KI ist weder objektiv noch neutral.
Text-to-Image-AI (Generative KI-Bild-Modelle) erzeugen Ergebnisse, die meist westlich geprägte Normen widerspiegeln. Andere Kulturen werden oft stereotyp dargestellt oder ignoriert. Stereotype Bilder können Ausschlüsse verstärken oder Diversity-Ziele untergraben. Problematisch wird das im interkulturellen Einsatz, z. B. in Werbung, Bildung oder HR. KI-Bilder sind weder neutral noch objektiv. Besonders kritisch ist der Einsatz in automatisierten Prozessen wie z. Bsp. der Auswahl von Personal oder Genehmigung von Visa-Anträgen. Entscheidungen der KI sind weder objektiv noch neutral.
Generative KI-Modelle, insbesondere Text-to-Image-Modelle wie DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion oder Adobe Firefly, haben die Art und Weise, wie Bilder erstellt werden, verändert. Sie übersetzen Texteingaben in realistisch wirkende, ästhetisch ansprechende Bilder und bieten neues kreatives Potenzial. Sie lernen jedoch vor allem aus westlich dominierten Bilddatenbanken. Das Ergebnis sind oft einseitige, stereotype oder diskriminierende Darstellungen.
Visuelle Kommunikation ist kulturell codiert.
Kleidung, Farben, Formen, Gesichtsausdrücke oder Körpersprache – all das sind visuelle Zeichen, die je nach Kultur unterschiedlich gelesen und verstanden werden. In vielen Gesellschaften drückt Kleidung nicht nur individuellen Stil, sondern auch soziale Rollen, politische Einstellungen, Geschlecht oder Gruppenzugehörigkeit aus. Was in einem Kontext als selbstbewusst oder modern gilt, kann in einem anderen als unangemessen oder gar anstößig wahrgenommen werden. Kulturelle Codierungen sind tief in den jeweiligen Gesellschaften verankert.
Fairness in Text-to-Image-AI
Um Bias in Text-to-Image-AI zu vermeiden und Compliance-Risiken zu minimieren, sollten Organisationen ihr Prompt-Design kritisch reflektieren: Wer wird sichtbar gemacht und wer nicht? Generierte Bilder müssen auf implizite Bedeutungen und stereotype Darstellungen geprüft werden. Diversität soll durch inklusive Prompts und Bildquellen gefördert werden. Zudem ist eine lückenlose Dokumentation notwendig, um im Ernstfall die diskriminierungsfreie Nutzung der KI nachweisen zu können. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in visuell arbeitenden Bereichen, wie z. B. Marketing benötigen Schulungen zu kultureller Bildkompetenz und KI-Bias.
Generative Bild-KI ist kein neutraler Spiegel der Welt. Sie ist ein verstärkender Mechanismus für das, was bereits im Trainingsmaterial steckt. Wer KI nutzt, übernimmt Verantwortung für die Bilder, die damit erzeugt werden. Kulturelle Unterschiede in visueller Kommunikation dürfen dabei nicht übersehen werden. Durch gezielte Sensibilisierung, klare Richtlinien und kritische Reflexion können Organisationen sicherstellen, dass ihre KI-Nutzung inklusiv, rechtssicher und verantwortungsvoll bleibt.
Compliance-Richtlinien & Ethik
Bias in generativer Bild-KI ist neben den ethischen Herausforderungen zunehmend auch ein Compliance-Thema. Fehlende oder stereotype visuelle Repräsentationen können als indirekte Diskriminierung gelten. Unternehmen, die KI-Anwendungen anbieten, unterliegen Transparenz- und Dokumentationspflichten, um die Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen zu sichern. Wer mit generativer Bild-KI arbeitet, muss den regulatorischen Anforderungen gerecht werden, aber auch gesellschaftlich Verantwortung übernehmen, um diskriminierungsfreie, nachvollziehbare und faire Ergebnisse sicherzustellen. Beim Einsatz generativer KI, besonders in arbeitsrelevanten oder öffentlichen Zusammenhängen sind gesetzliche Vorgaben (z. B. AI EU Act, Datenschutzgrundverordnung) sowie Standards zur Diversität und Antidiskriminierung verbindlich einzuhalten.
Visuelle Bias-Probleme sind schwer erkennbar, aber in ihrer Wirkung tiefgreifend. Sehr gerne unterstütze ich mit meinem Know-how als Expertin für codierten Bias deine KI-Projekte.
