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Diskriminierung von Frauen in der Tech-Branche

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Diskriminierung von Frauen in der Tech-Branche

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2016 wurden Menschen auf GitHub, eine der größten open-source Software Communities weltweit, im Rahmen einer Studie darum gebeten, verschiedene Codes zu bewerten.
Ergebnis: Die Forschenden fanden heraus, dass von Frauen geschriebener Code in höherem Maße (78,6 %) positiv bewertet wurde als von Männern geschriebener Code (74,6 %). Dies war jedoch nur der Fall, wenn das Geschlecht der Person, die den Code geschrieben hat, nicht bekannt war. Wenn gekennzeichnet war, dass der Code von einer Frau stammte, sank die Akzeptanzquote auf 62,5 %. Die Studie belegt eindeutig, dass noch heute massive Vorurteile gegenüber Frauen herrschen und das zu Unrecht. Sie zeigt ebenfalls, weshalb es weiterhin einer Frauenquote bedarf, denn würde es tatsächlich um "Kompetenz" gehen, wäre sie nicht nötig.

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Gender Inequality

A woman uses a computer keyboard. Image: REUTERS/Tim Wimborne

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Global Agenda

The Agenda Weekly

A weekly update of the most important issues driving the global agenda

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Women are seen as better coders than men - but only if they hide their gender

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Gender Inequality A woman uses a computer keyboard. Image: REUTERS/Tim Wimborne Stay up to date: Gender Inequality Follow Don't miss any update on this topic Create a free account and access your personalized content collection with our latest publications and analyses.

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Wer entwickelt KI und ist an ihr beteiligt?

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Wer entwickelt KI und ist an ihr beteiligt?

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-USA: 75,8% männliche KI-Fachkräfte
-Deutschland: 84 % männliche KI-Fachkräfte
-Google: 96,4% der KI-Fachkräfte sind weiß und insg. 83% sind männlich

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"PayPal-Mafia" und Sexismus im Silicon Valley

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"PayPal-Mafia" und Sexismus im Silicon Valley

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Emily Chang: "Der männliche Nerd wurde erfunden. Seit den 1940er-Jahren gab es viele Programmiererinnen, sie haben unter anderem für das Militär und die Nasa gearbeitet. Als Computer immer größere Teile unseres Lebens übernahmen, stieg der Bedarf an Fachleuten. Also wurden Persönlichkeitstest entwickelt, um geeignetes Personal zu finden. Einer der verbreitetsten Tests wurde Mitte der 1960er-Jahre von zwei Psychologen entworfen, die 1.378 Programmierer befragten, darunter nur 186 Frauen. Sie kamen zu einem fatalen Ergebnis: "Gute Programmierer mögen keine Menschen". Diese Idee hat sich durchgesetzt, es war die Geburtsstunde des Nerds. Wenn Sie nach dieser Maxime Mitarbeiter einstellen, landen Sie automatisch eher bei Männern als bei Frauen. Dabei gibt es keinen wissenschaftlichen Beleg, dass Männer tatsächlich besser programmieren oder Matheaufgaben lösen können als Frauen. Und keine Menschen zu mögen ist sogar sehr hinderlich für einen guten Entwickler."

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Das Silicon Valley gilt als Arbeitsplatz mit paradiesischen Arbeitsbedingungen - zumindest für Männer. Frauen dagegen kämpfen seit Jahren gegen Sexismus und Diskriminierung. Von Gleichberechtigung könne im Technologiesektor keine Rede sein, kritisieren Aktivistinnen schon seit Jahren. Anfang des Jahres wurden heftige Sexismusvorwürfe gegen den Uber-Mitbegründer Travis Kalanick öffentlich. Danach berichteten auch zahlreiche andere Frauen aus der Tech-Branche von einer Machokultur, in der selbst sexuelle Übergriffe als normal gelten. Die TV-Moderatorin Emily Chang beschreibt in ihrem Buch Brotopia: Breaking Up the Boys' Club of Silicon Valley, wie Frauen im Silicon Valley systematisch ausgeschlossen werden.

ZEIT ONLINE: Sie berichten seit über sieben Jahren für Bloomberg TV aus dem Silicon Valley. Konnte Sie überhaupt noch etwas schocken, als Sie für Ihr Buch Brotopia: Breaking Up the Boys' Club of Silicon Valley über den dort herrschenden Sexismus recherchiert haben?

Emily Chang: Oh ja, die Sexpartys haben mich definitiv geschockt. Es ist wirklich erstaunlich, wie viel Zeit die Erfolgreichen der Tech-Branche in Stripclubs, Sado-Maso-Läden und eben auf diesen privaten Partys verbringen.

ZEIT ONLINE: Waren Sie selbst mal auf so einer Party?

Chang: Nein, aber ich habe mit über 20 Menschen gesprochen, die dort waren. Die Partys finden etwa einmal im Monat statt, in privaten Villen oder Chalets, Gastgeber sind die Big Player des Valley, Investoren, erfolgreiche Gründer oder Vorstandsvorsitzende. Einlass natürlich nur mit Einladung. Die sind möglichst neutral gestaltet, falls sie Outsidern in die Hände fallen. Aber allen Eingeweihten ist klar, dass es eine Sexparty ist. Wer hingeht, muss auch mitmachen, sonst gilt er als Voyeur. Auf manchen Feiern herrscht eine intime Atmosphäre und die Gäste kochen gemeinsam, andere sind ausladende Feste, auf denen das Essen schon mal auf nackten Frauenkörpern angerichtet wird. Enthemmende Drogen wie MDMA stehen zur freien Verfügung - manchmal sind die Tabletten sogar in Form von Unternehmenslogos wie Tesla oder Snapchat. Oft bilden sich cuddle puddles, Menschen, die auf einem Haufen zusammenliegen und kuscheln oder knutschen, oder einzelne Paare oder Gruppen ziehen sich in separate Räume zurück. Diese sexuelle Offenheit gehört zum Selbstverständnis des Silicon Valley. Die Gründer glauben, dass sie die Welt nicht nur durch ihre Produkte verändern, sondern auch indem sie alte Moralvorstellungen überwinden und eine sexuell befreite Gesellschaft erschaffen.

ZEIT ONLINE: Das klingt doch ganz gut.

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Chang: Klar. Leider ist es totaler Selbstbetrug. In Wahrheit verfestigen sie nur alte Rollenklischees, wie wir sie schon aus den 1950er-Jahren kennen. Die Einladungen sind sehr exklusiv, wer auf der Gästeliste steht, hat es geschafft. Das gilt zumindest für Männer. Für Frauen sieht es ein bisschen anders aus.

Eine Rollenverteilung aus den 1950ern

ZEIT ONLINE: Wie denn?

Chang: Zum einen werden oft bis zu doppelt so viele Frauen wie Männer eingeladen. Während die Männer die Big Shots der Tech-Branche sind, kommen die Frauen auch aus anderen Bereichen und sind bei Weitem nicht so einflussreich. Sie arbeiten in PR-Agenturen, in der Immobilienbranche oder auch als Personal Trainer. Es herrscht die gute alte Doppelmoral: Die Männer, die sich auf die Eskapaden einlassen, gelten als tolle Typen. Die Frauen werden diskreditiert und verlieren den Respekt ihrer Kollegen und Geschäftspartner. Das haben mir viele Frauen berichtet. Wenn sie allerdings nicht auf diese Partys gehen, dann werden sie von den ganzen Deals ausgeschlossen, die dort nebenbei, im Whirlpool oder an der Bar, angebahnt werden. Auch auf diesen Partys geht es letztlich mehr um Macht als um Sex. Und die Machtstruktur ist vollkommen unausgeglichen.

ZEIT ONLINE: Die Partys spiegeln das Ungleichgewicht in den Tech-Unternehmen wider. Wie schlimm ist es da?

Chang: Schlimm. In den USA sind nur 25 Prozent der Computerfachleute weiblich, bei den Studierenden sind es sogar nur 18 Prozent. Nur sieben Prozent der Partner in Risikokapitalgesellschaften sind Frauen. Gründerinnen bekommen zwei Prozent des gesamten Risikokapitals, das jedes Jahr in Start-ups investiert wird. Die restlichen 98 Prozent gehen an Gründer. Für people of color, ältere Menschen und andere Minderheiten sieht es noch düsterer aus.

ZEIT ONLINE: Die US-amerikanische Cosmopolitan hat 1967 einen Artikel veröffentlicht mit dem Titel "The Computer Girls". Darin wurden Programmiererinnen vorgestellt, die von den Vorzügen des Jobs für Frauen erzählen. Was ist seither schiefgelaufen?

Chang: Der männliche Nerd wurde erfunden. Seit den 1940er-Jahren gab es viele Programmiererinnen, sie haben unter anderem für das Militär und die Nasa gearbeitet. Als Computer immer größere Teile unseres Lebens übernahmen, stieg der Bedarf an Fachleuten. Also wurden Persönlichkeitstest entwickelt, um geeignetes Personal zu finden. Einer der verbreitetsten Tests wurde Mitte der 1960er-Jahre von zwei Psychologen entworfen, die 1.378 Programmierer befragten, darunter nur 186 Frauen. Sie kamen zu einem fatalen Ergebnis: "Gute Programmierer mögen keine Menschen." Diese Idee hat sich durchgesetzt, es war die Geburtsstunde des Nerds. Wenn Sie nach dieser Maxime Mitarbeiter einstellen, landen Sie automatisch eher bei Männern als bei Frauen. Dabei gibt es keinen wissenschaftlichen Beleg, dass Männer tatsächlich besser programmieren oder Matheaufgaben lösen können als Frauen. Und keine Menschen zu mögen ist sogar sehr hinderlich für einen guten Entwickler.

ZEIT ONLINE: Inwiefern?

Chang: Programmierer arbeiten in Teams, sie treffen gemeinsame Entscheidungen und vor allem müssen sie sich in Millionen unterschiedliche Nutzer hineinversetzen. Das erfordert hohe soziale Kompetenz.

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Silicon Valley: "Der männliche Nerd wurde erfunden"

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Das Silicon Valley gilt als Arbeitsplatz mit paradiesischen Arbeitsbedingungen - zumindest für Männer. Frauen dagegen kämpfen seit Jahren gegen Sexismus und Diskriminierung. Von Gleichberechtigung könne im Technologiesektor keine Rede sein, kritisieren Aktivistinnen schon seit Jahren. Anfang des Jahres wurden heftige Sexismusvorwürfe gegen den Uber-Mitbegründer Travis Kalanick öffentlich.

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Es gibt keine allgemeingültige Definition, daher ist KI ein Sammelbegriff für verschiedene Technologien. Im allgemeinen Verständnis treffen Algorithmen in verschiedenen Forschungs- und Anwendungsbereichen Entscheidungen auf Grundlage von Datensätzen.

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-Gesundheit: Erkennung von Krankheiten auf Bildern
-Sicherheit: Software für Gesichtserkennung, z.B. an Flughäfen
-Wirtschaft: personalisierte Werbung

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Feminismus ist die Überwindung des Patriarchats auf Basis von Intersektionalität (vgl. Center for Feminist Foreign Policy).

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Der Begriff "Patriarchat" beschreibt die Vormachtstellung des Mannes in Staat, Familie und Kirche/Glaubensgemeinschaft. Patriarchale Strukturen herrschen auch in Deutschland. Bis jetzt hat kein Land der Erde das SDG 5 "Geschlechtergleichheit" erreicht.

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Intersektionalität analysiert die Verschränkung von unterschiedlichen Unterdrückungssystemen und wie diese Verschränkungen sich auf gesellschaftliche Gruppen auswirken. So haben z.B. schwarze Frauen eine andere Lebensrealität als weiße Frauen, da ihr Alltag nicht nur von Sexismus, sondern auch von Rassismus geprägt ist.
Andere Beispiele:
Die Realität eines schwarzen, homosexuellen Manns ist durch die Verschränkung von Rassismus und Heterosexismus geprägt.
Die Realität eines armen Manns mit Behinderung ist durch die Verschränkung von Klassismus und Ableismus geprägt.
Konsequenz:
Menschen machen aufgrund ihrer gewissen Identitäten gewisse kollektive Erfahrungen. Deshalb ist es wichtig, diese verschiedenen Identitäten in Entscheidungsprozessen zu berücksichtigen und aktiv einzubinden.

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KI-Systeme werden sowohl von privatwirtschaftlichen Unternehmen und staatlichen Institutionen genutzt. Daher ist es wichtig, dass die verwendeten Algorithmen frei von Stereotypen sind. Sonst wird Ungerechtigkeit digital perpetuiert und damit in der realen Welt reproduziert. Das wirkt sich negativ auf marginalisierte Gruppen aus, z.B. Frauen, People of Colour oder queere Personen.

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Nein. Beim maschinellen Lernen entstehen Verzerrungen, insbesondere, wenn die programmierenden Teams und die verwendeten Datensätze homogen sind. Wörter sind nach dem Kontext, in dem sie vorkommen, eingebettet. Dadurch entstehen Verknüpfungen wie z.B. Mann=Arzt und Frau=Krankenschwester. Solche Verzerrungen führen dazu, dass kommerziell vertriebene Gesichtserkennungssoftware weibliche Personen und Personen of Colour erheblich schlechter erkennt als männliche und weiße Personen (siehe Video).

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Spracherkennungs- softwares "Alexa", "Siri" und "Cortana"

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Spracherkennungs- softwares "Alexa", "Siri" und "Cortana"

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Die Spracherkennungssoftwares wurden stark vermenschlicht, indem ihnen Gefühle, Intentionen und Motive zugeschrieben wurden. Die voreingestellte Stimmfarbe ist dabei weiblich. Das ist problematisch, weil so weibliche Rollenklischees als passiv, freundlich und Befehle entgegennehmend reproduziert werden. Mögliche Lösungen sind geschlechtsneutrale Stimmen oder ein klarer Unterschied zwischen Mensch und Maschine.

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1. Sicherstellen, dass Trainingsbeispiele für KI vielfältig und divers sind (z. B. gleich viele weiblich schwarze, weiblich weiße, männlich schwarze und männlich weiße Gesichter verwenden).
2. Berücksichtigen, dass die Menschen, die die Gesichtsproben beschriften, möglichst heterogen sind und aus unterschiedlichen Hintergründen kommen.
3. Ermutigung von Teams für maschinelles Lernen, die Genauigkeit für verschiedene demografische Gruppen getrennt zu messen und zu erkennen, wenn eine Gruppe ungünstig behandelt wird.
4. Beseitigung von bestehender Ungerechtigkeit, indem mehr Trainingsdaten von marginalisierten Gruppen gesammelt werden. Darüber hinaus müssen moderne Techniken des maschinellen Lernens angewendet werden, die Möglichkeiten bieten, nicht nur Fehler bei der Erkennung der primären Variable zu ahnden, sondern die auch zusätzliche Ahndungen für die Erzeugung von Ungerechtigkeit vorsehen.

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Executive Summary

Any examination of bias in AI needs to recognize the fact that these biases mainly stem from humans' inherent biases. The models and systems we create and train are a reflection of ourselves. So it's no surprise to find that AI is learning gender bias from humans. For instance, natural language processing (NLP), a critical ingredient of common AI systems like Amazon's Alexa and Apple's Siri, among others, has been found to show gender biases - and this is not a standalone incident. There have been several high profile cases of gender bias, including computer vision systems for gender recognition that reported higher error rates for recognizing women, specifically those with darker skin tones. In order to produce technology that is more fair, there must be a concerted effort from researchers and machine learning teams across the industry to correct this imbalance. We have an obligation to create technology that is effective and fair for everyone.

HBR Staff/Unsplash

Any examination of bias in AI needs to recognize the fact that these biases mainly stem from humans' inherent biases. The models and systems we create and train are a reflection of ourselves.

So it's no surprise to find that AI is learning gender bias from humans. For instance, natural language processing (NLP), a critical ingredient of common AI systems like Amazon's Alexa and Apple's Siri, among others, has been found to show gender biases - and this is not a standalone incident. There have been several high profile cases of gender bias, including computer vision systems for gender recognition that reported higher error rates for recognizing women, specifically those with darker skin tones. In order to produce technology that is more fair, there must be a concerted effort from researchers and machine learning teams across the industry to correct this imbalance. Fortunately, we are starting to see new work that looks at exactly how that can be accomplished.

Of particular note is the bias research being carried out with respect to word-embeddings, which is when words are converted to numerical representations, which are then used as inputs in natural language processing models. Word-embeddings represent words as a sequence, or a vector of numbers. If two words have similar meanings, their associated embeddings will be close to each other - in a mathematical sense. The embeddings encode this information by assessing the context in which a word occurs. For example, AI has the ability to objectively fill in the word "queen" in the sentence "Man is to king, as woman is to X." The underlying issue arises in cases where AI fills in sentences like "Father is to doctor as mother is to nurse." The inherent gender bias in the remark reflects an outdated perception of women in our society that is not based in fact or equality.

Few studies have assessed the effects of gender bias in speech with respect to emotion - and emotion AI is starting to play a more prominent role in the future of work, marketing, and almost every industry you can think of. In humans, bias occurs when a person misinterprets the emotions of one demographic category more often than another - for instance, mistakenly thinking that one gender category is angry more often than another. This same bias is now being observed in machines and how they misclassify information related to emotions. To understand why this is, and how we can fix it, it's important to first look at the causes of AI bias.
What Causes AI Bias?
In the context of machine learning, bias can mean that there's a greater level of error for certain demographic categories. Because there is no one root cause of this type of bias, there are numerous variables that researchers must take into account when developing and training machine-learning models, with factors that include:

An incomplete or skewed training dataset: This happens when demographic categories are missing from the training data. Models developed with this data can then fail to scale properly when applied to new data containing those missing categories. For instance, if female speakers make up just 10% of your training data, then when you apply a trained machine learning model to females, it is likely to produce a higher degree of errors.

Labels used for training: The vast majority of commercial AI systems use supervised machine learning, meaning that the training data is labeled in order to teach the model how to behave. More often than not, humans come up with these labels, and given that people frequently exhibit bias (both conscious and unconscious), they can be unintentionally encoded into the resulting machine-learning models. Given that the machine-learning models are trained to estimate these labels, this misclassification and unfairness towards the particular gender category will be encoded into the model, leading to bias.

Features and modeling techniques: The measurements used as inputs for machine-learning models, or the actual model training itself, can also introduce bias. For instance, over many decades, field speech synthesis - that is, text-to-speech technology (e.g., Stephen Hawking's voice) and automatic speech recognition - speech-to-text technology (e.g., closed captioning) - performed poorly for female speakers as compared to males. This is attributed to the fact that the way speech was analyzed and modeled was more accurate for taller speakers with longer vocal cords and lower-pitched voices. As a result, speech technology was most accurate for speakers with these characteristics - which are typically males - and far less accurate for those with higher pitched voices - which are typically female.

Four Best Practices for Machine-Learning Teams to Avoid Gender Bias
Like many things in life, the causes and solutions of AI bias are not black and white. Even "fairness" itself must be quantified to help mitigate the effects of unwanted bias. For executives who are interested in tapping into the power of AI, but are concerned about bias, it's important to ensure that the following happens on your machine-learning teams:

Ensure diversity in the training samples (e.g. use roughly as many female audio samples as males in your training data).

Ensure that humans labeling the audio samples come from diverse backgrounds.

Encourage machine-learning teams to measure accuracy levels separately for different demographic categories and to identify when one category is being treated unfavorably.

Solve for unfairness by collecting more training data associated with sensitive groups. From there, apply modern machine learning de-biasing techniques that offer ways to penalize not just for errors in recognizing the primary variable, but that also have additional penalties for producing unfairness.

Although examining these causes and solutions is an important first step, there are still many open questions to be answered. Beyond machine-learning training, the industry needs to develop more holistic approaches that address the three main causes of bias, as outlined above. Additionally, future research should consider data with a broader representation of gender variants, such as transgender, non-binary, etc., to help expand our understanding of how to handle expanding diversity.

We have an obligation to create technology that is effective and fair for everyone. I believe the benefits of AI will outweigh the risks if we can address them collectively. It's up to all practitioners and leaders in the field to collaborate, research, and develop solutions that reduce bias in AI for all.

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Executive Summary Any examination of bias in AI needs to recognize the fact that these biases mainly stem from humans' inherent biases. The models and systems we create and train are a reflection of ourselves. So it's no surprise to find that AI is learning gender bias from humans.

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Join the Algorithmic Justice League in the movement towards equitable and accountable AI.

We combine art and research to illuminate the social implications and harms of AI.
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In today's world, AI systems are used to decide who gets hired, the quality of medical treatment we receive, and whether we become a suspect in a police investigation. While these tools show great promise, they can also harm vulnerable and marginalized people, and threaten civil rights. Unchecked, unregulated and, at times, unwanted, AI systems can amplify racism, sexism, ableism, and other forms of discrimination.

The Algorithmic Justice League's mission is to raise awareness about the impacts of AI, equip advocates with empirical research, build the voice and choice of the most impacted communities, and galvanize researchers, policy makers, and industry practitioners to mitigate AI harms and biases. We're building a movement to shift the AI ecosystem towards equitable and accountable AI.

Coded Bias: a documentary

Learn how the Algorithmic Justice League began in the Coded Bias film. The film highlights the stories of people who have been impacted by harmful technology and shows pioneering women sounding the alarm about the threats artificial intelligence poses to civil rights. The documentary premieres at the Sundance Film Festival in January 2020.
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It is also about having agency regarding the processes that govern our lives. As companies, governments, and law enforcement agencies use AI to make decisions about our opportunities and freedoms, we must demand that we are respected as people.

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Algorithmic Justice League - Unmasking AI harms and biases

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Artificial intelligence can amplify racism, sexism, and other forms of discrimination. We deserve more accountable and equitable AI.

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A new way of thinking about data science and data ethics that is informed by the ideas of intersectional feminism.Today, data science is a form of power. It ...

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Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism

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Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism

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How Search Engines Reinforce Racism

by Safiya Umoja Noble

Published by: NYU Press

256 pages , 6.00 x 9.00 in, 56 black and white illustrations

Paperback

ISBN: 9781479837243

Published: February 2018

$28.00
BUY

Hardcover

ISBN: 9781479849949

Published: February 2018

$89.00
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Request Exam or Desk Copy

A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms
Run a Google search for "black girls"-what will you find? "Big Booty" and other sexually explicit terms are likely to come up as top search terms. But, if you type in "white girls," the results are radically different. The suggested porn sites and un-moderated discussions about "why black women are so sassy" or "why black women are so angry" presents a disturbing portrait of black womanhood in modern society.

In Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble challenges the idea that search engines like Google offer an equal playing field for all forms of ideas, identities, and activities. Data discrimination is a real social problem; Noble argues that the combination of private interests in promoting certain sites, along with the monopoly status of a relatively small number of Internet search engines, leads to a biased set of search algorithms that privilege whiteness and discriminate against people of color, specifically women of color.

Through an analysis of textual and media searches as well as extensive research on paid online advertising, Noble exposes a culture of racism and sexism in the way discoverability is created online. As search engines and their related companies grow in importance-operating as a source for email, a major vehicle for primary and secondary school learning, and beyond-understanding and reversing these disquieting trends and discriminatory practices is of utmost importance.

An original, surprising and, at times, disturbing account of bias on the internet, Algorithms of Oppression contributes to our understanding of how racism is created, maintained, and disseminated in the 21st century.

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by Safiya Umoja Noble Published by: NYU Press 256 pages , 6.00 x 9.00 in, 56 black and white illustrations Paperback ISBN: 9781479837243 Published: February 2018 $28.00 BUY Hardcover ISBN: 9781479849949 Published: February 2018 $89.00 BUY Request Exam or Desk Copy A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms Run a Google search for "black girls"-what will you find?

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