Stereotype & Bias in Text-to-Image-Models

Bias in Text-to-Image-Models birgt erhebliche Risiken. Es entstehen Vorurteile und Verzerrungen in Bildern, die gerade im internationalen oder interkulturellen Einsatz zu Fehlinterpretationen und Fehlentscheidungen führen und in der Folge Benachteiligungen sowie Vertrauensverlust nach sich ziehen können. Um diesen AI Bias frühzeitig zu erkennen, sind gezielte Analysen, klare Leitlinien und praxisorientierte Schulungen erforderlich, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherstellen.

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, ansprechende Visualisierungen und bieten neues kreatives Potenzial für Inhalte und Design. Sie lernen jedoch vor allem aus westlich dominierten Bilddatenbanken. Das Ergebnis sind oft einseitige, stereotype oder diskriminierende Darstellungen.

Zusätzlich werden diese generativen KI-Bild-Modelle durch Prompts gesteuert, die wiederum von Nutzer:innen verfasst werden und westlich geprägte Normen widerspiegeln, andere Kulturen stereotyp darstellen oder ignorieren. Besonders kritisch ist der Einsatz in automatisierten Prozessen wie z. Bsp. der Auswahl von Personal oder Genehmigung von Visa-Anträgen. Hier sind Entscheidungen der KI weder objektiv noch neutral.

Visuelle Kommunikation ist kulturell codiert

Kulturelle Codierungen, Bilder und Symbole sind tief in den jeweiligen Gesellschaften verankert. Architektur, Farben, Formen, Körpersprache, Kleidung und Gesichtsausdrücke 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.

Fairness & Bias in Text-to-Image-Models

Um Bias in Text-to-Image-Models zu vermeiden und Compliance-Risiken zu minimieren bzw. KI-Fairness zu sichern, 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 die Dokumentation bzw. ein AI Disclaimer notwendig, um bei Anfragen die diskriminierungsfreie Nutzung der KI nachweisen zu können.

Trainings für Content Design & Marketing

Mit der Einführung von KI und Text-to-Image-Modellen benötigen Mitarbeiter:innen in den Bereichen Content Design und Marketing verstärkt Schulungen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Content-Produktion, insbesondere zum Bild- und Symbolverständnis im kulturellen Kontext bzw. Bias in Text-to-Image-Models.

✅ Artikel 4 des AI Act verpflichtet Unternehmen, ihre Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen zu schulen, damit sie die Möglichkeiten nutzen und zugleich Risiken oder Schäden rechtzeitig erkennen können.

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Bilder-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 Text-to-Image-Models 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. Je nach Art der Content-Produktion kann ein AI Disclaimer notwendig sein.

Beim Einsatz generativer KI, besonders in arbeitsrelevanten oder öffentlichen Zusammenhängen sind gesetzliche Vorgaben (z. B. EU AI Act, Datenschutzgrundverordnung) sowie Standards zur Diversität und Antidiskriminierung verbindlich einzuhalten. Visuelle Bias-Probleme sind durch kulturspezifisches Wissen und Know-how erkennbar.

Mein Angebot

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Gerne unterstütze ich Sie Ihre Mitarbeiter:innen mit AI-Trainings, die konform mit der Kompetenzpflicht des EU AI Act sind. Die Trainings sind modular aufgebaut. Sehr gerne berate ich Sie persönlich. Vereinbaren Sie jetzt einen Termin. Ich freue mich auf das Kennenlernen.

Weiterführende Informationen

Mehr über die Kulturwissenschaftlerin Isabella Andrić, MA (auf Englisch)
Develop Intercultural Competence
Understand Symbols, Cultures & Values
Methodik & Visuelle Kompetenzen

Informationen für die Werbebranche
Datenschutz in Werbebranche, WKO
Leitfaden zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Werbung & Marktkommunikation, Whitepaper (PDF), WKO