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Manuskript

Wie Algorithmen lernen, fair zu sein

Wenn im Netz bestimmte Gruppen kaum vertreten sind, kann das zur Folge haben, dass Künstliche Intelligenz (KI) Vorurteile übernimmt, die gegenüber diesen Gruppen bestehen. An der IT-Universität Kopenhagen hat man dieses Problem erkannt. Man versucht nun, Algorithmen so zu programmieren, dass sie niemanden diskriminieren. Doch das ist nicht so leicht.

SPRECHERIN:
Je diverser, desto besser: Das sollte für jede Gruppe gelten, die einen Lerndatensatz für ein KI-Training zusammenstellt. Denn: Kommt eine Sichtweise nicht vor, entstehen Fehler. Das berichten auch die Forschungsgruppen der IT-Universität Kopenhagen.

LEON DERCZYNSKI (Forscher):
Hassrede zu erkennen, ist schwierig, denn manchmal ist es nur eine Minderheit, eine bestimmte Gruppe von Menschen, die sie erkennen kann. Wir haben beobachtet, dass es Fälle gab, wo sich alle einig waren – alle bis auf eine Person. Zum Beispiel gab es eine Muslima, und sie hat manche Worte erkannt, mit denen immer abfällig über Muslime gesprochen wurde. Die anderen kannten die gar nicht.

SPRECHERIN:
Ist eine Gruppe nicht repräsentiert, entwickelt die KI Vorurteile. Dazu kommt: Eine KI lernt ständig weiter. Wenn also im Netz einige Gruppen weniger Wortmeldungen haben als der Rest, denkt die KI, deren Meinungen seien Minderheitsmeinungen.

LEON DERCZYNSKI:
Zum Beispiel in den virtuellen Räumen, in denen es viel Frauenfeindlichkeit gibt, melden sich Frauen natürlich weniger zu Wort. Die KI denkt dann, dass Ansichten wie geschlechtergerechte Bezahlung extremistisch seien, weil diese Ansichten eben dort kaum vorkommen.

SPRECHERIN:
Deswegen arbeitet eine Forschungsgruppe der IT-Universität an einer KI, die alle Menschen online fair behandelt. Ein Algorithmus soll Hassrede im Netz erkennen, ohne dabei eine bestimmte Gruppe zu diskriminieren. Doch das ist nicht leicht: Inhalte im Netz sind oft nicht eindeutig. Schlagworte für das Training dieser KI zu erstellen, ist schwierig.

EMIL LYSDAHL FAHRENHOLTZ (Student):
Ein Beispiel könnte hier sein: „Ich hasse alle Dänen.“ Wir haben hier eine Liste mit Identitäten. Dänen, englische Menschen – das kann alles Mögliche sein. Und dann vergeben wir verschiedene Kategorien: Ist das verletzend gegenüber einer bestimmten Identität? Und in welche Richtung geht es? Ist es allgemein? Oder geht es um eine bestimmte Person? Um mich?

SPRECHERIN:
Bis der Algorithmus fertig entwickelt ist, wird es noch einige Monate dauern. Firmen wie Facebook könnten in Zukunft von solchen Modellen profitieren.

Was passt wo?

1. ein Computerprogramm, das selbstständig denken und Probleme lösen kann: medium
2. eine Gruppe, die in der Gesellschaft nur wenig vertreten ist: medium
3. eine schlechte Meinung über jemanden, den man noch gar nicht kennt: medium
4. die Art, wie man allgemein über jemanden oder etwas denkt: medium
5. eine Reihe von gesammelten Informationen: medium
6. ein Oberbegriff, der zum Beispiel Dinge mit ähnlichen Eigenschaften zusammenfasst: medium

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