{"id":13350,"date":"2024-12-03T09:57:04","date_gmt":"2024-12-03T09:57:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/?p=13350"},"modified":"2025-02-03T15:31:28","modified_gmt":"2025-02-03T15:31:28","slug":"ki-diversitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/de\/blog\/ki-diversitaet\/","title":{"rendered":"KI & Diversit\u00e4t"},"content":{"rendered":"
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Bildquelle: Darstellung von ChatGPT von KI und Diversit\u00e4t<\/em><\/p>\n

Wird eine KI gefragt, wer im internationalen Fussball am meisten Tore geschossen hat, antwortet sie mit: \u00abCristiano Ronaldo mit 135 Toren\u00bb. Dies ist allerdings falsch, dann Christine Sinclair hat mit 190 am meisten Tore geschossen. Wie ist das m\u00f6glich? Die KI basiert auf den Informationen, mit denen sie gef\u00fcttert wurde. Leider ist es so, dass der M\u00e4nnerfussball eine viel h\u00f6here Pr\u00e4senz im Internet (und auch sonst) hat, als der Frauenfussball. Aus diesem Grund bedient sich die KI an den popul\u00e4rsten Antworten und gibt diese Falschinformation wieder. Das problematische dabei: Die bereits bestehende Diskriminierung wird verst\u00e4rkt.<\/p>\n

KI ist nicht neutral<\/h2>\n

Mit diesem Beispiel f\u00fchrte Nancy Wayland, CEO Wayland Consulting GmbH in den Rochester-Bern Connect-Talk zum Thema KI & Diversit\u00e4t ein. Es verdeutlicht sehr gut, welche Verzerrungen die KI generieren kann und wie sie bestehende Voreingenommenheit st\u00e4rkt. \u00abIch werde euch heute ein paar kritische Inputs geben, die dazu beitragen, dass ihr KI mit Verstand und Freude nutzen k\u00f6nnt\u00bb, so Wayland. Wichtig sei es zu verstehen, dass KI weder objektiv noch neutral ist. Es komme darauf an, in welchem Kontext die KI entstanden sei und wie sie eingesetzt werde. Die KI sei kein Zaubermittel, sondern ein Tool, das mit Intention genutzt werden sollte.<\/p>\n

Expert\/-innen gehen davon aus, dass in nicht allzu ferner Zukunft 90% der Internet Inhalte KI generiert sein werden. Verzerrungen, werden dadurch exponentiell weiter verbreitet. Warum dies kritisch ist, zeigt ein Beispiel von Bloomberg: Sie liessen durch eine KI Jobbeschreibungen mit Bildern erstellen. Eine Analyse zeigte, dass die KI f\u00fcr hoch bezahlte Jobs, wie \u00abAnwalt\u00bb durchgehend hellh\u00e4utige M\u00e4nner w\u00e4hlte und bei Berufen wie \u00abSozialarbeiter\u00bb \u00fcberwiegend dunkelh\u00e4utige Frauen.<\/p>\n

Woher die Verzerrungen kommen<\/h2>\n

\u00abBiases zu haben, ist menschlich. Wir alle haben sie! Sie helfen uns, die Welt schneller zu verstehen. Wichtig ist, dass wir uns dessen bewusst sind\u00bb, so Wayland. Diese Verzerrungen, die wir alle haben, bilden sich in der KI ab. Die KI wird mit menschengemachte Daten trainiert, und diese sind voll mit Vorurteilen. Doch nicht nur im Training der KI schleichen sich Verzerrungen ein, sondern durch den ganzen Kreislauf: Entwicklung, Testung und Nutzung. \u00abWer eine KI-Nutzung ohne Biases will, muss den ganzen Prozess im Auge haben\u00bb, sagt Wayland.<\/p>\n

Ein Beispiel, das zeigt, wie auch die Nutzung selbst zu mehr Vorurteilen f\u00fchrt, sind \u00a0\u00abPredictive Policing\u00bb KI-Systeme. Urspr\u00fcnglich kommen diese aus den USA werden aber inzwischen auch in der Schweiz eingesetzt. Diese Systeme sagen voraus, in welchen Quartieren es mit gr\u00f6sserer Wahrscheinlichkeit zu kriminellen Taten kommt. Entsprechend werden diese Quartiere mehr kontrolliert, was dazu f\u00fchrt, dass auch mehr kriminelle Taten entdeckt werden, wodurch diese Quartiere noch verd\u00e4chtiger werden. Es entsteht ein sogenannter \u00abAttention Bias\u00bb: Die Aufmerksamkeit wird auf etwas gerichtet und anderes ignoriert und dadurch best\u00e4tigen sich bestehende Meinungen.<\/p>\n

Die Rahmenbedingungen der KI-Entwicklung<\/h2>\n

Ein weiteres Thema sind die Rahmenbedingungen, in denen die KI entwickelt wird. Beispielsweise wirken weltweit in den Entwicklungsteams von KI-Innovationen nur 18% Frauen mit. Es erhalten auch viel mehr von reinen M\u00e4nnerteam gef\u00fchrte KI-Startups Risikokapital. Zudem nutzen Frauen deutlich weniger h\u00e4ufig KI als M\u00e4nner und auch sind T\u00e4tigkeiten, in denen typischerweise mehr Frauen t\u00e4tig sind, st\u00e4rker durch KI gef\u00e4hrdet als jene von M\u00e4nnern. Dies bedeutet, dass es sich um einen Bereich handelt, bei dem mehrheitlich M\u00e4nner entscheiden, was, wie und wann entwickelt wird.<\/p>\n

Ebenfalls verzerrt ist die Situation, wenn es darum geht zu entscheiden, wo die wirklichen Probleme liegen und f\u00fcr welche L\u00f6sungen Ressourcen eingesetzt werden. Deepfake beispielsweise ist eine Methode, bei der falsche Videos erstellt werden, in denen z.B. das Gesicht einer Person auf einen anderen K\u00f6rper gesetzt wird, ohne dass diese davon weiss. Zu 98% wird Deepfake in der Pornografie eingesetzt und die Leidtragenden sind zum gr\u00f6ssten Teil Frauen. In nur rund zwei Prozent der F\u00e4lle wird mit Deepfake Fehlinformationen produziert oder Betrug begangen. Trotzdem sind die heiss diskutierten Fragen jene rund um Fehlinformation und Betrug.<\/p>\n

Was k\u00f6nnen Unternehmen tun?<\/h2>\n

\u00abF\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen einiges tun, um diesen Verzerrungen entgegenzuwirken\u00bb, sagt Wayland. Es beginnt damit, f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI-Systemen interdisziplin\u00e4re, diversen Teams einzusetzen. Anschliessen hilft es, diversifizierte Datens\u00e4tze zu nutzen. Hierbei gibt es auch bereits eigene Algorithmen, die Datens\u00e4tzeauf m\u00f6gliche Verzerrungen testen. Ethische Richtlinien und Standards, die in kleinen Schritten umgesetzt werden k\u00f6nnen, f\u00fchren ebenfalls zu deutlichen Verbesserungen. Und zu guter Letzt k\u00f6nnen auch Audits und unabh\u00e4ngige, spezialisierte Boards eingesetzt werden.<\/p>\n

Am Ende des Mittagstalks gibt Wayland drei menschliche Eigenschaften mit, auf die wir angewiesen sind, wenn wir die KI gut nutzen wollen: das Bewusstsein (+ intellektuelle Neugier), Reflexionsf\u00e4higkeit und die Bereitschaft zum Perspektivenwechsel. Schlussendlich ist die KI ein Tool und wir entscheiden, was wir damit machen.<\/p>\n

Mehr zu Diversit\u00e4t und Inklusion gibt es im CAS Leadership & Inclusion<\/a>.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t <\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\u00abKritisches Hinterfragen wird zur Kernkompetenz f\u00fcr Leader\/-innen\u00bb, sagt Nancy Wayland \u2013 und dies gilt auch f\u00fcr die KI. Im Mittagstalk bei Rochester-Bern erkl\u00e4rte sie, weshalb die KI die Realit\u00e4t verzerrt und wie F\u00fchrungskr\u00e4fte dem entgegenwirken k\u00f6nnen. 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