Wie im vorangegangenem Artikel beschrieben, zeige generative KIs Verzerrungen, die wir als Menschen besitzen können [5]. Wenn die aktuellen Bias von KIs nicht bewältigt werden, liegt es nah, dass zukünftige generative KIs auf diesen Daten basieren und diese Verzerrungen weiter verschärfen. Derzeit können die von KIs erzeugten Stereotypen und Missrepräsentationen zu Barrieren führen. Dies zeigt sich bspw. bei dunkelhäutigen Frauen in den Bereichen Arbeit und Bildung, weil hier eine angeblich fehlende Zugehörigkeit durch die generierten Bildinhalte aufgezeigt wird [5]. Ein konkretes Beispiel für die erwähnten Verzerrungen ist der Darstellung oben zu entnehmen. Die KI-generierten Gesichter zeigen unterschiedliche phänotypische Merkmale, welche zu den jeweiligen Berufen assoziiert werden.
Aktuell werden die KIs kaum systematisch nach potenziellen Verzerrungen überprüft. Es besteht somit das Risiko, dass sich die auftretenden Verzerrungen in den Künstlichen Intelligenzen weiterhin festigen und womöglich sogar verschlimmern [9]. Aufgrund dessen ist es essentiell die existierenden Verzerrungen zu beachten und diese mit Hilfe von z.B. kollaborativer Zusammenarbeit zwischen Forscher*innen, der Industrie als auch der Öffentlichkeit entgegenzuwirken. Des Weiteren muss die ethische Verantwortung von online Informationen sowie die Nicht-Reproduktion von Ungerechtigkeiten beachtet werden. Möglichkeiten hierfür sind legislative Ansätze, administrative Regulationen, eine diskriminierungsfreie Gestaltung des Codes und die Umsetzung ethischer Richtlinien. Darüber hinaus können auch Offenlegungen von algorithmischen Entscheidungen und das Entwerfen von unvoreingenommenen Algorithmen bei dem Abbau von Verzerrungen helfen. Der Einbezug von Menschen, insbesondere von Usern, ist ebenfalls eine vielversprechende Möglichkeit solchen Schwierigkeiten zu begegnen und bringt außerdem weitere Vorteile für die Entwicklung neuer Technologien mit sich [9].
Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg, die Zukunft digitaler Inhalte zu revolutionieren. Schon in ein paar Jahren könnten KIs dazu genutzt werden, nahezu jede Art von Content zu erschaffen, sodass sich auch die Wirtschaft zukünftig stark verändert [5]. Gleichzeitig fehlen jedoch adäquate Lösungen für Hindernisse, insbesondere für existierende Probleme bezüglich der Diversität in diesen Inhalten, dadurch verlieren zahlreiche Kulturen eine entsprechende Repräsentation [5]. Dabei sollte neben der Minimierung der Verzerrungen (bspw. durch diversere Datensammlungen) auch auf Fairness geachtet werden, sodass individuelle Einflüsse keine Vernachlässigung erfahren [10]. Es muss auf die Bias in Künstlichen Intelligenzen geachtet sowie bekämpft werden, ansonsten könnten diese unter Umständen negative Auswirkungen auf die Diversität in der Gesellschaft haben.
Falls Sie austesten möchten, ob Sie in der Lage sind echte Fotos von KI-generierten Bildern zu unterscheiden, können Sie gerne folgendes Quiz austesten und ein Gefühl dafür bekommen, wie sich unsere Zukunft verhalten wird:
Quiz zu künstlicher Intelligenz: Können Sie KI-Bilder von echten Fotos unterscheiden? - DER SPIEGEL)
[2] King Charles coronation: How the 'afterparty' may have looked thanks to AI | UK News | Metro News
[3] Freddie Mercury AI - BEAT IT (Michael Jackson) - YouTube
[4] Künstliche Intelligenz: Wenn Maschinen lügen lernen - DER SPIEGEL
[5] Generative AI Takes Stereotypes and Bias From Bad to Worse (bloomberg.com)
[6] Stable Diffusion Online (stablediffusionweb.com)
[8] Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models (arxiv.org)
[9] Microsoft Word - arvix_dalle_20230517.docx (arxiv.org)
[10] Stable Diffusion May Amplify Biases in Its Training Data (deeplearning.ai)
29.08.23
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