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. Die Folge sind Benachteiligungen sowie Vertrauensverlust in Marke und Anwendung. Um 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 Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E 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. KI-Modelle lernen jedoch vor allem aus westlich dominierten Bilddatenbanken. Das Ergebnis sind oft einseitige, stereotype oder diskriminierende Darstellungen.
Prompts, die Nutzer:innen verfassen, sind selbst Produkte kultureller Prägungen und reproduzieren nicht selten westliche Standards. Die Folge ist, dass andere Kulturen in KI-Bildern vereinfacht, stereotyp oder gänzlich unsichtbar erscheinen. 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-Modellen vorzubeugen und regulatorische Anforderungen und KI-Fairness einzuhalten, ist ein reflektiertes Prompt-Design entscheidend. Dabei sollten Organisationen bewusst analysieren: Wessen Realität wird dargestellt und wessen nicht? Generierte Bilder müssen hinsichtlich impliziter Botschaften, Verzerrungen und potenzieller Stereotype überprüft werden. Eine saubere Dokumentation bzw. ein AI-Disclaimer ermöglicht es zudem, die diskriminierungsfreie Verwendung der KI transparent darzulegen.
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.
Compliance-Anforderungen verlangen von Organisationen, die mit generativer Bild-KI arbeiten, sowohl die Einhaltung rechtlicher Rahmenbedingungen als auch ein verantwortungsvolles Handeln, damit die erzeugten Bilder fair, erklärbar und frei von Diskriminierung bleiben. Je nach Art der Content-Produktion kann ein AI Disclaimer notwendig sein.
AI Act für Marketing & Sales
Marketing und Sales zählen zu den Bereichen mit der höchsten KI-Durchdringung. Automatisierte Analysen, Textgenerierung mit ChatGPT oder visuelle Inhalte über Midjourney sind bereits Teil des Arbeitsalltags. Der AI Act schafft verbindliche Standards für die rechtssichere Anwendung von Künstlicher Intelligenz in Marketing und Sales.
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. Bias in Text-to-Image-Models ist durch kulturspezifisches Wissen und Know-how erkennbar.
Trainings – KI in der Content-Produktion
Mit der Einführung von KI benötigen Mitarbeiter:innen in den Bereichen Sales 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.
Kontaktieren Sie mich sehr gerne jetzt für Informationen zur AI Act Kompetenzpflicht bzw. AI Trainings.
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.
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 und können individuell angepasst werden. Sehr gerne berate ich Sie persönlich. Ich freue mich auf das Kennenlernen. Vereinbaren Sie jetzt einen Termin.
Weiterführende Informationen
Mehr über die Kulturwissenschaftlerin Isabella Andrić, MA (auf Englisch)
Develop Intercultural Competence
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Methodik & Visuelle Kompetenzen
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Datenschutz in Werbebranche, WKO
Leitfaden zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Werbung & Marktkommunikation, Whitepaper (PDF), WKO
