Siri und Alexa - die Sprachassistenzsysteme von Apple und Amazon - haben weibliche Namen und in der Standardeinstellung eine weibliche Stimme. Sie sind "Assistentinnen" und damit Befehlsempfänger, die laut Studien am besten die sprachlichen Anordnungen von Männern verstehen - die von älteren Frauen dagegen systematisch schlechter.
Sprache als Geschlechtsmarker
Ein Problem in vielfacher Hinsicht, wie kürzlich ein Unesco-Bericht feststellte: Vor dem Hintergrund, dass Kinder mit der Spracherkennungstechnologie aufwüchsen und Sprache ein Geschlechtsmarker sei, bestehe die Gefahr, dass bestimmte Vorstellungen von Frauen als dienende Maschinen transportiert und tradierte Rollenbilder überdauern würden.
Eine Tagung der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg befasst sich deshalb an diesem Wochenende in der sachsen-anhaltischen Landeshauptstadt mit Künstlicher Intelligenz (KI) mit Blick auf Geschlechterklischees. Dabei geht es um die Frage, ob durch den Einfluss von KI gesellschaftliche Diskriminierungsmuster der Geschlechter verstärkt werden. Teilnehmen kann an der bis Sonntag dauernden Konferenz "KI-Convention und Gender" jeder Interessierte.
"Künstliche Intelligenz bestimmt bereits intensiver unseren Alltag, als wir denken und wahrnehmen", so die Magdeburger Informatikerin Sanaz Mostaghim, die die Konferenz mit organisiert hat. "Weltweit ist dabei nicht einmal jede vierte KI-Fachkraft eine Frau." Daraus ergäben sich eine Reihe von Fragestellungen: Schlägt sich die männlich dominierte KI-Kompetenz auch in Denkmustern bei der KI nieder? Mit welchen Daten füttern Programmierer lernende Systeme und werden dadurch unbemerkt Vorurteile in Algorithmen reproduziert?
Berücksichtigung religiöser Aspekte
KI-Systeme lernen aus riesigen Datensätzen. Auch Sprachassistenzprogramme sind KI - sie werden durch tausende menschliche Sprachaufnahmen trainiert. "Es ist so, dass sich Algorithmen an uns anpassen", so Mostaghim. "Wenn ich Daten einspeise, lernt das Programm das, was ich eingespeist habe." Um Diskriminierungen auszuschließen, sei es deshalb wichtig, die Daten "richtig" zu sammeln.
"Wenn wir neutrale Produkte haben wollen, brauchen wir Vielfalt", betont die Professorin. "Das heißt, dass wir nicht nur mehr Frauen brauchen, die Programme schreiben, sondern die Technikteams sollten auch in anderen Punkten deutlich diverser sein." Hinzu komme, dass die Diversität auch in den Datensammlungen fehle. "Weiblich, männlich, klein, groß, dick, dünn, schwarz, weiß, Jude, Muslim, Christ, nicht-religiös - möglichst viele verschiedene Aspekte müssen berücksichtigt werden." Es sei essenziell, dass möglichst verschiedene Nutzer repräsentiert würden.
Serge Autexier vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sieht das genauso. "Männer entwickeln Dinge, die für Männer gut sind", sagt der Wissenschaftler. "Wenn wir also eine Technik für die gesamte Gesellschaft produzieren wollen, muss sich diese Vielfalt auch bei den Informatikern widerspiegeln."
Bedeutung von Vorbildern
Um speziell Schülerinnen für Informatik zu begeistern, hat das DFKI deshalb das Projekt "Smile" ins Leben gerufen. "Viele Mädchen haben eine falsche Vorstellung von Informatikern - sie denken, dass wir den ganzen Tag im Dunkeln am Computer sitzen." Eine eigens eingerichtete Labor-Wohnung etwa mit steuerbaren Betten, sich wie von Zauberhand öffnenden Türen und selbst fahrenden Rollatoren soll den Mädchen Lust aufs Programmieren machen. "Sie können das genauso gut wie Jungs, aber oft fehlt es ihnen an Selbstbewusstsein", stellt Autexier fest. Außerdem müssten sie auch aushalten können, dass sie in der Informatik oft immer noch allein auf weiter Flur seien.
19 Prozent der Informatikstudenten bundesweit sind weiblich. "Davon spezialisieren sich aber die meisten in Medieninformatik und Visualistik, die wenigsten studieren technische Informatik", bedauert Mostaghim. Genau diese brauche es aber, um KI-Programme zu schreiben. "Vorbilder sind besonders wichtig", sagt die Wissenschaftlerin. Das sei wie bei Kanzlerin Angela Merkel - allein dadurch, dass es sie gibt, wissen schon kleine Mädchen, dass sie Kanzlerin werden können.
