Frauen und KI

Den Chancen stehen jedoch auch Risiken gegenüber. Wenn Algorithmen mit verzerrten Datensätzen trainiert werden, kann sich Gender Bias verstärken.

Voreingenommene Algorithmen
Viele KI-Systeme übernehmen Vorurteile aus den Trainingsdaten. Das kann dazu führen, dass Frauen benachteiligt werden, z. B. bei Bewerbungen oder Kreditentscheidungen. Beispiel: Ein bekanntes Beispiel war Amazons KI-Rekrutierungstool, das Bewerbungen von Frauen systematisch schlechter bewertete – weil es auf Daten trainiert war, die männlich dominierte Einstellungsverfahren widerspiegelten.

Lösungsansätze
Diversität in Entwicklungsteams, transparente Algorithmen und ethische Richtlinien können helfen, solche Verzerrungen zu minimieren. Zudem sind Führungspositionen in der Tech-Branche nach wie vor männlich dominiert, was die Perspektivenvielfalt in der KI-Entwicklung einschränkt. Deshalb ist es entscheidend, dass Frauen in Österreich stärker in KI-Forschung, -Entwicklung und -Politik vertreten sind, um diese Technologie aktiv und im Sinne der Gleichstellung mitzugestalten.