https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17 en-us 2023-01-26 08:14:22 UTC 2025-10-15 15:24:46 UTC hello@padlet.com hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457305617 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.]]> 2023-01-26 09:02:27 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457305617 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457366151 Feminismus ist die Überwindung des Patriarchats auf Basis von Intersektionalität (vgl. Center for Feminist Foreign Policy).]]> 2023-01-26 09:56:47 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457366151 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457366504 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.]]> 2023-01-26 09:57:05 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457366504 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457368749 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.]]> 2023-01-26 09:59:00 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457368749 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457376322 -USA: 75,8% männliche KI-Fachkräfte
-Deutschland: 84 % männliche KI-Fachkräfte
-Google: 96,4% der KI-Fachkräfte sind weiß und insg. 83% sind männlich]]> 2023-01-26 10:06:28 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457376322 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457381698 -Gesundheit: Erkennung von Krankheiten auf Bildern
-Sicherheit: Software für Gesichtserkennung, z.B. an Flughäfen
-Wirtschaft: personalisierte Werbung]]> 2023-01-26 10:11:44 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457381698 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457386388 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).]]> 2023-01-26 10:16:08 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457386388 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457416948 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.]]> 2023-01-26 10:44:20 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457416948 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457441786 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.]]> 2023-01-26 11:07:58 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457441786 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457456097 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.]]> 2023-01-26 11:22:44 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2457456097 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458224364 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.]]> 2023-01-26 21:17:41 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458224364 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458260462 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."]]> 2023-01-26 22:00:05 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458260462 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458298188 2023-01-26 23:02:25 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458298188 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458299757 2023-01-26 23:05:33 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458299757 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458300573 2023-01-26 23:07:15 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458300573 hendrikroehr https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458301621 2023-01-26 23:09:25 UTC https://padlet.com/hendrikroehr/7qzoutzz0znaiy17/wish/2458301621