Ethischer Umgang mit KI – in Kürze
- KI ist schnell, smart – und leider auch anfällig für Vorurteile.
- Sprachmodelle wie ChatGPT übernehmen Stereotype aus ihren Trainingsdaten.
- Wer mit KI arbeitet, muss Verantwortung übernehmen – auch für das, was (un)ausgesprochen mittransportiert wird.
- Mit Methoden wie De-Biasing durch Prompting und Diversity Personas lassen sich blinde Flecken sichtbar machen – und beheben.
- forsch&wild begleitet Teams dabei, KI sinnvoll, kreativ und diskriminierungssensibel einzusetzen.
Ethische Umgang mit KI ist essenziell, Quelle: Pexels
Künstliche Intelligenz braucht menschliche Haltung
KI kann Texte schreiben, Gedanken sortieren, Prozesse beschleunigen. Was sie nicht kann: Verantwortung übernehmen. Genau deshalb ist ein ethischer Umgang mit KI nicht optional, sondern essenziell.
Denn: Auch wenn eine KI „neutral“ wirkt – sie ist es nicht. Sie lernt aus dem, was wir ihr geben. Und das sind meist Daten aus einer Welt, die alles andere als vorurteilsfrei ist. Wenn wir also mit KI arbeiten, holen wir auch unsere eigenen gesellschaftlichen Schieflagen mit ins Boot.
Die gute Nachricht: Wir können das reflektieren – und besser machen.
Warum ist ein ethischer Umgang mit der KI eigentlich so kompliziert?
Weil ein Bias selten laut brüllt. Sondern leise mitschwingt. In Formulierungen. In Rollenbildern. In Prioritäten.
Und weil KI uns oft ein gutes Gefühl gibt: Wow, was die alles kann! Aber genau da liegt das Problem – der Dunning-Kruger-Effekt lässt grüßen. Dieser beschreibt: Je mehr wir mit KI arbeiten, desto klarer sehen wir: So objektiv, wie sie klingt, ist sie nicht.
Ein Beispiel? Gern.
Wenn Joseph kompetent ist und Kelly einfach nur nett
In einer US-Studie wurde ChatGPT gebeten, Empfehlungsschreiben zu formulieren – einmal für „Joseph“, einmal für „Kelly“. Der Rest blieb gleich. Das Ergebnis? Joseph war „talentiert“ und „führungsstark“. Kelly war „warmherzig“ und „beliebt“.
Das ist kein Zufall. Sprachmodelle wie ChatGPT verarbeiten riesige Datenmengen – und damit auch all die Stereotype, die im Netz (und in unseren Köpfen) herumschwirren. Sie sind nicht böse. Aber sie sind eben auch nicht frei von Vorurteilen.
De-Biasing: Mit der KI reden – aber richtig
Wer mit KI arbeitet, sollte wissen: Wie du fragst, bestimmt, was du bekommst.
De-Biasing durch Prompting ist eine Methode, mit der sich stereotype Verzerrungen gezielt aufspüren und vermeiden lassen.
So geht’s:
- KI antworten lassen
- Nachfragen: Enthält der Text stereotype Zuschreibungen?
- Alternativen vorschlagen lassen
- Neu formulieren – bewusster, besser
Dieser Prozess des Re-Promptings klingt simpel – ist aber ein mächtiges Werkzeug. Und ehrlich gesagt: Ein Muss für alle, die KI professionell nutzen.
Diversity Personas: Perspektiven sichtbar machen
Eine weitere Methode: Diversity Personas. Sie helfen dabei, bewusst andere Lebensrealitäten mitzudenken – und typische Ausschlüsse zu vermeiden.
Statt: „Max, 35, IT-Affinität, urban“
Eher: „Samira, 58, bildungsnah, aber KI-skeptisch“ oder „Levi, 27, ländlich, queere Perspektive“
Das Ziel: raus aus der Bubble. Rein in die echte Vielfalt.
Denn was wir bei der Entwicklung mitdenken, spiegelt sich später in der Wirkung wider.
Ethischer Umgang mit der KI: Was macht forsch&wild anders?
Wir arbeiten täglich mit ChatGPT – und setzen es klug ein. Aber wir lassen uns nicht blenden.
forsch&wild denkt mit: Wer spricht hier? In welchem Ton? Für wen? Mit welchem Bild von Welt?
Wir helfen euch und und eurem Team dabei, KI-Tools wie ChatGPT sinnvoll und verantwortungsbewusst zu nutzen:
- durch klare Prompting-Strategien
- durch Textanalysen mit Blick auf Bias und Tonalität
- durch Workshops, in denen wir gemeinsam Stereotype aufdecken
- durch methodisches Know-how und Haltung
KI ist ein Werkzeug. Wir machen daraus ein gutes.
Unser Credo: Ethisch heißt nicht perfekt – sondern bewusst
Wir werden nicht jeden Bias sofort erkennen. Und auch nicht jeden Fehler vermeiden.
Aber wir können lernen, genauer hinzusehen. Und dafür sorgen, dass unsere Texte nicht nur gut klingen – sondern gut tun.
FAQ
Ist KI automatisch diskriminierend?
Nicht automatisch – aber oft unreflektiert. Bias entsteht durch Trainingsdaten, nicht durch böse Absicht.
Wie erkenne ich Stereotype in KI-Texten?
Fragt die KI selbst. Nutze Prompts wie: „Wo sind hier stereotype Formulierungen?“ – und lernt, zwischen den Zeilen zu lesen.
Was kann ich konkret tun?
Promptet smarter. Reflektiert. Und holt euch Feedback – von echten Menschen oder einer Agentur mit Haltung (wie wir).
Was bringt mir forsch&wild dabei?
Wir machen dein KI-Marketing verantwortungsvoller, klüger und passender. Für heute – und für das, was kommt.
