Nein, das ist kein Schreibfehler in der Ãœberschrift. Mit „Weißheit“ sind weißen Stereotypen in intelligente Maschinen (Künstliche Intelligenzen, KIs) gemeint, die diese nahezu ausschließlich aufweisen, wie zwei Wissenschaftler der University of Cambridge jetzt herausgefunden haben.
Sie haben eine Abhandlung mit dem Titel „The Whiteness of AI (Die Weißheit von KIs)“ veröffentlicht, die zeigt, wie sehr weiße Stereotype das Bild von Systemen mit künstlicher Intelligenz prägen. Der Artikel beschäftigt sich sowohl mit realen als auch mit fiktiven intelligenten Maschinen.
Die beiden Wissenschaftler teilen in ihrer Arbeit die Maschinen in die Kategorien humanoide Roboter, Chatbots, virtuelle Assistenten und Stock-Images auf und bieten drei Interpretationen für die weiße Stereotypisierung von KI-Systemen an.
Maschinen sind nach einer Rasse designt
Über den Anthropomorphismus kann den Maschinen und Programmen eine Rassen zugeordnet werden, Was letztlich die Übertragung menschlicher Attribute auf die künstlichen Systeme bewirke. Außer offensichtlichen visuellen Merkmalen, die in der Regel eher weißen Vorbildern nahekommen, spiele auch die menschenähnliche Stimme oder die Art der Interaktion dabei eine Rolle.
Selbst die sehr künstlich daherkommenden Roboter wie Nao, Pepper und PR2 seien äußerlich weitgehend weiß designt. Noch auffälliger sei diese Zuordnung in der von Hanson Robotics vorgestellten Sophia, die 2017 sogar die Staatsbürgerschaft von Saudi-Arabien erhielt. Obwohl sie aus Asien stammt, zeigt die in Hongkong gebaute Roboterfrau ganz eindeutig kaukasische Züge.
Ursachen und Konsequenzen der Weißheit
Die Abhandlung der Cambridge-Forscher untersucht drei mögliche Begründungen für das dominant weiße Bild. Einerseits spiegele die Rassenzuordnung häufig die weißen Milieus wider, in denen sie entstehen, und andererseits führen die Autoren auf, dass Maschinen, die intelligent, professionell und mächtig sind, aus dem Blickwinkel vieler weißer Menschen wegen dieser Eigenschaften ihrer eigenen Rasse zuzurechnen sind.
Als Folge warnen Die Autoren warnen nun vor der Konsequenz, dass die weißen Stereotype farbige Menschen aus der weißen Utopie entfernen könnten. Über alles gesehen fördere die Darstellung Vorurteile und erzeuge eine Art Vorspannung (Bias) in Machine-Learning-Systemen. Das wiederum kann zu Entscheidungen führen, die andere ethnische Gruppen benachteiligen.
Ein Satz in der Arbeit bringt es deutlich auf den Punkt: „Wenn weiße Menschen sich vorstellen, dass sie von überlegenen Wesen übertroffen werden, entsprechen diese überlegenen Wesen nicht den Rassen, welche die Weißen zuvor als minderwertig abqualifiziert haben. Denn ein weißes Publikum kann sich nicht vorstellen, dass es von schwarzen Maschinen übertroffen wird.„
Selbsterkenntnis ist immer noch der erste Schritt zur Besserung
Als ersten Schritt zum Aufbrechen der Strukturen sehen die Forscher die Erkenntnis und das Eingeständnis, dass sie existieren, denn die weißen Stereotype dürften auf keinen Fall unsichtbar bleiben. Es sei unwahrscheinlich, dass die Mehrzahl der weißen Betrachter bei menschenähnlichen Maschinen eine Rassenzuordnung erkenne, weil diese nur bestätigt sähen, was ‚menschenähnlich‘ bedeute.
Für Nichtweiße (Das erinnert an die Rasxsebezeichnung Niet-Blanke für alles, was in Südafrika weder schwarz noch weiß war in Afrikaans) seien die weißen Stereotype hingegen niemals unsichtbar.
Den Originalartikel der Forscher kann man auch als PDF herunterladen.
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