Geschlechterklischees in DALL-E und Leonardo AI: Wie KI Berufe darstellt und Stereotype verstärkt

Diversität spielt eine immer größer werdende Rolle in der Arbeitswelt. Darunter fallen Begriffe wie Frauenquote, Geschlechtergleichheit oder genderneutrale Sprache. Ein weiteres Phänomen, das den Arbeitsmarkt eingenommen hat, ist die Nutzung künstlicher Intelligenz. Doch lassen sich beide Themen miteinander verbinden? Und wie divers ist eine KI überhaupt?

Eine aktuelle Studie der University of Europe for Applied Sciences nahm die Darstellung verschiedener Berufe in KI-generierten Bildern unter die Lupe. Die Analyse verglich die Visualisierungen von 50 Berufen durch die KI-Tools Leonardo AI und DALL-E und deckte dabei tief verwurzelte Stereotype auf. Wir zeigen dir, wie divers eine KI wirklich ist und wie man die Verbreitung von Geschlechterklischees durch Künstliche Intelligenz eingrenzen kann.

Technik ist männlich, Pflege ist weiblich

Die Ergebnisse sprechen eine klare Sprache: Technische Berufe werden überwiegend mit männlichen Figuren assoziiert, während Frauen vor allem in sozialen und pflegerischen Berufen präsent sind. Leonardo AI zeichnet ein Bild, in dem soziale Berufe zu 100 Prozent von Frauen repräsentiert werden. Lehrerinnen, Erzieherinnen und Sozialarbeiterinnen dominieren hier das Bild. Im Gegensatz dazu zeigt DALL-E zumindest einen Lehrer in dieser Kategorie. Ein Beispiel für die von DALL-E und Leonardo AI erstellten stereotypischen Bilder siehst du im obigen Titelbild.

In den Bereichen Gesundheit und Pflege visualisiert Leonardo AI zwei Drittel der Figuren als weiblich, während DALL-E ein Drittel darstellt. Beide KI-Tools neigen dazu, Ärzte, Zahnärzte und Psychologen als männlich zu repräsentieren, während Berufe wie Logopädin, Hebamme und Krankenschwester mit weiblichen Personen konnotiert werden.

KI-Abbildungen bestärken Vorurteile und Stereotype

Eine auffällige männliche Dominanz zeigt sich in den technischen Berufen. Bei Leonardo AI sind 84 Prozent der abgebildeten Personen in diesem Bereich männlich. Lediglich die IT-Spezialistin erhält hier Platz. Ähnlich verhält es sich im Bereich Recht und Sicherheit, wo 75 Prozent der Darstellungen Männer sind. Hier finden Frauen nur als Rechtsanwaltsfachangestellte ihren Platz. DALL-E hingegen zeigt in diesen Bereichen keinerlei Frauenabbildungen. Prof. Dr. Jiré Emine Gözen, Vizepräsidentin Internationales und Hochschulentwicklung sowie Professorin für Medien- und Kulturtheorie am UE Campus Berlin, beschreibt die Folgen einer solchen Rollendarstellung:

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools werden nicht nur Stereotype aufrechterhalten, sondern Fortschritte in Richtung der Gleichberechtigung und der Repräsentation rückgängig gemacht. Wenn KI-Systeme Männer überwiegend in technischen Berufen und Frauen in sozialen oder pflegerischen Rollen zeigen, tragen sie dazu bei, veraltete Rollenbilder zu zementieren. Dies erschwert es, gesellschaftliche Barrieren abzubauen und neue, vielfältigere Vorbilder zu schaffen.

KI-Entwickler:innen sollten kulturelle und soziale Aspekte berücksichtigen

Die Untersuchung zeigt auch einen Mangel an kultureller Vielfalt in den KI-generierten Bildern. Sowohl Leonardo AI als auch DALL-E neigen dazu, überwiegend weiße Personen abzubilden. Besonders deutlich wird dies bei DALL-E, das fast ausschließlich weiße Figuren zeigt, mit Ausnahme einer Krankenschwester als Person of Color.

Obwohl Leonardo AI etwas mehr Diversität aufweist, besteht auch hier Verbesserungsbedarf. People of Color sind hauptsächlich in den sozialen Berufen vertreten, während Berufe im Bereich Wissenschaft, Recht und Sicherheit von weißen Figuren dominiert werden. Die technischen Berufe sind ebenfalls größtenteils weiß, außer der IT-Spezialistin.

Dabei spielt die diversere Gestaltung von KI-Tools eine wichtige Rolle, da mittlerweile eine Vielzahl von Menschen diese Technologie nutzen. Durch die verzerrte Darstellung von bestimmten Berufstypen werden Stereotype und Vorurteile nur weiter verbreitet, statt bekämpft zu werden. Daher ist es wichtig, dass vor allem die Trainingsdaten diverser sein müssen. Auch die Entwickler:innen selbst sollten aus unterschiedlichen kulturellen und sozialen Hintergründen stammen. Laut Prof. Dr. Gözen kann nur eine KI entwickelt werden, welche nicht nur auf technologische Effizienz, sondern auch auf soziale Verantwortung abzielt, wenn die Menschen hinter der Technologie aus verschiedenen Perspektiven und Lebenswelten kommen. Dadurch könnte verhindert werden, dass KI die Fortschritte in der Gleichberechtigung bremst und stattdessen dazu beiträgt, eine fairere und repräsentativere Zukunft zu gestalten.

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