Trotz des transformativen Potenzials der KI sind Frauen in ihrer Entwicklung nach wie vor unterrepräsentiert, was zu Vorurteilen führt und die Ungleichheit verstärkt. Die Beseitigung dieser Lücke ist unerlässlich für den Aufbau fairer, ethischer und inklusiver KI-Systeme.

Gegenwärtig sind nur 22 % der Arbeitsplätze im Technikbereich in der EU mit Frauen besetzt – eine Zahl, die noch weiter sinkt, wenn man den Weg von der Ausbildung bis zur Beschäftigung betrachtet. Die entsprechenden Statistiken können Sie hier einsehen. In Deutschland liegt der Anteil der weiblichen KI-Fachkräfte bei etwa 20 %, was auf ein erhebliches Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern in diesem Bereich hinweist.

Auswirkungen von KI auf die Gleichberechtigung der Geschlechter  

KI kann neue Möglichkeiten eröffnen. Der Einsatz von KI geht über die traditionellen STEM-Rollen (Science, Technology, Engineering, Mathematics) hinaus und schafft Chancen für Frauen mit unterschiedlichem Hintergrund. Den vollständigen Bericht können Sie hier lesen.

Gender Bias in KI

• Bei KI-Systemen sehen wir, dass es eine geschlechtsspezifische Voreingenommenheit gegenüber Frauen gibt. So hat sich das System von Amazon beispielsweise selbst beigebracht, männliche Bewerber vorzuziehen. Es benachteiligte Lebensläufe, die das Wort „Frauen“ enthielten, wie etwa „Kapitänin des Frauenschachclubs“. Zudem stufte es Absolventinnen von zwei reinen Frauen-Colleges herab, wie mit der Angelegenheit vertraute Personen berichten.

• Im Bericht der UNESCO über Gender Bias in der KI heißt es:

  – KI-Modelle assoziieren männliche Namen mit Karriere, Geschäft und Führung (z. B. „Führungskraft“, „Gehalt“).

  – Weibliche Namen werden mit häuslichen Rollen in Verbindung gebracht (z. B. „Heim“, „Familie“, „Kinder“).

  – Frauen wurden häufiger mit Berufen wie Krankenschwester, Lehrerin oder Hausangestellter in Verbindung gebracht, während Männer mit Arzt, Ingenieur oder Geschäftsführer assoziiert wurden.

• Dr. Joy Buolamwinis Forschung zur Voreingenommenheit in KI-Systemen hat entscheidend dazu beigetragen, die Gleichstellung der Geschlechter in Technik und Technologie voranzutreiben. Ihre Untersuchung ergab, dass KI-gestützte Gesichtserkennungssysteme bei der Identifizierung dunkelhäutiger Frauen eine Fehlerquote von 34,7 % aufwiesen, während diese bei hellhäutigen Männern nur bei 0,8 % lag.

Die geschlechtsspezifische Voreingenommenheit beschränkt sich nicht auf diese Beispiele. Bitten Sie eine KI beispielsweise darum, ein Bild eines CEOs zu generieren, erstellen die meisten Modelle männliche Darstellungen. Auch KI-Sprachassistenten verwenden standardmäßig weibliche Stimmen (z. B. Siri, Alexa).