfältiger und diversitätssensibler zu gestalten, z.B. im Rahmen eines effizienten und unvoreingenommenen Recruiting. Dabei können KI-Systeme u.a. Lebensläufe vorurteilsfrei filtern und analysieren. Wenn fachliche Kompetenzen und Soft Skills bevorzugt behandelt werden, kann ein menschlicher Bias durch die Nutzung entsprechender Tools wie Recruitee oder Skillate sogar von vorneherein ausgeschlossen werden. Gleichzeitig werden Sprachbarrieren mit KI abgebaut und die globale Vernetzung stärker gefördert.
Das ist besonders wichtig für die Zusammenarbeit internationaler Teams. KI-gestützte Systeme wie DeepL übersetzen bereits Social Media-Seiten und Webseiten automatisch. Zudem erstellt ein Large Language Model Inhalte, die kulturelle Normen und Bedürfnisse schneller abdeckt, als es Menschen könnten. Ein Beispiel ist ChatGPT, das in kurzer Zeit vielseitige Texte nach Vorgaben verfasst. Doch auch hier bleibt die Frage: Welche interkulturellen Aspekte wurden bei der Entwicklung berücksichtigt – und welche nicht?
Lesen Sie passend dazu unseren Blogartikel „Diversity-Tools: Was der Markt bietet und worauf es ankommt“
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