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Eine Person hält eine Glasplatte mit einem Hologramm

Quelle: rawpixel/Freepik

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiger Baustein für mehr Nachhaltigkeit – sowohl im Verkehr als auch im digitalen Bereich. Doch viel zu häufig wird durch KI diskriminiert, argumentiert die Parlamentarische Staatssekretärin Daniela Kluckert. Wo die Probleme herkommen, und wie man sie behebt, erklärt sie in einem Gastbeitrag im Handelsblatt.

Geschlechterungleichheit bei Daten und Fachkräften

Kluckert sieht zwei unterschiedliche Punkte, die diskriminieren. Zum einen wirken an der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz noch zu wenige Frauen mit. Deshalb fordert sie mehr weibliche Fachkräfte und vor allem gemischte Arbeitsgruppen.

Daniela Kluckert:

In divers besetzten Teams erhöht sich die Chance für eine bessere Generalisierbarkeit und Qualität der Forschungsergebnisse.

Außerdem entstehen Probleme, wenn KI-Systeme auf Datensätze zurückgreifen, in denen es Geschlechterungleichheit gibt.

Zum Beispiel, wenn es bei der Entwicklung von Spracherkennungssoftware mehr männliche als weibliche Stimmproben gibt. Dann werden die Stimmen von Männern eher erkannt. Frauen hingegen haben weniger Nutzen aus der Software und werden so benachteiligt.

Die Lösung: Bildung und Aufklärung

Daniela Kluckert:

Die diskriminierende KI ist aber zum Glück ein Auslaufmodell. Die Bundesregierung hat mit ihrer Digitalstrategie die Weichen dafür gestellt: Sensibilisierung, Bildung und Diversität sind der Schlüssel zu einer besseren KI.

Damit in Deutschland mehr Frauen den Weg in die KI-Entwicklung finden, fördert die Bundesregierung Bildungsangebote. Im Rahmen der Digitalstrategie zum Beispiel die Nationale Bildungsplattform NBP und die Online-Weiterbildungsplattform NOW. Ebenso wichtig ist der Abbau der Ängste und Vorurteile gegenüber neuen Technologien wie der Künstlichen Intelligenz. Für diese Aufklärungsarbeit wird im Rahmen der Digitalstrategie das Zentrum für vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz eingerichtet.

Daniela Kluckert:

Damit wir auch Menschen unterschiedlicher Herkunft, unterschiedlichen Alters oder Geschlechts für das Fach begeistern.