{"id":5975,"date":"2023-12-29T17:04:45","date_gmt":"2023-12-29T16:04:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gorr.si\/?p=5975"},"modified":"2024-01-19T13:05:07","modified_gmt":"2024-01-19T12:05:07","slug":"haben-wir-die-ki-rassistisch-gemacht-geschlechtsspezifische-und-rassistische-vorurteile-in-der-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gorr.si\/de\/2023\/12\/29\/haben-wir-die-ki-rassistisch-gemacht-geschlechtsspezifische-und-rassistische-vorurteile-in-der-ki\/","title":{"rendered":"Haben wir die KI rassistisch gemacht? Geschlechtsspezifische und rassistische Vorurteile in der KI"},"content":{"rendered":"\n

So unglaublich es auch klingen mag, es gibt erschreckend viele Hinweise darauf, dass (menschliche) Diskriminierung (bereits) ihren Weg in die k\u00fcnstliche Intelligenz gefunden hat. Das ist ein Problem, das \u00dcbersetzungsdienstleister:innen<\/a> nicht fremd ist. <\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend die F\u00e4higkeiten der KI weiter erforscht werden, wird immer deutlicher, dass auch sie nicht immun gegen Vorurteile ist<\/strong>, insbesondere (und das sollte uns zu denken geben) gegen Vorteile in Bezug auf Rasse und Geschlecht.<\/a> Dieses beharrliche Problem beschr\u00e4nkt sich dabei nat\u00fcrlich nicht nur auf professionelle \u00dcbersetzungsdienstleistungen.<\/a> Auch die Bereiche Kunst, Design und sogar Technologie sind betroffen und stellen uns vor eine Vielzahl unangenehmer Herausforderungen.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

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Die ersten Vorurteile in der KI<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Die Wurzel des \u00dcbels sowohl bei \u201e\u00dcbersetzungs\u201c-KI als auch bei KI im Allgemeinen liegt in den Daten, mit denen diese Modelle trainiert werden. Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen lernen aus riesigen Datens\u00e4tzen.<\/strong> Wenn diese Datens\u00e4tze voreingenommene oder kulturell unsensible Inhalte enthalten (und das tun sie \u2013 ganz klar), kann die KI diese Vorurteile unbeabsichtigt \u00fcbernehmen und aufrechterhalten.<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Zu allem \u00dcberfluss kommt noch dazu, dass Vorurteile sogar dadurch entstehen k\u00f6nnen, dass bestimmte Sprachen, Dialekte oder Kulturen<\/strong> in den Trainingsdaten unterrepr\u00e4sentiert sind. Das kann zu falschen Ergebnissen und realen Konsequenzen f\u00fchren.<\/a> <\/p>\n\n\n\n

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GORR \u2013 DIE PROFIS, WAS FREMDSPRACHEN BETRIFFT<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Was ist schief gelaufen?<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Diese Frage ist (in jeder Hinsicht) nicht leicht zu beantworten. Wie bereits erw\u00e4hnt, wird \u201e\u00dcbersetzungs\u201c-KI durch das Training mit gro\u00dfen Textkorpora aus dem Internet, B\u00fcchern und anderen Quellen entwickelt. Sollten diese Datens\u00e4tze unbeabsichtigt bestehende gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln<\/strong>, dann absorbiert die KI unsere<\/em> Stereotypen und diskriminierenden Muster und gibt sie in unz\u00e4hligen Formen wider. <\/p>\n\n\n\n

Einfach gesagt: Die KI hat ihre Vorurteile in Bezug auf Geschlechter und Rassen von uns<\/em> gelernt. <\/p>\n\n\n\n

Die mangelnde Diversit\u00e4t in den Teams, die KI-Modelle entwickeln<\/strong>, tr\u00e4gt au\u00dferdem dazu bei, dass die potenzielle Diskriminierung oder Entfremdung farbiger Menschen \u00fcbersehen wird. Einige Beispiele sind unangemessene Terminologie<\/a>, Bildgeneratoren, die nicht in der Lage sind, Schwarze Frauen realistisch darzustellen<\/a> (lachend oder weinend), Katastrophen bei der Gesichtserkennung<\/a> und Fehler in der Spracherkennungstechnologie<\/a>, die Befehle von Schwarzen Menschen oder denjenigen, die Englisch nicht als Muttersprache haben, nicht erkennen. <\/p>\n\n\n\n

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GORR UND ChatGPT<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Was k\u00f6nnen wir also tun?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Es gibt ganz klar Raum f\u00fcr Verbesserungen. Deshalb k\u00f6nnen wir einige Dinge tun, um die F\u00e4higkeiten der KI zu diversifizieren: <\/p>\n\n\n\n

Regelm\u00e4\u00dfige Zusammenarbeit zwischen menschlichen \u00dcbersetzer:innen und KI<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Auf die Gefahr hin, etwas eigenn\u00fctzig zu klingen: Menschliche \u00dcbersetzer:innen haben ein nuancenreiches Verst\u00e4ndnis kultureller Kontexte<\/a>, Redewendungen und sprachlicher Feinheiten.<\/strong> Deshalb spielen sie eine entscheidende Rolle dabei, sprachliche Probleme zu vermeiden oder zu korrigieren, bevor sie \u00fcberhaupt zu Problemen werden. Im Gegensatz zur KI besitzen Menschen die F\u00e4higkeit, Zusammenh\u00e4nge zu verstehen, die \u00fcber den \u201eOriginaltext\u201c hinausgehen. Sie erkennen Untert\u00f6ne und Nuancen, die bei Maschinen verloren w\u00e4ren. <\/p>\n\n\n\n

Menschliche \u00dcbersetzer:innen sind sogar noch um einiges wichtiger in heiklen oder vertraulichen Fachgebieten, wie beispielsweise dem Rechtswesen,<\/a> der Medizin<\/a>, der IT<\/a> oder der Technik<\/a>. In diesen Bereichen sind Pr\u00e4zision und kulturelle Sensibilit\u00e4t von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung.<\/strong> Eine Zusammenarbeit zwischen den beiden w\u00fcrde wahrscheinlich beiden Seiten zugute kommen: \u00dcbersetzer:innen k\u00f6nnten die KI nutzen, um effizienter zu arbeiten und gleichzeitig dazu beitragen, die Algorithmen des maschinellen \u00dcbersetzungstools f\u00fcr die Zukunft zu verfeinern und zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n

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UNSERE SPEZIALGEBIETE<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Diversifizierung des Trainingsdateninputs<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

An dieser Stelle ist das wahrscheinlich selbsterkl\u00e4rend. Die Sicherstellung vielf\u00e4ltiger und repr\u00e4sentativer Datens\u00e4tze ist ein absolut entscheidender Schritt<\/strong> zur Milderung von Vorurteilen in der KI.<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Es w\u00e4re ein Haufen Arbeit, aber die M\u00fche lohnt sich. Um erfolgreich zu sein, m\u00fcssten Entwickler:innen aktiv Inhalte aus unterrepr\u00e4sentierten Gruppen, Sprachen und Kulturen suchen und integrieren<\/strong>, um eine inklusive und pr\u00e4zisere KI zu f\u00f6rdern. Diese Technologie m\u00fcsste nicht nur gemeinsam mit diesen unterrepr\u00e4sentierten Gruppen entwickelt<\/a>, sondern auch ausgiebig mit ihnen getestet werden, um eine koh\u00e4rente Funktion zu gew\u00e4hrleisten. <\/p>\n\n\n\n

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GORR \u2013 EXPERT:INNEN F\u00dcR SPRACHEN<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Die Entwicklung einer ethischen KI<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Neben der Diversifizierung des Inputs w\u00fcrde die Umsetzung ethischer Richtlinien<\/strong> f\u00fcr die KI-Entwicklung, einschlie\u00dflich der F\u00f6rderung von Transparenz und Rechenschaftspflicht<\/strong>, einen gro\u00dfen Beitrag zur Identifizierung und Korrektur von Vorurteilen leisten. <\/p>\n\n\n\n

Auch hier w\u00e4re ein Eingreifen von menschlicher<\/a> Seite f\u00fcr die Durchf\u00fchrung regelm\u00e4\u00dfiger Audits und Bewertungen<\/strong> von KI-Systemen unverzichtbar. Eine solche Beurteilung w\u00fcrde den laufenden Verbesserungen und Korrekturen einen konstanten menschlichen Touch verleihen<\/a>, da der nat\u00fcrliche Zeitfluss unweigerlich zu Ver\u00e4nderungen und einem weiteren Wachstum f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

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GORR \u2013 Maschinelle \u00dcbersetzungen und MTPE<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Einrichtung eines Feedback-Systems f\u00fcr Benutzer<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Wie die meisten Unternehmen wissen, ist die Verinnerlichung von Benutzerfeedback in Prozesse<\/strong>, Ans\u00e4tze und Methoden ein gro\u00dfer Schritt in die richtige Richtung. Die Einrichtung eines Mechanismus, mit dem Benutzer Feedback zu Funktion, \u00dcbersetzung<\/a> und Einschr\u00e4nkungen geben k\u00f6nnten, w\u00fcrde dazu beitragen, Vorurteile zu erkennen und zu korrigieren<\/a>, ohne von den Entwickler:innen \u00fcberm\u00e4\u00dfig viel verlangen zu m\u00fcssen. Eine kontinuierliche Verbesserung durch Benutzer-Input<\/strong> ist entscheidend, um die KI im Laufe der Zeit zu verfeinern und um inklusive und umfassende Systeme zu schaffen. <\/p>\n\n\n\n

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GORR UND DER MENSCHLICHE TOUCH<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Obwohl es verschiedene Meinungen zu diesem Thema gibt, ist die bittere Wahrheit, dass wir zun\u00e4chst die Urspr\u00fcnge der Diskriminierung vonseiten der KI<\/a> anerkennen und verstehen m\u00fcssen, bevor eine dieser Herausforderungen angegangen und bew\u00e4ltigt werden kann. Sobald das gelungen ist, wird die Identifizierung von Irrt\u00fcmern und die Umsetzung von Korrekturen viel einfacher. <\/p>\n\n\n\n

KI mag ein m\u00e4chtiges Tool sein, das in der Zukunft wahrscheinlich eine gro\u00dfe Rolle spielen wird. Trotzdem darf sie nicht sich selbst \u00fcberlassen werden.<\/strong> Im Fall von \u00dcbersetzungsdienstleistungen<\/a> ist die st\u00e4ndige \u00dcberwachung und Betreuung durch Menschen sicherlich die einzige M\u00f6glichkeit, genaue, kulturell sensible<\/a> und kontextuell nuancierte \u00dcbersetzungen zu gew\u00e4hrleisten. Zudem wird die KI nur durch menschliche Hilfe die reiche Vielfalt und Komplexit\u00e4t der menschlichen Erfahrung widerspiegeln k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

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MEHR LESEN<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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UNSERE DIENSTLEISTUNGEN <\/h3>\n\n\n\n

Wir bei GORR bieten umfassende L\u00f6sungen f\u00fcr all Ihre Sprachbed\u00fcrfnisse: <\/p>\n\n\n\n

\u00dcbersetzung <\/a>
Beglaubigte \u00dcbersetzungen <\/a>
Lektorat und Korrekturlesen<\/a>
\u00dcbersetzung und Lektorat<\/a>
Lokalisierung<\/a>
Dolmetschen<\/a>
Online-Dolmetschen<\/a>
Software-\u00dcbersetzung<\/a>
Website-Lokalisierung<\/a>
Maschinelle \u00dcbersetzung und MTPE<\/a><\/p>\n\n\n\n

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UNSERE DIENSTLEISTUNGEN<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auch wenn es vielleicht l\u00e4cherlich klingt: Es gibt eine erschreckende Menge an Beweisen daf\u00fcr, dass (menschliche) Diskriminierung (bereits) Einzug in die KI gehalten hat. <\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":5961,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"_breakdance_hide_in_design_set":false,"_breakdance_tags":"","footnotes":""},"categories":[59],"tags":[71,61,63,60],"class_list":["post-5975","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wenn-ki-alles-falsch-macht","tag-chatgpt-de","tag-ki","tag-ki-fur-ubersetzungen","tag-ubersetzung"],"aioseo_notices":[],"yoast_head":"\nHaben wir die KI rassistisch gemacht? 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