Zunehmend umgeben uns Anwendungen und Geräte, deren Funktionen auf künstlicher Intelligenz, auf selbständig lernenden Algorithmen, basieren. Zwar begegnen uns diese Formen künstlicher Intelligenz oft augenscheinlich weiblich – wie bei Alexa, Siri, Cortana oder weiblich voreingestellten Stimmen von Navigationsgeräten – doch ist ihr „Inneres“ vor allem männlich geprägt. Das Gros der Menschen, die in der KI-Industrie arbeiten, sind Männer, und sie programmieren männliche Denkweisen, männliche Perspektiven, männliche Logikreihen in die Algorithmen. Der Global Gender Gap Report des Weltwirtschaftsforums aus dem Dezember 2018 dokumentierte, dass 78% der Beschäftigten im KI-Sektor Männer sind und damit der Gender Gap hier dreimal so hoch ist wie in anderen Industrien.

Warum dann weibliche Stimmen? „Weil sie in der Mensch-Computer-Interaktion suggerieren, Hilfe anzubieten, um die Probleme selbst zu lösen; männliche Stimmen suggerieren, uns Lösungen mitzuteilen“, schreibt Professorin Regina Ammicht-Quinn von der Universität Tübingen. „Die Voreinstellungen der Frauenstimmen lassen sich ändern; aber als Voreinstellungen sind sie Ausdruck gesellschaftlicher „Vor“-Einstellungen, anhand derer die Systeme in das Leben integriert werden.“ Dies spiegele die strukturelle Benachteiligung von Frauen ebenso wie die Zuordnung von Attributen wie hilfsbereit, unterstützend, geduldig als weiblich.

Die Algorithmen fußen allerdings nicht nur auf einer vorwiegend männlichen Perspektive, sondern auch auf vergangenheitsbasierten und teilweise verzerrten Datensätzen, die überholte gesellschaftliche Diskriminierungsmechanismen weiter oder erneut transportieren. Datenbasierte KI-Systeme sind nicht objektiv, und dies führt zu zahlreichen Problemen und manifestiert strukturelle Benachteiligungen:

Anwendungen im Personalwesen treffen Prognosen zu Eignung, Fluktuation und Krankheitstagen potenzieller Bewerber*innen anhand eingesandter Lebensläufe. Menstruations-Apps schalten in von ihnen ermittelten „vulnerablen“ Zeitfenstern personalisierte Werbung. Mit Hilfe von KI-Berechnungen werden Kredite vergeben, Studienplätze verteilt und vorzeitige Haftentlassungen erwogen. Der Umgang mit Daten erfordere eine hohe Kompetenz, stellt Professorin Katharina Simbeck von der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin fest: Es brauche die richtigen Fragestellungen mit den richtigen Daten, die korrekt ausgewertet und interpretiert werden müssten.

Der Gender Gap Report listet Deutschland auf dem dritten Platz der führenden „KI-Nationen“ nach den USA und Indien, aber auf dem drittletzten Platz angesichts eines Frauenanteils von nur 16 Pro-zent unter den dort Beschäftigten. Außerdem arbeiten Frauen im KI-Bereich zu großen Teilen in schlechter bezahlten und weniger angesehenen Positionen.

Eine reine Erhöhung des Frauenanteils reiche jedoch nicht aus, um Geschlechterungerechtigkeit und Diskriminierung durch KI zu beseitigen, resümiert Professorin Ammicht-Quinn: „Der ‚pale male mainstream‘ muss sich verändern – im Hinblick auf seine Dominanz, genauso aber im Hinblick auf eine Erweiterung seiner Kompetenzen: Für Gerechtigkeitsfragen sind nicht allein diejenigen zuständig, die diskriminiert werden, sondern alle.“

Verena Maretzki