Algorithmen mit Vorurteilen
Rechenprogramme zur Gesichtserkennung spiegeln unbewusste Stereotype von Entwicklern
Eine Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat nachgewiesen, dass Algorithmen zur Gesichtserkennung nicht bei allen Hauttönen und Geschlechtern gleich gut funktionieren. Männliche hellhäutige Personen werden von Machine-Learning-Systemen am besten erkannt, die höchste Fehlerquote gab es bei dunkelhäutigen Frauen. Es zeigte sich, dass ein Großteil der Referenzbilder, die zum Training für verschiedene Anwendungen bereitgestellt werden, Männer abbildet – davon wiederum 80 Prozent mit heller Haut.
