UNF#CK YOUR DATA

Ethical AI - Warum es nicht reicht die KI Outputs fair gestalten zu wollen | Barbara Lampl

Mar 19, 2025

Barbara Lampl, Geschäftsführerin von Empathic Business und Expertin für Ethical AI, beleuchtet die oft unsichtbaren Herausforderungen in der Datenannotation. Sie erklärt, wie die Arbeitsbedingungen für Clickworker in der KI-Entwicklung kritisiert werden müssen und vergleicht die unethischen Praktiken mit historischen Ausbeutungen. Außerdem diskutiert sie die Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Daten für faire KI-Outputs sowie die menschlichen Geschichten hinter den Algorithmen. Ein eindringlicher Blick auf das, was oft im Schatten bleibt.

01:03:41

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Barbara Lampl

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Quick takeaways

Die unzureichende Anerkennung und der Mangel an fairen Arbeitsbedingungen für Data-Annotatoren gefährden die ethische Integrität von KI-Systemen.

Die effiziente Verwaltung und Analyse von Daten ist entscheidend, um Unternehmen im wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich zu positionieren.

Die Anfänge der Datenannotierung verdeutlichen die unverzichtbare Rolle von Menschen bei der Qualitätssicherung und dem Aufbau von Algorithmen.

Deep dives

Die Grundlage von Ethik in KI

Die Diskussion über ethische Künstliche Intelligenz (KI) konzentriert sich oft auf die Ergebnisse, die diese Technologien liefern. Dabei wird häufig übersehen, dass die Menschen, die an der Datenbasis arbeiten, oft nicht die Anerkennung erhalten, die sie verdienen. Diese Menschen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und transparent sind, da die Daten, die sie vorbereiten und annotieren, die Grundlage für alle Algorithmen darstellen. Das Versäumnis, ihre Arbeit adäquat zu würdigen, kann dazu führen, dass ethische Probleme in der KI unentdeckt bleiben.

Intro

4min

Ethik und Entwicklung der KI: Daten im Fokus

9min

Die Herausforderungen der Datenannotation und Content-Moderation

17min

Die dunklen Seiten des Datenlabelings und ethische Implikationen für KI

3min

Herausforderungen beim Datenlabeln für KI

10min

Die Herausforderungen der Clickworker in der KI-Datenverarbeitung

17min

Reflexion über persönliche KPIs und neue Ohrwürmer

3min

Die menschlichen Geschichten hinter Künstlicher Intelligenz

2min

TRIGGERWARNUNG – Wir sprechen unmenschliche Arbeitsbedingungen und Menschen die mit unangemessene Inhalte sichten und prüfen müssen.

Wenn Daten doch die Grundlage von KI sind und wir eine ethical AI mal Ende zu Ende betrachten wollen, dann müssen wir doch eigentlich genau an der Quelle anfangen. Aber warum wird darüber so wenig gesprochen? Und was läuft hier schon alles falsch?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl, Geschäftsführerin von Empathic Business.

Wenn es um das Thema Ethical AI geht, dann betrachten die meisten Menschen gerne die Outputs. Also dass hier eine faire und ausgewogene Mischung an Ergebnissen repräsentiert wird. Manchmal wagt man noch den Blick darauf wie die Daten für das Training zusammengestellt werden.

Aber wie genau diese Daten zugänglich gemacht oder erfasst wurden, darüber wird nur selten berichtet. Denn das ist ein Bereich, den die großen Tech Unternehmen oft nur zu gerne unsichtbar halten würden.

Barbara Lampl nimmt uns mit auf eine Geschichtsstunde durch das Datalabeling oder Dataannotation. Denn Daten und Informationen waren schon immer ein Wettbewerbsvorteil. In der digitalen vernetzten Welt wird dies besonders schnell sichtbar. Angefangen von Yahoo deren Surfer das frühe Internet kartografiert haben bis zu den heutigen Taskern, die die Grundlage für die modernen KI Systeme legen. Data is king!

Gut sortierte, kategorisierte und beschriftete Daten sind der entscheidenden Vorteil. Vom Labeling für KI Modelle bis zur Content Moderation auf den sozialen Medien. Wer die besten Daten hat, hat die zuverlässigsten Algorithmen.

Das Bizarre: Die Menschen die die Grundlagen dafür legen, dass andere Milliardäre werden, verdienen oft nur wenige Dollar die Stunde. Und das für Arbeit im Sekundentakt die oft unter prekären Bedingungen stattfindet und bei der die Menschen zum Teil ohne Ausbildung oder Betreuung mit extremen Inhalten konfrontiert werden.

Kein Wunder, dass diese Karawane immer weiter zieht, denn Ausbeutung ist nicht nachhaltig und viele der Tasker lernen schnell die Systeme die sie aufbauen selbst zu nutzen um ihre Arbeit zu erleichtern.

Doch auch dieser unbequemen Wahrheit müssen wir uns stellen, wenn wir KI Systeme nutzen. Und uns manchmal fragen – Warum sind die Ergebnisse so seltsam?

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Buchempfehlung von Barbara: Feeding the Machine – Mark Graham

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