Geschlechtervorurteile in KI-Modellen sind eine weit verbreitete Problemstellung. Sie sind meist auf voreingenommenen Datensätzen trainiert und neigen daher dazu, unbeabsichtigte Geschlechterstereotypen und somit gesellschaftliche Vorurteile zu reproduzieren. So wird bei einer automatischen Textübersetzung beispielsweise “teacher” zu “Lehrer” und “nurse” zu “Krankenpflegerin”, obwohl die Übersetzung dieser Begriffe sowohl in die weibliche wie auch in die männliche Form korrekt sein kann.
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Publikationsdatum:
03. August 2023
Themen:
Disziplinen:
Institutionen:
Universität Zürich, ETH Zürich