Künstliche Intelligenz

von Anngret Kunde

(aus WIR FRAUEN Heft 4/2021)

Künstliche Intelligenz – dabei denken die meisten zuerst an humanoide Roboter. Oftmals ist das Bild geprägt von Hollywood oder Science-Fiction – von dem manches zwar bereits Realität ist, aber nur ein kleines Spektrum des Feldes abbildet. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine sehr weitreichende Technologie, die sich ständig weiterentwickelt. Schon eine Definition des Begriffs ist umstritten, obwohl seit Jahrzehnten dazu geforscht wird. KI zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die kognitive Funktionen wie Lernen oder Problemlösung simulieren können. Sie wird künstlich genannt, weil sie von Maschinen durch rechnerische Verarbeitung dargestellt wird, ohne Bewusstsein oder Emotionen.

Maschinelles Lernen ist der Bereich, der am häufigsten mit KI in Verbindung gebracht wird – eine Methode der Datenanalyse, die analytische Modelle durch die Identifizierung von Mustern automatisiert. So können Maschinen aus Daten „lernen“, ohne dass ihnen ausdrücklich Anweisungen gegeben werden. Teilweise geht dies soweit, dass künstliche neuronale Netze geschaffen werden, die eine sogenannte Blackbox darstellen, in die niemand hineinsehen kann. Manche IT-Expert*innen warnen vor Gefahren einer Superintelligenz, die sich selbst weiterentwickeln und unsere übertreffen könnte. Andere sehen diese Gefahr noch in weiter Ferne, da es sich beim bisherigen maschinellem Lernen um sogenannte „schwache“ KI handelt, die in ihrer Komplexität der menschlichen weit unterlegen ist.

KI wird in den verschiedensten Bereichen eingesetzt, besonders befördert durch die zunehmende Digitalisierung. „Wir erkennen heute gar nicht mehr, wo schon überall künstliche Intelligenz drin ist“, sagt die Informatikprofessorin Katharina Zweig im ZEIT-Podcast „Frisch an die Arbeit“. So ist KI beispielsweise in der Lage, Texte, Audio und Bilder auf einem so hohen Niveau zu erstellen, dass diese teilweise nur noch schwer vom Menschen als künstlich erkannt werden.
Und die Technologie breitet sich immer weiter aus. So zeigt der Artificial Intelligence Index Report 2021 (AI Index Report) der Stanford Universität, dass das globale Investitionsvolumen in KI-Technologien 2020 bei rund 68 Milliarden US-Dollar lag, ein Anstieg um 40% im Vergleich zum Vorjahr. Die USA hält, nicht zuletzt aufgrund der großen Tech-Konzerne, die Vormachtstellung.

Statistisch wird die KI Entwicklung und Erforschung dabei von weißen Männern dominiert. Für die USA weist der AI Index Report den Anteil weiblicher KI-Promovierender mit nur 18% aus. Nur 16% der Dozentinnen im Bereich Informatik sind weiblich. Einer Umfrage der Computing Research Association zufolge waren 2019 45% der KI-Promovierenden Weiße, 22,4% Asiaten, 3,2% Hispanoamerikanerinnen und 2,4% Afroamerikaner*innen. Laut Global Gender Gap Report 2020 des World Economic Forum sind im Bereich AI und Datenverarbeitung lediglich 26% der Beschäftigten weiblich. Einer Umfrage des Deloitte AI Institute von 2021 zufolge bemängeln Frauen, die im Bereich AI arbeiten, dass ihre Fachkompetenzen infrage gestellt werden und sie sich gegenüber den männlichen Kollegen ständig beweisen müssten. Mehr als die Hälfte der Frauen hat aufgrund geschlechterbezogener Ungleichbehandlung oder Diskriminierung bereits die Arbeitsstelle gewechselt.

Die mangelnde Diversität wirkt sich negativ auf die Gestaltung der Algorithmen aus sowie auf die Auswahl der zugrundeliegenden Daten. Denn Daten sind die Grundlage der Technologie. Das maschinelle Lernen basiert auf dem „Training“ eines Programms mit Daten, aus diesen werden Muster erkannt. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Transparenz: Wie werden welche Daten gesammelt? Wer nutzt sie und wozu? Das ist auch eine Frage der (Gestaltungs-)Macht.

Stetig steigende Rechnerleistungen ermöglichen die Verarbeitung und Auswertung immer größerer Datenmengen, wodurch KI immer intelligenter werden soll. Zugleich können auch riesige Mengen an Daten die Komplexität der Realität nicht vollständig abbilden. Eine entscheidende Rolle spielt wie und zu welchem Zweck die Daten ausgewertet und welche Rückschlüsse daraus gezogen werden. So können KI-Anwendungen Vorurteile und Marginalisierung verschärfen, wenn die Daten existierende Ungleichheiten spiegeln. Studien zeigen, dass KI-Anwendungen wie beispielsweise Gesichtserkennungssoftware Frauen und nicht-weiße Menschen benachteiligen bzw. schlechter erkennen oder Programme zur Personalauswahl Frauen schlechter einstufen.

Durch Bias (Verzerrung bzw. Fehlinterpretation) in der KI werden Frauen und marginalisierte Menschen(-gruppen) diskriminiert. So kritisiert u.a. IT-Expertin Cathy O‘Neil, dass die Systeme dazu tendieren, „die Armen und Unterdrückten unserer Gesellschaft noch stärker zu benachteiligen und die Reichen noch reicher zu machen.“

Dies wirft weitreichende Fragen auf, die auch zunehmend auf staatlicher und transnationaler Ebene diskutiert werden. 2020 veröffentlichte die Europäische Kommission das Weißbuch zu KI, die Vereinten Nationen bildeten einen KI-Ethikausschuss und sogar der Vatikan erließ einen KI-Ethikplan. Kanada veröffentlichte 2017 als erstes Land eine nationale KI-Strategie. Mittlerweile sind mehr als 30 Länder und Regionen dem Beispiel gefolgt.

Oftmals ist der technische Fortschritt aber weitaus schneller als gesetzliche Regelungen. Viele Unternehmen schützen dabei ihre Algorithmen als geistiges Eigentum, die als Geschäftsmodell viel Geld wert sind. Dies gilt insbesondere für Tech-Giganten wie Google, Amazon und Facebook. Doch die Kritik gerade an Facebook wächst. So haben die Enthüllungen der ehemaligen Mitarbeiterin Frances Haugen offenbart, dass der Konzern sich bewusst für Algorithmen entscheidet, die Emotionen und damit auch Hass im Netz befeuern, da diese für eine längere Verweildauer und damit für mehr Gewinne sorgen.

Neue EU-Richtlinien sollen nun die Kontrolle der Firmen verbessern. Der Digital Markets Act (DMA) soll die Marktmacht der Tech-Riesen begrenzen und der Digital Services Act (DAS) soll Grundrechte von Nutzer*innen besser schützen und könnte bewirken, dass Algorithmen der Unternehmen durch öffentliche Kontrolle rascher geändert werden müssen.

Neue Technologie wirft grundsätzliche Fragen von Ethik und Recht auf. Es geht dabei um grundlegende gesellschaftliche Fragen von Gleichbehandlung, Zugang und Ausschluss, Macht und Repression. Dafür braucht es intersektionale feministische Auseinandersetzungen. So schätzt es auch der Verein für feministische Netzpolitik netzforma* e.V ein, der im 2020 erschienen Buch „Wenn KI, dann feministisch“ über Impulse aus Wissenschaft und Aktivismus diskutiert, u.a. zu digitaler Gewalt und algorithmischen Entscheidungssystemen.