PROMAGAZIN Dezember 2023

WIRTSCHAFT | Traditions- und Familienunternehmen
Transparenz ist von entscheidender Bedeutung, um algorithmische
Diskriminierung zu vermeiden.
sind. Transparenz ist von entscheidender
Bedeutung und beginnt mit der
Verfolgung und Veröffentlichung, wo
und zu welchem Zweck KI-Systeme
eingesetzt werden. Wenn Menschen
verstehen, wie Entscheidungen getroffen
werden, und wissen, dass es Mechanismen
gibt, um Probleme zu beheben,
sind sie eher bereit, solche Systeme
zu akzeptieren und zu nutzen.
Inwiefern sind Unternehmen hier
bereits sensibilisiert?
Stypinska: Die Arbeitgeber sind sich
häufig des diskriminierenden Potenzials
solcher Algorithmen bewusst und
greifen bereits in einem frühen Stadium
der Entwicklung ihrer Software ein,
um mögliche negative Ergebnisse zu
vermeiden. Dennoch muss man natürlich
beachten, dass die algorithmischen
Systeme immer noch von Menschen
entwickelt und betrieben
werden, und Menschen neigen dazu,
voreingenommen zu sein. Es gibt also
viel Arbeit, die in die Aufklärung und
Sensibilisierung fließen muss. Denn für
einige Vorurteile, etwa bezüglich Geschlecht
oder Rasse, besteht bereits ein
starkes Bewusstsein, andere Vorurteile
zum Beispiel im Hinblick auf Alter, Behinderung,
Migrationshintergrund, sozialer
und wirtschaftlicher Status erscheinen
weniger präsent.
Altersdiskriminierung auf dem Arbeitsmarkt
ist Ihr Forschungsschwerpunkt.
Welche Rolle spielen Algorithmen hier?
Stypinska: Verschiedene Generationen,
die auf dem Arbeitsmarkt koexistieren,
werden die Technologie unterschiedlich
nutzen. Und die Technologie
wird je nach Alter unterschiedlich mit
den Benutzern interagieren. In unserem
von der Volkswagen-Stiftung geförderten
Forschungsprojekt untersuchen
wir, wie fortgeschrittenes Alter
dazu führen kann, dass Menschen in
verschiedenen Situationen benachteiligt
werden, zum Beispiel beim Einstellungsprozess.
Wir haben bereits Beweise
dafür, dass Altersdiskriminierung in
Systemen wie der Gesichtserkennung,
der Erkennung von Emotionen und der
Sentimentanalyse – eine beliebte Methode
zur Bewertung des emotionalen
Charakters von Texten – auftritt.
Von welchen Beweisen sprechen Sie
hier?
Stypinska: Ein Beispiel wäre, dass die
Sentimentanalyse Texte mit Bezug zu
„älter“ klingenden Wörtern als negativer
bewertete als Texte mit „jünger“
klingenden Wörtern. Das zeigt, dass es
in den Trainingsdaten der Algorithmen
eine Altersverzerrung gibt. Auch die
Gesichtserkennungsmodelle funktionieren
bei Menschen über 60 Jahren
nicht gut oder schließen sie auf verschiedene
Weise aus – zum Beispiel,
schneidet ein Algorithmus zur Bearbeitung
von Fotos auf Twitter Personen
mit weißen Haaren aus.
Foto: AdobeStock/m.mphoto
Und welche Gründe gibt es für diese
Diskriminierung?
Stypinska: Einer der Gründe dafür ist,
dass die Trainingsdaten für die maschinellen
Lernmodelle Daten verwenden,
in denen die ältere Bevölkerung unterrepräsentiert
ist. Werden solche Modelle
von Unternehmen in verschiedenen
Arbeitsbereichen eingesetzt, kann dies
zu einer direkten oder indirekten Diskriminierung
älterer Menschen im Unternehmen
führen.
Neben diesen Herausforderungen gibt
es aber auch einige Vorteile, die Unternehmen
aus dem Einsatz von Algorithmen
beim Bewerberprozess ziehen können
…
Stypinska: Algorithmisches Recruiting
hat in verschiedenen Branchen große
wissenschaftliche und mediale Aufmerksamkeit
und Akzeptanz gefunden,
da es sich um ein Mittel handelt, den
Rekrutierungsprozess zu rationalisieren,
die Objektivität zu erhöhen und
die Einstellungsergebnisse zu verbessern.
Wenn Algorithmen darauf programmiert
sind, Diversität und Inklusion
zu beachten, können sie dazu
beitragen, Kandidaten aus unterschiedlichen
Hintergründen besser zu
berücksichtigen und Vielfalt am Arbeitsplatz
zu fördern. Ergänzend können
Algorithmen auch dazu beitragen,
Kandidaten mit relevanten Fähigkeiten
und Erfahrungen zu identifizieren, die
möglicherweise nicht auf traditionellen
Karrierewegen gereist sind.
Zur Person
Soziologin Dr. Justyna Stypinska
forscht am WZB (Wissenschaftszentrum
Berlin für Sozialforschung) zu Formen
algorithmischer Diskriminierung
und Voreingenommenheit in KI-Technologien.
In ihrem aktuellen Projekt
analysiert sie mit einem internationalen
Team die Auswirkungen des Einsatzes
von Technologien der künstlichen
Intelligenz auf die alternden Bevölkerungen
in Europa.
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