Fight the Bias - Was KI Fairness von Feminismus lernen kann | Eva Gengler

Jul 16, 2025

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KI und Feminismus klingen auf den ersten Blick nach zwei komplett getrennten Feldern. Aber was haben diese beiden Themen gemeinsam und wie können feministische Ansätze dabei helfen KI Systeme fairer und besser zu machen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Gengler, Promotionsstudentin an der FAU Erlangen-Nürnberg und Gründerin von FeministAI und EnableYou.

KI skaliert und automatisiert Dinge. Mit den Daten mit denen sie trainiert wurde und die damit für die KI die Welt repräsentieren.

Jetzt ist es aber so, dass nicht alle Daten dieser Welt gleichmäßig oder der Verteilung entsprechend in den KI Systemen landen. Das kann an den unterschiedlichsten Faktoren liegen.

Oft ist das gewollt, zum Beispiel wenn wir nur Bilder von uns zeigen die uns gut darstellen. Denn wer möchte ein Familienbild generieren bei dem Tante Erna den Mund aufreißt oder uns nach dem direkt nach dem Aufstehen sehr verknautscht zeigt.

Manchmal liegen aber auch andere Effekte dahinter, die die Verteilung nicht angemessen repräsentieren oder bestehende Missverhältnisse abbilden, die wir eigentlich nicht mehr wollen.

So sind für KI Systeme CEOs oft weiße Männer namens Christian oder Thomas. Diese sind in den Positionen überrepräsentiert. Das kann ein KI System allerdings nur schwer bewerten und so wird eine bildgenerierende KI oft einen CEO genauso darstellen.

Denn generell werden Frauen oft marginalisiert, aber nicht nur Frauen, auch People of Color.

Und diese Biase in den Trainingsdaten schlagen sich dann in den Ergebnissen wieder.

Das reicht von vermeintlich harmlosen Fällen wie Seifenspendern die nur helle Hände erkennen zu wirklich kritischen Themen. Wie in der Strafverfolgung.

Wenn die KI für Women of Color höhere Rückfallraten vorhersagt als für weiße Männer. Oder wenn Men of Color häufiger falsch verdächtig werden, weil die Gesichtserkennung nicht richtig klappt.

Damit hier eine KI fair wird und auf objektiveren Merkmalen urteilt müssen wir die Modelle eben besser trainieren. Mit der korrekten Zielsetzung und den richtigen Daten.

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Buchempfehlung von Eva: Unsichtbare Frauen -

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