00:00:00: Es hat tatsächlich schon irgendwie in den Neunzigern eine Professorin geschrieben, wir könnten KI-feministisch entwickeln und oder feministisch nutzen.

00:00:08: Am besten wäre es wenn jetzt auch die großen Techunternehmen KI-Feministische entwickeln würden, wenn sie auch den Data Worker in einen ordentlichen Gehälter zahlen, wenn die irgendwie drauf achten, dass vielleicht nicht so viele Ressourcen verbraucht werden und und und aber wir können auch KI- Feministischen Nutzen zu feministischen Zwecken Und das ist dieses Wechselspiel.

00:00:24: Deswegen ist es nicht perfekt Aber perfekt gibt's auch nicht.

00:00:27: Wir sind weiter als je zuvor.

00:00:29: Mehr Frauen in Führung als noch vor zehn Jahren, mehr Bewusstsein für Lohn-Ungleichheit – mehr Frauen die verhandeln und investieren, die ihr eigenes Vermögen aufbauen.

00:00:40: Und dann kommt KI daher eine Technologie, die nicht auf dem Stand von heute trainiert wurde sondern auf Jahre und Jahrzehnten, in denen Frauen weniger verdient haben, seltener befördert wurden, selter ein Kredit bekam Die diese Muster einfach fortschreibt, weil sie in unseren Daten stecken.

00:00:59: Bis heute!

00:01:01: Das ist eine Gefahr vor der die heutige Expertin, die bei uns verheimen zu Gast ist, warnt.

00:01:06: Dr.

00:01:07: Eva Gängler ist KI-Forscherin und hat dieses Jahr das Buch Feministische KI für öffentlicht.

00:01:12: Und von ihr wollen wir wissen – wirft uns KI feministisch und finanziell zurück ohne dass wir es richtig merken?

00:01:20: Schön, dass du da bist Eva.

00:01:22: Danke für die Einladung.

00:01:23: ich freue mich aufs Gespräch.

00:01:25: Herzlich willkommen.

00:01:27: Ich frage dich jetzt eine harte Ja oder Nein-Frage, mag ich eigentlich nie?

00:01:30: Aber ... ich will es jetzt einfach wissen!

00:01:33: Ist das so was ich gerade erklärt habe?

00:01:34: Stimmt es so dass wir grade dabei sind mit KI Fortschritte die passiert sind rückgängig zu machen, die ja über Generationen erkämpft worden sind?

00:01:46: Ich würde sagen ja, aber nicht bei Ja oder nein belassen sondern Ich denke, dass wir es in vielen Stellen tatsächlich tun weil wir unreflektiert KI entwickeln.

00:01:57: Weil wie du gesagt hast auf Basis von bestehenden Datensätzen trainieren.

00:02:01: und

00:02:02: um vielleicht einfach doch noch mal ein Beispiel zu geben, wenn wir überlegen wer hat bis der Kredite bekommen?

00:02:07: Wenn wir auf Jahrzehnte an Daten zurückschauen die auch Banken haben über Personen die Krediten bekommen

00:02:12: haben

00:02:12: Und da ist nicht nur der Faktor Frau ein Thema sondern am Ende auch Postalzahl Name einer Person klingt eher deutsch klingt er ja ausländisch dann sehen wir hier, dass einfach in der Vergangenheit hier Ungerechtigkeit geherrscht hat.

00:02:25: Aber auch gewisse Entscheidungen auf eine gewisse Art und Weise getroffen worden sind.

00:02:30: Frauen durften vielleicht gar nicht bezahlte Arbeit nachgehen ohne Erlaubnis ihres Mannes, konnten deswegen auch seltener Kredite wahrnehmen und das steckt in den Daten und das wird tatsächlich sehr oft reproduziert.

00:02:41: Und deswegen besteht schon absolut realistisch die Gefahr, dass mir aktuell die Vergangen- heit eigentlich in die Zukunft projizieren und sogar verstärken, weil was KI-Systeme tun ist dass sie Muster erkennen in Daten.

00:02:54: Und die ja so ein Stück weit dann noch stärker hervorgeben.

00:02:58: also ein Beispiel war auch im Recruiting.

00:02:59: Amazon hat KI eingesetzt im Recruting um quasi die besten Personen auszuwählen und hat die auf Basis ihrer eigenen Entscheidungen im IT Bereich getrainiert wo sie bisher vor allem Männer eingestellt haben.

00:03:11: Und dieses KI-System hat dann gelernt, systematisch Lebensläufe von Frauen auszusortieren anhand von Keywords.

00:03:16: Zum Beispiel wenn Frauen von gewissen Colleges kamen die irgendwie all female waren oder fast nur ... fast nur von Frauen besucht.

00:03:24: Und ich würde jetzt nicht davon ausgehen, dass Menschen bisher anhand von diesem Kriterium aussortiert haben aber sie haben vermutlich auch Frauen aussortieren und weniger Frauen sind natürlich beworben.

00:03:34: Aber eine KI verstärkt es dann soweit, dass die Personen anhand vom Keywords komplett aussortierten, das die quasi gar keine Chance mehr haben.

00:03:41: Deswegen sehen wir in ganz vielen Bereichen tatsächlich, würde ich sagen, was du beschrieben hast.

00:03:46: Es gibt aber auch positive Beispiele als wenn ich mir das nicht nur negativ sehe.

00:03:51: Kannst du noch mal unsere Zuhörerinnen so ein bisschen mitnehmen, weil vielleicht ist auch jedem gar nicht so richtig klar wie eine KI überhaupt trainiert wird oder es ist schon wieder über Jahre her dass wir darüber gesprochen haben damit man das auch ja nicht einfach abtut als ja das ist jetzt eine Meinung aber vielleicht ist das auch gar nicht.

00:04:07: So konnte sein und da kann ich mir durchaus nicht nach Männer vorstellen die das sagen.

00:04:11: dann ich kann mir auch meine Mutter vorstellen die dann sagt ist mir eigentlich auch egal.

00:04:17: also Wie läuft das mit dem Trainieren und warum sollte es jeden von uns wirklich interessieren?

00:04:24: Also ich finde eine sehr gute Frage, vielleicht sogar noch einen Schritt zurück.

00:04:26: Was ist eigentlich KI?

00:04:27: also wenn wir von KI sprechen dann meine ich jetzt nicht nur Systeme und habe vielleicht ein Beispiel kam es vielleicht auch schon raus.

00:04:34: Ich meine jetzt nicht nur Systeme wie Chatchity, also nicht nur generative KI-Systeme mit denen wir irgendwie in den Austausch gehen können.

00:04:41: Also so genannte Chatbots, Chachity, Gemini, Claude und so weiter.

00:04:46: Sondern auch Systeme die eigentlich unser tägliches Leben schon seit Jahren prägen.

00:04:49: Sei es Suchmaschinen, sei es Navigationen wenn wir Google Maps nutzen um uns irgendwo hin zu navigieren, wenn wir Social Media nutzen, LinkedIn Instagram.

00:04:58: So haben wir uns ja auch gefunden Lena über LinkedIn.

00:05:02: Die Personen, die wir da sehen, die Inhalte sind von Algorithmen gesteuert.

00:05:07: Wir sehen eine Flut von Informationen.

00:05:10: Wir können natürlich nicht alle Posts anschauen, die täglich gepostet werden auf Instagram und deswegen werden sie vorsortiert für uns und gefiltert anhand von Dingen, die bisher schon angeschaut

00:05:19: haben.".

00:05:20: Was will ich sagen?

00:05:21: Auch das sind KI-Systeme.

00:05:22: Also, dass wir einfach mal zur Einordnung besiegen.

00:05:24: Wenn Personen denken, na ja gut, ich nutze jetzt kein Schedule T, bin nicht betroffen, würde ich sagen nein, das stimmt tatsächlich nicht weil die Systeme wirklich auch Entscheidungen beeinflussen eben wie gesagt auch Rekruting in Organisationen und Kreditvergabe.

00:05:37: Zu deiner Frage – Wie werden sie trainiert?

00:05:40: KI- Systeme, wenn wir von KI sprechen dann meinen wir meistens datengetriebene Systeme.

00:05:43: Das bedeutet Wir haben ganz viele Informationen, ganz viele Daten.

00:05:47: zum Beispiel Im Recruiting haben wir eine Person eingestellt, haben wir sie nicht eingestellt.

00:05:53: Wir haben hier eine Bewerbung bekommen und einen Lebenslauf vorliegen.

00:05:56: Und Rekruterinnen haben entschieden, nee die Personen laden wir nicht ein zum Gespräch, haben vielleicht auch eine Tiz festgehalten warum?

00:06:03: Vielleicht auch nicht!

00:06:04: Haben gesagt, die Personen laden wir ein und dann am Ende sind tatsächlich Personen, die ins Vorstellungsgespräch eingeladen wurden, sind am Ende eingestallt worden.

00:06:13: Das heißt, das sind menschliche Entscheidungen, die da getroffen werden.

00:06:15: Vielleicht manche Personen aber auch nicht zugesagt, andere Personen schon und das sind am Ende Daten ja?

00:06:22: Und mit so was wird ein KI-System trainiert.

00:06:24: Da eicht es jetzt aber nicht wenn ich zehn Bewerbungen habe sondern da brauche ich schon einen Datensatz mit ganz viel.

00:06:29: So und jetzt kommt gerade eine

00:06:32: meiner Katzen zu besuchen.

00:06:33: Habt ihr was?

00:06:34: Oh wie schön!

00:06:35: Wie heißt deine Katze?

00:06:36: Jetzt Frieda

00:06:38: Frieda,

00:06:38: du musst ein Video

00:06:39: kennenlernen.

00:06:40: Ingo ist

00:06:41: gerade.

00:06:41: Ich habe mittlerweile auch drei, aber... Wir haben die Räumlichkeiten so getrennt, weil ein anderer Kater noch dazukam und die verstehen sich nicht top.

00:06:50: Deswegen haben wir das so getrannt.

00:06:52: Da taucht er mittlerweile weniger auf aber unsere Zuhörer in den wirken Katzen definitiv sind.

00:06:56: Müssen

00:06:56: Sie es gibt keinen Weg da rein?

00:06:58: Ein berühmt

00:06:58: ins Video zu schauen!

00:06:59: Ein fluschiger Katzenschwanz und feministische KI.

00:07:02: Das bin mal mehr.

00:07:03: Ich habe gerade irgendwie die Idee gehabt, boah wär's nicht cool eine Katze zu sein dann müsste ich mich jetzt gar nicht damit beschäftigen.

00:07:09: Es ist eh schon so komplex.

00:07:10: dann kommt diese ganze Ungerechtigkeit, so ein bisschen Wut bei mir auch hoch.

00:07:15: Warum?

00:07:15: Eva wird zu sagen ist es schon cool dass wir Menschen sind und die Möglichkeit haben uns damit jetzt zu beschäftigen?

00:07:24: also auch wenn das so ein Thema ist was eher knirscht was

00:07:27: ja

00:07:28: wo irgendwie viele Leute sagen auch lass uns jetzt nicht darüber reden lasst uns lieber darüber reden.

00:07:31: irgendwie was für einen coolen KI Agent wir gerade gebaut haben.

00:07:35: Was ist das so?

00:07:37: Wo du sagst oder steckt total viel Auch für dich, ich weiß nicht so Lebensmut drin.

00:07:41: Dass du sagst, das ist richtig cool oder dass du auch darüber forscht?

00:07:47: Also ich denke mir auch immer, wenn ein anderes Tier eigentlich Mensch wäre dann welch gerne Katze.

00:07:52: Also grundsätzlich würde ich sagen ja aber ich glaube die können auch weniger Einfluss nehmen auf ihre eigenes Leben und deswegen bin ich doch ganz froh, dass sich ein Mensch sein darf.

00:08:03: Ich sehe aktuell viel Risiken, aber ich sehe auch viele Chancen und wir können Einfuss nehmen.

00:08:07: Also wenn ich jetzt an Personen in Unternehmen denke die könnten Einfüsse darauf nehmen welche KI kaufen wir ein?

00:08:14: Welches System Promps geben wir in der KI vor?

00:08:16: als wir hatten gerade vom Training von KI gesprochen das war nicht mehr eine Vorgabe für dieses System.

00:08:21: Aber wir geben auch mit Prompts vor am Ende wie sich ein KI-System verhalten soll.

00:08:26: zum Beispiel Kennt es vielleicht viele, die Chatchapiti nutzen.

00:08:28: Das ist ganz oft sehr bestärkend ist.

00:08:30: Chachapiti sagt, oh tolle Idee mach weiter so!

00:08:33: Ist super.

00:08:34: also es kommt erst in die Richtung eher weniger kritisch.

00:08:36: aber wir können dem System auch vorgeben wie es sich verhalten soll, wie es antworten soll zum Beispiel vielleicht auch genderneutral kommunizieren.

00:08:43: Also hier können wir Impulse setzen und wir können natürlich auch überlegen wofür wir sie einsetzen.

00:08:50: Da vielleicht ein Beispiel, wenn wir generative KI nutzen.

00:08:53: Wir können natürlich sagen schreibt einen Text zu XY der ist wahrscheinlich mehr oder weniger gut.

00:08:57: Der klingt dann grammatikalisch perfekt aber inhaltlich vielleicht noch verbesserungswürdig, sag ich mal.

00:09:04: Aber wir können ihn auch nutzen und sagen hey so und so sieht unser Prozess aus das machen wir.

00:09:10: findest du da Probleme?

00:09:12: vergessen wir vielleicht gewisse Personen?

00:09:14: Ist er vielleicht nicht so zugänglich für Personen Teilzeit?

00:09:18: und also wir können nutzen, um uns selbst zu hinterfragen.

00:09:22: Aber vielleicht auch unsere Prozesse ja?

00:09:24: Also einfach als Gedankenanstoß.

00:09:27: und am Ende seht man eine demokratische Gesellschaft und wir haben auch die Möglichkeit uns zu wehren.

00:09:31: und wenn viele von uns wütend werden... Und ich glaube das ist aktuell der Fall!

00:09:34: Das hat man auch rund um Polinen voneinander gesehen.

00:09:38: Dann hat es auch einen

00:09:39: Einfluss auf die Politik und dann können wir auch wirklich sage ich mal große Dinge verändern nicht nur gesagt mal im Kleinen die Anwendung vom KI.

00:09:46: also ich bin meistens ganz gerne Mensch

00:09:49: Als du dein Buch geschrieben hast, die Ministische KI.

00:09:53: Bei welcher Seite kam so das Thema Geld auf?

00:09:59: Kannst dich daran erinnern?

00:09:59: also wie früh in einem Prozess des Recherchiens und dann des Zusammentragens und der Schreibens... Also wo hast du gemerkt ah wir müssen auch über Geld sprechen?

00:10:12: Ich würde sagen es ist schon vor dem Schreiben meines Bruchs passiert.

00:10:15: ich habe

00:10:15: ja geforscht zu KI, ich hab promoviert Und ich habe mich da sehr viel mit dem Thema Macht beschäftigt.

00:10:21: Also welche Machtstrukturen fließen in KI-Systeme?

00:10:24: Beziehungsweise, wie werden sie verstärkt durch auch der KI- Systeme und dann... Ich glaube, es war tatsächlich sehr empfindlich.

00:10:31: Ich glaube jemand gefragt an meinem Lehrstuhl als ich mal mit Teil von der Forschung vorgestellt habe, hat er gefragt inwieweit da auch bei Macht an Geld denke.

00:10:40: wir haben macht definiert als macht durch individuelle Faktoren aber auch durch als Beispiel sowas wie Autorität Aber eben auch macht durch gewisse Strukturen die da sind und aber eher quasi so aus der Person heraus.

00:10:57: also das kommt von Max Weber.

00:11:00: Okay, Geld habe ich so noch nicht auf dem Schirm gehabt.

00:11:03: Ich glaube es ist kein wirklich explizit Extra-Punkt dort.

00:11:06: aber natürlich hat Geld ganz viel mit Macht zu tun in unserer Gesellschaft und das steuert am Ende wer KI System entwickeln kann.

00:11:14: Es steuern große Sprachmodelle z.B.

00:11:17: aus die CHBT das zu trainieren das kostet extrem viel Geld und das können viele gar nicht machen.

00:11:22: also es können wirklich nur die ganz großen Unternehmen mit sehr viel Kapital machen.

00:11:28: Deswegen ist es auf der Seite ein großer Punkt, aber am Ende bestimmt Geld.

00:11:32: auch jetzt im Kleineren würde ich sagen welche KI kann nicht nutzen.

00:11:36: Kann ich die kostenlose Version nutzen?

00:11:39: Kann ich mir eine ProDizenz leisten wie viele verschiedene KI-Systeme vielleicht, kann ich Agents nutzen und das kostet alles mehr und mehr Geld.

00:11:47: Ich würde sagen dass es der Zugang zu KI in individuelleren Kontext Aber es ist auch im Großen der Zugang in Sinne von Macht auf KI-Systeme und wieder dadurch am Ende ein Vervielfältigen von Geld und Kapital, was da ist.

00:12:03: Weil große Unternehmen mit KI natürlich viel Geld verdienen.

00:12:07: Also ich würde sagen das ist so in der Mitte im Prozess aufgetaucht Und im Buch war das für mich aber schon auf jeden Fall immer ein Thema.

00:12:14: Jetzt hast du ja oder haben wir den Übergang zu Geld gemacht?

00:12:19: Worauf sollte man denn speziell

00:12:21: Achten?

00:12:22: also was hast du für Probleme festgestellt explizite probleme an der stelle und worauf soll dich denn als user achten.

00:12:29: Damit ich da in keine geld fallen gerate oder auch immer was zu uns jetzt erzählt, was so festgestellt hat damit die kei mich gar nicht also als frau nicht benachteiligt aber eben auch Ich glaube, du hast auch andere Hintergründe festgestellt und ich fand das mit dem Kredit auch ganz spannend was du erzählt hast.

00:12:47: Weil ich tatsächlich damals schon als ich mal im Finanzvertrieb angefangen habe hat mir schon mal irgendwann gesagt bei der Bank wenn du ein ÖÖ oder sowas drin hast.

00:12:55: im Namen auf Basis des türkischen Hintergrunds waren die Zinsen direkt ein bisschen höher.

00:13:04: Ja, ja.

00:13:05: Ich glaube das haben sie noch differenziert bekommen aber tatsächlich war es damals so in Banken schon schon schon zwanzig Jahre oder fünfzehn Jahre her wo ich das gehört habe.

00:13:15: und wenn ich mir darauf base dann vorstelle natürlich dass das teilweise antrainiert wird dann wenn jetzt eine klassische bank jetzt mal keine da irgendein KI-Modell entwickelt und die dann darüber rauschlässt um schonmal die Sorgabilität des potenziellen kreditnehmers oder Nehmerinnen zu überprüfen Das ist mit direkt im Kopf geschossen.

00:13:33: Ja, vielleicht können wir mal ein bisschen näher darauf eingehen.

00:13:36: Was sind so die ganz typischen Dinge, die mir da passieren können und worauf soll ich achten?

00:13:41: Und wie kann ich es so besser machen?

00:13:43: Auch sehr spannende Frage!

00:13:45: Ich glaube, es gibt so verschiedene Ebenen also das eine ist mal...ich möchte vielleicht einen Kredit bekommen, was du angesprochen hast,

00:13:50: d.h.,

00:13:50: ich gehe irgendwie zu einer Bank und da ist jetzt auch in Stück weit, ich sage auch egal ob ich jetzt zu einer sogenannten Internetbank gehe oder irgendwie zur Sparkasse um die Ecke, die haben alle irgendwie auch Algorithmen, die Risikobewertung machen oder Bonitätsprüfungen Und genau wie du sagst, da stecken Vorurteile drin.

00:14:06: Die sind jetzt nicht erst seit der KI dort, sondern die gibt es schon länger und das sind eben einfach auch gesellschaftliche Vorurteilung.

00:14:11: Da sind zum Beispiel Rassistische aber auch in Bezug auf Frauen.

00:14:16: Wenn wir uns anschauen dann bekommen sich Frauen weltweit immer noch weniger Kredite.

00:14:20: Es gibt ein Gender Credit Gap zu schlechteren Konditionen.

00:14:24: Gender

00:14:25: Credit gap?

00:14:25: Das ist so cool!

00:14:26: D.h.,

00:14:27: es gibt noch Untersorten sozusagen vom Gender Pay Gap oder es ist einfach was anderes, es gibt verschiedene Kategorien.

00:14:33: Frauen kriegen weniger Kredite.

00:14:35: Also es ist einfach weltweit ein Fakt, dass Frauen ... also weniger... Sie kriegen tatsächlich in der Anzahl Krediten aber sie kriegen auch dann geringere Kreditte und zu hören Zinsen.

00:14:45: Der Faktor Frau spielt eine Rolle.

00:14:48: ich meine stückweit auch historisch bedingt wieder einen Anführungszeichen berechtigt wenn man eben denkt okay Frauen hatten weniger Vermögen haben Tatsächlich auch in Deutschland haben Frauen weniger Vermögen und verdienen weniger.

00:15:00: Also du hast Schänder-Pelke angesprochen, Lena.

00:15:02: deswegen konnte man jetzt auch sagen okay vielleicht ist es ein höheres Risiko nach Frauen in Kredite zu geben.

00:15:06: tatsächlich gibt's hier... Ich habe noch keine große Studie gefunden aber es gibt Studien die Anzeichen dafür geben dass tatsächlich Frauenkredite sogar besser zurückzahlen als Männer also Mikrokredite zum Beispiel.

00:15:18: auch gerade ich glaube das war in Afrika und ich glaube in Indien hat man Frauenkredit gegeben zur Mikro kredite deutlich, also schneller zurückgezahlt und zuverlässiger.

00:15:29: Also wir können sogar vielleicht davon ausgehen dass eigentlich Frauen die besseren Kreditnehmerinnen wären.

00:15:33: Die besseren Anleger, ne?

00:15:34: Könnte man auch

00:15:34: mal... Besseren Anlegersinn!

00:15:36: Männer zocken eher Genau, deswegen aber tatsächlich glaube ich haben die Banken darüber oft wenig Informationen.

00:15:43: Also ich habe jetzt auch immer wieder mit Banken und Sparkassen gesprochen.

00:15:46: Ich hab bei der TomorrowBanken-Vortrag gehalten und viele haben Female Finance oder Feminist Finance auf dem Schirm.

00:15:52: Das ist ihnen wichtig.

00:15:54: Ich glaub' oft fehlt so die Datengrundlage ein bisschen weil sie einfach... Ist das nicht wirklich

00:15:57: wichtig?

00:15:58: Oder ist es schön was zu nennen?

00:16:01: Wenn du gerade solche Vorträge an Workshops gibst, siehst du da wirklich Ehrliches sind Nicht nur Interesse sondern auch so einen Veränderungsbild

00:16:08: Als ich glaube, die Tomorrowbank habe ich schon als sehr modern kennengelernt.

00:16:11: Nachhaltigkeit ist denen sehr wichtig und die sprechen wirklich explizit von Feminist Finance.

00:16:16: Und das finde ich schon erst mal tatsächlich... also da war ich wirklich positiv überrascht weil wie mehr Feminists ist mal das eine.

00:16:21: Feminismus, also das ist ein Wort, das merke auch ich in meiner Arbeit, dass feministisch Feminismus jetzt nicht unbedingt bei jedem sofort anschlussfähig ist, würde ich mir vorsichtig formulieren.

00:16:32: Das nehme ich den schon ab.

00:16:38: dass das wirklich drauf schauen.

00:16:40: Ich habe auch im Bereich Sparkassen einen Vortrag gehalten und die hatten zumindest mal ein größeres Forschungs- oder größeres Projekt zu Femalefinance umgesetzt, um sich erstmal anzuschauen Frauen haben wohl teilweise auch andere also nicht nur auch in anderes Verhalten in Bezug auf Anlagen aber auch andere Interessen brauchen eigentlich auch andere Informationen brauchen vielleicht auch andere Produkte.

00:16:59: Und es ist zumindest schon was was sich angeschaut wird, dass es jetzt überall richtig ernst genommen wird.

00:17:07: Ja, also das würde ich jetzt auch in Frage stellen.

00:17:10: Das glaube ich nicht.

00:17:11: Aber zumindest würde ich sagen haben es viele gehört und insbesondere Frauen.

00:17:14: Also da gibt's einen Sparkassen, gibt's weniger aber es gibt auch Vorstellungen.

00:17:18: Es gibt Geschäftsführerinnen und denen ist es oft schon ein Anliegen.

00:17:23: Auf der anderen Seite habe ich auch damit bekommen dass viele nicht wollen, dass quasi dieser Faktor Frau... Dass sie dann so heißt okay wir machen das nur weil du eine Frau bist ähnlich diskutiert wie bei der Grote.

00:17:32: Die wollen nichts, dass ihre Kompetenz infrage gestellt wird sag ich mal, weil sie eine Frau sind.

00:17:39: Ja.

00:17:40: Okay jetzt sind wir so auf der großen Unternehmensseite.

00:17:43: wie du hast auch gesagt man könnte als Unternehmen umgeschauen wie schafft man irgendwie dass man Intersectionalitätsbrille oder so rein bringt?

00:17:52: also das was du eben besprochen hast geht natürlich nicht nur um Frauen sondern es geht auch darum zum Beispiel wenn verschiedene Merkmale zusammenkommen die ja wo man gleich diskriminiert werden könnte.

00:18:04: könntest du uns mal sagen, wie wir das machen könnten als so einzelner User.

00:18:09: Also ich verwende jetzt Strati Pity oder Claude.

00:18:11: was könnte ich machen damit?

00:18:14: also welche ja würde ich welchen prompt würde ich nehmen oder was würde ich grundsätzlich da erst mal sagen damit ich eine weniger diskriminierende KI vor mir habe mit der ich arbeite?

00:18:28: Also es gab eine Studie, die hat gezeigt dass sie haben simuliert Gehaltsgespräche mit KI und unter anderem eben auch große Sprachmodelle und sind festgestellt das dort Frauen weniger Gehalt.

00:18:40: quasi herausverhandeln konnten und auch weniger Angeboten bekommen haben als Männer.

00:18:44: Was erst mal nicht überraschend ist, weil das eben in den System steckt – es gibt einen Shender Pay Gap!

00:18:48: Und ich glaube dass brauchen wir ein Stück weit als Wissen wenn wir da mit rumgehen.

00:18:52: also auch wenn ich jetzt als Frau zum Beispiel mir mich auf dem Vorstellungsgespräch vorbereiten möchte vielleicht auch eine Gehaltsverhandlung vorbereiten möchte dann glaube ich sollten wir das einfach im Kopf haben und sollten der KI explizit diese Anweisung geben.

00:19:05: hey Es gibt diesen Gap, also zum einen ist es wahrscheinlich die Person, die gegenüber von mir sitzt.

00:19:12: Mir weniger Gehalt geben möchte weil ich eine Frau bin.

00:19:15: ob bewusst oder unbewusst ja aber es ist Wahrscheinlich würde ich jetzt mal sagen und auf der anderen Seite wenn du mich jetzt berätst dann ist auch wahrscheinlich dass du darauf zurückgreifst Und mir als frau jetzt da quasi was anderes vorschlägt.

00:19:29: deswegen würde ich vielleicht zum Beispiel sagen, ich behandle mich hier wie ein Mann oder gehe davon aus.

00:19:36: Also quasi Pondor was würdest du eine Mann raten?

00:19:39: Es wird auch mal beide Proms ausprobieren.

00:19:41: Ich bin jetzt ne Frau, was rätst Du mir?

00:19:42: Ich bin ein Mann!

00:19:43: Was rätest Du

00:19:43: mir?!

00:19:44: Wie soll ich vielleicht argumentieren und sich das einfach mal anschauen?

00:19:48: Und ich glaube diese Sensibilität müssen wir mitbringen weil die Systeme eben so einen Weiß haben um den Umgehen zu können, ja?

00:19:56: Und dann können wir dem KI-System sagen achte da drauf und mach das sichtbar.

00:20:00: Aber dafür müssen wir es wissen und darauf müssen wir achten.

00:20:03: deswegen ich würde explizit das KI System darauf hinweisen genau dass mir zu zeigen vielleicht doch erst mal Neutral formulieren und dann mal schauen vergleichen was das sagt.

00:20:15: wenn ich sag einmal jetzt bin ich im Mann Ich

00:20:17: gehe einfach in meine Sachen.

00:20:18: weißt du meine Prompte nicht so etwas wissen will?

00:20:22: Ich habe Klood extra gefragt gestern.

00:20:26: Also ich kannte das Beispiel aus der Recherche und Interviews von dir, und hab dann Kloood gefragt ob er es wirklich so machen würde?

00:20:33: Ob wir unterscheiden würden wie eine Frau oder Mann mit... Natürlich hat Klooden mir gesagt dass es auf keinen Fall machen würde.

00:20:40: Das heißt ja erstmal nicht.

00:20:41: Es ist doch so witzig mit der KI darüber schon mal zu reden, wie würdest du reagieren?

00:20:45: Weil LGBT hat anscheinend das so und so gemacht.

00:20:47: Also es... Ja aber mein neuer Nächster Tipp ist einfach alle schreiben Ingo an!

00:20:51: Und Ingo nimmt das in jeden Fall Claude ein

00:20:54: Genau.

00:20:55: Aber es gibt ja die Möglichkeit, dass man auch so Basis-Einstellungen, also zumindest in Chessisch im Cloud kannst du unabhängig vom Prompten sagen achte auf diese Dinge immer.

00:21:03: und ich meine das ist ja ja so schade wie's ist zu sagen handel immer wie ein Mann.

00:21:09: Also ich würde den wahrscheinlich eher darauf anmerksam machen, dass es wahrscheinlich in allen möglichen Phasen wissenschaftlich basiert diese Ungleichheiten gibt.

00:21:18: Man findet quasi mal alle Gaps raus, die es so gibt Und gibt's hiermit und kann Ihnen sagen, sei darauf besonders sensibel.

00:21:26: Behandle mich dementsprechend!

00:21:29: Wenn man das als Basis gibt gerade in Kombination natürlich mit unserem Thema mit Geld aber auch grundsätzlich dann muss man vielleicht nicht immer prompten oder man kann sich aus Skills bauen und die immer wieder anwenden sozusagen ohne dass man es über wieder promptet.

00:21:42: also jetzt mal Best Practice Dinge die mir noch gerade so eingefallen sind

00:21:46: Voll klar, absolut.

00:21:47: Wir können da Systemproblems geben.

00:21:49: wir können dem ja auch Beispiele vorgeben, wir können noch so nicht hundert Prozent darauf verlassen dass das immer tut.

00:21:54: deswegen Also ich würde jetzt auch nicht immer sagen behalten wie ein Mann aber Ich würde quasi die KI drauf stoßen wollen Wenn ich es nicht gemacht habe dann mal zu sagen würdest du es jetzt anders tun?

00:22:06: also das würde ich glaube schon sagen um sie auch drauf zu stoßen.

00:22:09: Aber klar man kann Grundsätzlich Systemeinstellungen treffen.

00:22:13: Wie gesagt, wir wissen nicht hundert Prozent auf die dann auch immer umgesetzt werden.

00:22:16: Deswegen ich glaube ab und zu auch einen Prompt drauf zu achten oder zumindest noch mal den Check zu machen.

00:22:21: was würdest du denn jetzt Personics Ypsdorn raten?

00:22:23: Ich glaub' ich kann nicht schaden.

00:22:25: aber ja wir können dich in jedem Prompt jeden Kontext mitgeben.

00:22:28: das ist absolut richtig.

00:22:31: Wenn du das könntest so, weiß ich nicht, Magie ein bisschen die Welt zu verändern.

00:22:35: Würdest du dann sowas machen wie Algorithmen bei Insta und LinkedIn so verändern?

00:22:39: Dass z.B.

00:22:40: bestimmte Menschen auf hesslich nicht feministische Inhalte stoßen?

00:22:44: oder was wäre deine Lieblings-Zauberformel wenn du es könntest?

00:22:49: Ich glaube auf Social Media etwas zu ändern wär schon sehr mächtig weil viele von uns Social Media nutzen und dass unser Denken sehr stark

00:22:58: packt

00:22:59: Ich weiß nicht, also ich glaube das wäre cool.

00:23:01: Aber ich glaube was ich tatsächlich noch eher ändern würde wäre... ...ich würde versuchen in den Köpfen von den Menschen etwas zu verändern und dass wir ja tatsächlich wenn wir KI einsetzen darüber nachdecken.

00:23:10: warum tun wir das?

00:23:11: Und können wir das tun um etwas zu veränderten?

00:23:13: Zeig nochmal!

00:23:13: Warum tun wir denn's?

00:23:15: Zum Beispiel zum Beispiel wenn ich jetzt im Recruiting Wir sagen jetzt immer mehr Personen, oder sie nutzen irgendwie auch KI im Recruiting in dem Sinne dass die jetzt irgendwie dort Bewerbungen reinladen und so was wie Chat Spiti.

00:23:30: Und sich quasi der Frau ausweig geben lassen.

00:23:32: Das ist kritisch zu betrachten aus verschiedensten Punkten und da ist mein Warum dahinter?

00:23:38: Ich will sicher Zeit sparen aber vermutlich auch das.

00:23:41: ich denke die KI kann die beste Person herausfiltern Und vielleicht würde ich eher KI nutzen, um zu sagen hey wie kann ich denn meinen Recruiting-Prozess verbessern.

00:23:51: Wie kann ich den den verändern?

00:23:52: Wie kann nicht meine Ausschreibung inklusiver gestalten?

00:23:55: Wie können die so gestalten sich gewisse Personen erbewerben?

00:23:59: also

00:24:00: Eigentlich überlegen wo habe ich bisher in meiner Arbeit, in meinen Prozessen dann vielleicht noch Haken denn noch Punkte die vielleicht Person näher abhalten.

00:24:08: Also im Recruiting ist es immer so eine klassische Sache dass sich Frauen zum Beispiel weniger bewerben wenn sie so ein Riesenliste an Anforderungen erfüllen müssen und Männer bewerden sich da einfach schon eher.

00:24:18: also Frauen bewerten sich wohl eher so wenn Sie neunzig bis hundert Prozent erfülle und Männer wenn sie.

00:24:24: Das heißt, wir verlieren quasi in diesem Schritt schon ganz viele Menschen.

00:24:28: Und jetzt kann ihr eher nutzen um zu überlegen wie kann ich eine Stellenausschreibung anders gestalten?

00:24:32: Zum Beispiel hilft es wohl auch schon zu sagen gewisse Dinge sind wünschenswert.

00:24:35: also Männer nehmen wohl viele Dinge eher als nice to help war und Frauen denken sie müssen alles erfüllen und einfach solche Dinge zum Beispiel schon klarer zu formulieren Kann total hilfreich sein.

00:24:46: und da ist dieses warum entscheiden dass ich habe erkannt das gibt ein Problem Und ich versuche da KI zu nutzen.

00:24:52: Deswegen meine ich, dass es aber eher ein Umdenken der Menschen als ein Umdecken der KI wäre.

00:24:57: auch toll wenn die KI weniger bei ist hätte.

00:24:59: Aber wenn ich sie dann trotzdem nicht für die anverstehenden richtigen Dinge nutze, dann hilft das vielleicht nichts.

00:25:05: Genau oder ja?

00:25:06: also deswegen glaube ich, das wäre eher mal eine zauber Formel weil wir Menschen prägen dieses System.

00:25:12: Das ist ein ganz guter Punkt.

00:25:12: Menschen bringen das System, so viele prägen es ja dann am Ende doch nicht.

00:25:17: Inwieweit siehst du das gerade in der Kombination im Endeffekt fünf weißen Männer aus Amerika einen Großteil der KI flottet zumindest die wir westlich nutzen kontrollieren und inwieweit ist das auch kritisch zu sehen?

00:25:39: Und was können wir dagegen

00:25:40: tun?!

00:25:42: dass das so ist, gerade mit dem Bezug den wir heute haben.

00:25:45: Ja große Fragen!

00:25:47: Jetzt natürlich

00:25:48: kritisch zu sehen und jetzt nicht nur aus einer feministischen Perspektive auch aus einer demokratischen Perspective ist es extrem kritisch zusehen weil es am Ende auch meinungsbildend ist.

00:25:58: also wir sehen auch gerade zum Beispiel wenn wir uns Maske anschauen mit GROC ist ja auch ein KI-System was Bilder und Text generieren kann Und da greift er ja schon sehr, sehr stark ein in die Antworten der Systeme.

00:26:10: Dass sie sehr ähnlich seines Weltbilds antworten.

00:26:13: Also wir sehen hier eine ganz starke Meinungsbildung durch eine Person, die mächtig ist und auch wieder sehr viel Geld hat natürlich.

00:26:20: Und dass das Thema extrem viel bei ist, dass es antisemitisch, definitiv sexistisch, rassistisch und das soll sogar sein!

00:26:29: Weil es ja darum geht Free Speech zu promoten usw.. Das ist extrem schwierig und klar, wir sehen es auch bei OpenAI.

00:26:41: Und dort liegt am Ende auch das Geld.

00:26:44: Ich denke da können wir als Einzelperson bedingt was tun.

00:26:46: Wir können natürlich überlegen welche Systeme nutzen wir aber – und es gibt auch verschiedenste europäische Aber die großen Lösungen sind US-amerikanisch würde ich auch sagen.

00:26:54: Aber ich würde eher sagen dass hier eigentlich Politik am Zug ist und das Regulierung braucht um hier einzuschränken sicherlich auch mehr Investitionen in Europa, aber es sind jetzt alles Dinge die glaube ich wir als eine Person nicht wirklich tun können.

00:27:08: Es gibt auch bei ganz vielen KI-Systemen andere Lösungen und ich habe bei meinem Buch auf verschiedene kleine Beispiele aufgeführt also kleinere Projekte, kleinere Unternehmen, jetzt nicht große Sprachmodelle, aber KI Matching für Recruiting KI für Bildgenerierung, die anders funktioniert und weniger gebeist ist.

00:27:31: KI, die genutzt wird um Nachhaltigkeit zu fördern im Bereich Ocean Conservation Und dort quasi Communities zu vernetzen.

00:27:41: also das sind viel kleinere Lösungen und diese sind aber auch viel spezifischer und ich glaube auch dass das einen großen Vorteil haben kann.

00:27:48: Das kann jetzt vielleicht nicht große Sprachmodelle ersetzen Aber ich glaube wir müssen auch mit einem System alles erledigen können und ich glaube tatsächlich sind oft diese viel spezifischeren Lösungen eigentlich die viel besseren.

00:27:59: Die verbrauchen auch viel weniger Ressourcen, weil große Sprachmodelle wenn wir die halt extrem viel nutzen, verbrauchten sie auch ganz viele.

00:28:05: Also Geld auf der einen Seite Wasser Strom Auf der anderen Seite Und das können wir uns eigentlich nicht leisten.

00:28:12: Ganz abgesehen vom Geld Wenn wir aufs Thermometer schauen ist es auch etwas was ihr uns eigentlich als Gesellschaft Es können wir nicht uns unendlich leisten und die Serverfarmen sind jetzt schon riesiges Thema.

00:28:23: Das heißt, ich glaube da auch mal so ein bisschen über den... über den Tellerrand schauen und dann gibt es da ganz, ganz viele Lösungen auch in Europa.

00:28:33: Und ganz viel auch unterstützenswerte Projekte.

00:28:36: also ich finde auch eins besonders cool die nutzen auf Basis von großen Sprachmodellen machen die einen Hilfe-Bord der heißt Maya das ist from myprotectify Das ist eine NGO und die entwickeln das System um Menschen die Gewalterfahrung in häusliche Gewalt Erfahrungen machen Um den Informationen bereitzustellen und dem Hilfen zu bereitzustellen und quasi auch nicht bewertende Informationsquelle bereitzustellen, weil sehr häufig erfahren Personen die von Gewalterfahrungen sprechen eher so eine Schuldzuweisung.

00:29:07: Warum bist du nicht gegangen?

00:29:10: Ja vielleicht bist du irgendwie schuld, dass sich schlecht verhalten und und und also ganz viele Dinge, die wir auch aus ganz vielen Gesprächen aus Medien kennen, wie die Berichterstattung funktioniert Und das System soll genau das auflösen.

00:29:20: Also jetzt hat er nichts mit Geld zu tun.

00:29:23: aber es gibt wirklich ganz viele Organisationen Unternehmen auch, die KI entwickeln um so einzelne Probleme zu lösen.

00:29:31: Und deswegen ja ich sehe ein großes Problem und ich habe keine Lösung für Musk & Co außer dass wir müssen Regulierung nutzen und dürfen uns nicht alles gefallen lassen was aus USA kommt und auch nicht alles Gefallen lassen das Trump tut.

00:29:45: aber als sag ich mal weiter unten die da vielleicht jetzt nicht direkt den Einfuss drauf haben gibt es ganz viele andere.

00:29:51: Und als letzten Punkt, ich habe es vorhin auch gesagt wir leben in der Demokratie und als viele... Es gibt Petitionen, es gibt auch Gesetzesänderungsvorschläge jetzt schon für zum Beispiel das Gesetz in Bezug auf Diebwerkpornografie und das kommt daher dass sich ganz viele Personen quasi die Macht der Masse genutzt haben um was zu verändern.

00:30:09: Auch das geht ja?

00:30:10: Und auch im Bezug zur Polizeiüberwachung genau also da können wir die Politik in die Pflicht nehmen und das müssen

00:30:18: Ja und ich habe gerade nochmal, also super Punkte auf jeden Fall.

00:30:21: Ich hab grad noch mal so ein bisschen darüber nachgedacht wie war das eigentlich beim Thema Nachhaltigkeit früher?

00:30:25: Und investieren immer viel über sprechen ja viele über ETFs und ich meine da ist es ja vom Prinzip der gleiche.

00:30:32: nur weil ich jetzt nachhaltig investiere in nachhaltigen etf ist das nicht unbedingt so dass die welt damit verändern.

00:30:37: aber wenn's viele machen vielleicht kann ich das mal kurz skizzieren weil ich finde es an sich ein spannenden gedankengang Wenn wir jetzt nachhaltigen ETF kaufen, also nachhaltig gefiltert viele von uns kennen das hier mit ESG-Merkmal und SI.

00:30:50: Dann rette ich damit auch nicht die Welt weil da wie immer noch Unternehmen wie McDonald's, Pockdown Gammel und Co.

00:30:54: drin.

00:30:54: wo ich mir so denke ist dass das Nachhaltigkeit letzte Wort.

00:30:57: aber jetzt kommt der interessante Punkt an der Stelle.

00:30:59: man schmeißt natürlich schon ein paar Schmutzfinken raus.

00:31:03: Viele von uns sind ja schon beim Thema Kapitalismus.

00:31:05: Wir hatten auch eine Kapitalismus-Kritikreihe, aber in Sicht glaube ich es ist ein interessantes Instrument.

00:31:12: und wenn man da mehr Einfluss hätte vom quasi Kapitalfluss wo der hingeht?

00:31:17: Und ich glaube dann können wir im Summe als Anleger ihnen schon was machen, wenn sich Trends ergeben weil dann sucht sich der Kapitalist den Weg auch dahin und merkt schon okay wenn keiner darauf aufspringt und nicht viel Rendite mitmache woanders mehr mache, dann könnte spannend sein.

00:31:31: so dieser Gedanke war gedacht.

00:31:32: Wenn sich also in den Nachhaltigkeitskriterien das, was du beschreibst auch in den Filtern mehr wiederfinden würde, werde ich damit schon mal geholfen.

00:31:42: und dann für alle die investieren wenn diese nachhaltig keins Filter und die entwickeln sich tatsächlich stetig weiter.

00:31:50: Wenn man dann auf europäische Kapitagesellschaften setzt da gibt es nämlich NGOs die messen was machen diese europäischen Kapitalgesellschaft mit ihren Stimmrechten?

00:32:01: Also wenn einen Aktien-ETF habe und der kauft physisch Aktien.

00:32:05: Dann kaufen diese Extrakas, UBS aber auch iShares und SPDR an wie sie alle heißen, kaufen quasi Stimmrechte.

00:32:12: so es gibt NGOs die messen.

00:32:14: was machen die mit diesen Stimmrächten?

00:32:16: Nehmen die stimmen die positiv ab enthalten die sich bringen je nachhaltige Resolution ein.

00:32:22: Und ich glaube, wenn man darauf achtet eben europäische Kapitalgesellschaften oder andersrum nicht iShares zu kaufen und nicht SPDR.

00:32:29: Wengard enthält sich einfach nur was sie kein haben.

00:32:30: Haben Sie letztens mal erzählt?

00:32:32: Aber da könnte man jetzt in dieser Kombination in dem Podcast, wo wir heute sind schon ein bisschen drüber nachdenken dass man das in dieser kombination bei Nachhaltigkeit für alle die es noch nicht gehört haben bringt Nicht weniger Rendite.

00:32:42: Das Nammenmärchen plus europäisch kapitale Gesellschaften.

00:32:45: und wenn sich dann den nachhaltigen Filter verbessern.

00:32:47: Ich weiß weit gedacht ja aber Dann könnte man doch als einzelner so wie es aber Nachhaltigkeit quasi auch ist, schon ein bisschen Einfluss nehmen.

00:32:54: und wenn dann schon Schwünge von Milliarden vielleicht Billionen zustande kommen.

00:32:58: Man kann es eben doch passieren dass vielleicht einen ETF dann aussagt okay dann kaufe ich mir halt demnächst keinen Open AI zumindest der nachhaltige und kein Anthropic.

00:33:06: ja weil wegen den Themen die du halt gesagt hast im Best Case.

00:33:11: Daher kann man glaube ich schon ein wenig Einfluchs nehmen auch jede Privatperson die nur zehn Euro im Monat einen Sparplan macht.

00:33:15: Und vielleicht auch der Punkt noch, am Ende Open AI und die ganzen Groß-KI-Systeme sind also Unternehmen dahinter.

00:33:21: Das ist aktuell auch noch defizitär.

00:33:23: Also sie bauen gerade darauf, dass wir überall ihre Systeme bei uns nutzen und das werden ganz viele Agenten aufbauen und abhängig sind und dann drehen Sie die Preise höher.

00:33:34: Also das werden sie tun!

00:33:35: Das ist klar, dass es passiert und das heißt, die können tatsächlich in Schieflage kommen wenn da weniger Finanzschluss kommt.

00:33:42: Zum einen indem wir's nicht kaufen Und zum anderen natürlich was du sagst.

00:33:45: Aber das ist nicht... Das wirkt, glaube ich von außen oft so als wenn die so absolute Weltbeherrschung sind, sehen sie ein Stück weit auch?

00:33:52: Aber sie sind stückweit auch labil oder da ist schon

00:33:55: auch wirklich absolut... Ja, ich finde es trotzdem leise... Also ich find's irgendwie cool diese Idee okay wie Hamerlinge macht und wir könnten jetzt mal spielen nicht Claude und nicht... Ne also Chatbietfi benutzen und gleichzeitig macht das ja auch gerade Nämlich unsere Reihe haben wir auch jetzt gesehen.

00:34:14: Total Spaß, auch mal so unkritisch spielerisch daran zu gehen.

00:34:17: Okay was kann man denn bauen?

00:34:18: Auch um es am Zahn der Zeit zu sein und du hast jetzt ein paar coole Lösungen uns auch gegeben die wir machen können.

00:34:23: Wir können uns kleinere Lösungen angucken.

00:34:25: Du hast uns Maya zum Beispiel vorgestellt.

00:34:27: Wir könnten unserer KI wie wir benutzen Sachen vorgeben wie wir möchten dass sie auf die Inhalte schaut die wir dann bekommen usw.. Aber das ist so bisschen die Frage.

00:34:42: Ganz ehrlich, ich werde trotzdem jetzt nicht aufentloten und Tätibitiv zu benutzen.

00:34:46: Aber ich werde das anwenden was du geraten hast.

00:34:49: Ich finde das ist mal so Diskrepanz.

00:34:50: also ich will feministisch agieren und leichte dich willig aber auch am Zahn der Zeit bleiben weißt Du?

00:34:57: Also wie gehst Du selber damit um mit diesem Konflikt?

00:35:02: Es ist ein Konflikt.

00:35:04: Ich finde, der nächste Punkt – es gehört für mich auch zu Feminismus dazu – ist eben auch die Übernachhaltigkeit, dass das alles viele Ressourcen verbraucht und ich spiele schon auch gerne darum.

00:35:11: zum Beispiel nutze ich auch gern für Vorträge, auch KI-generierte Bilder, auch Chech Petit teilweise, Leonardo AI.

00:35:20: Also eigentlich mache ich das um Beis aufzuzeigen aber am Ende kostet jedes von den Bildern nicht genau wie viel Wasser, Ressourcen und so weiter.

00:35:28: Und ich bin mich jedes Mal ein bisschen schlecht dafür, dass ich das tue.

00:35:30: Also ich glaube in dem Moment hast du auch einen guten Zweck ja?

00:35:33: Aber trotzdem habe ich diesen Konflikt schon auch und am Ende nutze ich ein System was zumindest von den Organisationen die dahinter stehen definitiv nicht feministisch ist.

00:35:43: Ich glaub es ist aber ein Grundproblem wenn wir uns nachhaltigkeit und ganz viele gesellschaftliche Themen an, also ich glaube das haben wir alle.

00:35:53: Ich meine am Ende auch Person, auch wenn wir jetzt sagen irgendwie es wird dann den Grünen vorgeworfen dass sie in Urlaub fliegen oder vielleicht doch mal ein Fleisch essen.

00:36:01: Also ich glaub das ist ein Konflikt der ist einfach da und ich glaube die die's besser machen wollen an die werden von sich selbst noch in der Gesellschaft höhere Standards angelegt.

00:36:13: Also glaube ich erstmal grundsätzlich Das heißt,

00:36:16: du als Feministin oder auch als Wissenschaftlerin, die über Feminismus forscht quasi alle denken das Du musst es sagen Engels gleich sein und alles perfekt machen.

00:36:28: Während alle anderen können ja Quatsch machen.

00:36:31: Ich weiß gar nicht ob ich, also ich glaube schon dass man von mir wahrscheinlich auch mehr erwartet aber ich will man sie jetzt auch bei Politik erinnern Dass man irgendwie erwartet, dass z.B.

00:36:40: wie sehr Grüne dann irgendwie auch nur mit dem Fahrrad fahren oder so Und ich glaube es tun sich schon oft auch.

00:36:46: Das heißt, aber ist es vielleicht so das, dass wir an uns selbst mal diese höheren Standards legen sollten?

00:36:52: Ist das so vielleicht ein bisschen der Appell?

00:36:53: Weil ich fühle mich das gerade ganz gut an.

00:36:56: Ich glaube ein Stück weit sicher.

00:36:58: Wir sollten es irgendwie verantwortungsvoll nutzen, aber ich glaube am Ende finde auch, also gerade als Frauen müssen die Systeme nutzen... Also auch da, wie ich bin hin und her gerissen.

00:37:09: Aber das Problem ist wenn wir Frauen die Systeme nicht nutzen dann haben wir keinen Einfluss auf die Weitertraining von den Systemen Auf neue Daten, die da reingehen.

00:37:19: Wir haben vielleicht schlechte Ergebnisse.

00:37:21: Wir brauchen vielleicht länger dafür.

00:37:22: Wir haben keine Skills für die Zukunft Und wir werden einfach KI nutzen müssen.

00:37:26: Das heißt, also wir kommen dann nicht komplett drum oben.

00:37:28: deswegen ich will auf jeden Fall nicht sagen Frauen bitte nutzt keine KI.

00:37:32: und wir sehen aber dass Frauen weniger KI-Nutzen als Männer.

00:37:35: Also wie tun das?

00:37:36: Weil wir mehr darüber reflektieren vermutlich mehr über ökologische Aspekte nachdenken Mehr Diskriminierungserfahrungen machen Dann trotzdem Frauen weniger technische Systeme nutzen und und und.

00:37:46: Also Frauen Nutzen zu twenty fünf Prozent weniger generative KI.

00:37:51: Und das ist ein Problem, weil wir dieses Skills nicht aufbauen und bei Männer dann sicherlich sehr oft auch schneller und besserer Ergebnisse haben.

00:37:58: Deswegen müssen wir es nutzen.

00:38:01: aber es ist am Ende nie komplett feministisch das zu nutzen, aber wir können es möglichst feministisch tun.

00:38:07: Wir können es eben nutzen um gewisse Dinge zu hinterfragen, um vielleicht Texte noch mal inklusiver zu gestalten was zum Beispiel mir immer wieder passiert.

00:38:16: Ich versuche zu gendern, ich höre ihr auch.

00:38:17: Das ist sehr schön!

00:38:18: Aber zum Beispiel apleistische Sprache... Also ich habe auch immer wieder das Wort blinder Fleck benutzt bis dann wollte mich darauf hingewiesen haben, dass es eigentlich... also es ist apleastische Sprach und ich sollte eher... Dann hab' ich schwarze Flecke gesagt, das ist tatsächlich aber dann eher rassistisch.

00:38:33: Also sag' ich jetzt tatsächlich weißer Fleck.

00:38:34: Es ist ein Lernprozess, aber auch darauf kann ich eine KI hinweisen mir da zu helfen Und das ist was, was meine Arbeit erleichtert auf einer Art und Weise zu kommunizieren die ich für inklusive und feministische erachte, und wie ich sein möchte.

00:38:49: Trotzdem verbraucht es auch Ressourcen ja?

00:38:51: Also deswegen ist das ein wechselspiel aber... Ich ... Ja!

00:38:55: Aber was ist ja auch?

00:38:55: der eine andere Idee, die mir gerade gekommen ist wäre ja auch also ich meine manche fliegen ja auch und sagen okay ginge nicht anders aber dann spende ich quasi so viel dass es zumindest meinen CO-Zweifussabdruck ausgleicht.

00:39:07: und um in dem Vergleich zu bleiben könnte ich ja auch KI nutzen auch wenn es Ressoursen verbrauchte die vielleicht falschen Unternehmen damit unterstütze, kann ich damit ja auch genau die Dinge wiederum bauen und das meine ich mit dem Vergleich.

00:39:22: Das verbessern also du hast davon gesprochen Personen häuslicher Gewalt dass sie sich mit KI zusammenfinden.

00:39:29: Ich habe das letztens mal gelesen dass das quasi unter unter unter kranken Schwestern und Krankenpflegern ein Netzwerk aufgebaut hat um da Ich glaube, es war in Asien halt bessere Arbeitsplätze zu finden.

00:39:45: In Portugal war's zum Thema dass man wenn man halt ich glaub Unwetter und sowas alles erlebt hat um national Hilfe zu bekommen in Notsituationen und so was.

00:39:55: also wenn wir das mal in die Richtung weiter denken wie kann ich mit KI und Tools wir nutzen zum Beispiel uns loveable ja Wie kann ich eigene Tools eigentlich bauen mit KI dann auch KI based?

00:40:07: die dort unterstützen und vielleicht mir auch ein möglichen Geschäftsmodell auf NGO-Basis oder wie auch immer aufzubauen, damit ich sowas damit verbessern kann.

00:40:16: Wenn ich schon nicht so festgestellt, ein bisschen können wir tun aber wie als Einzelperson wahrscheinlich schwierig, aber vielleicht kann ich irgendwas aufbauen womit so positiv missbrauche quasi dieses, damit ich das wieder CO²-Fußabdruck mäßig ausgleichen kann einigermaßen.

00:40:31: Also auch das kann ja eine Möglichkeit sein darüber nachzudenken und sich motiviert zu fühlen genau an dieser Stelle anzusetzen weil man das vorher einfach nicht machen konnte.

00:40:38: Das ist genau diese was ich meine mit dem Warum.

00:40:40: also du hast jetzt ganz viele von diesen Beispiel genannt wo es eingesetzt wird um etwas zu verändern und das sind für mich ein feministischer Zweck.

00:40:50: Es hat tatsächlich schon irgendwie in den Neunzigern eine Professorin geschrieben, wir könnten KI feministisch entwickeln und oder feministisch nutzen.

00:40:58: Und ich finde es ist genau das... Also zum einen im besten wäre es wenn jetzt auch die großen Tech-Unternehmen KI feministische entwickeln würden, wenn die auch deren Data Worker in ein ordentliche Gehälter zahlen, wenn sie irgendwie darauf achten dass vielleicht nicht so viele Ressourcen verbraucht werden und und und weil.

00:41:12: da passieren schon sehr viele sehr unfeministische Dinge.

00:41:15: aber zum anderen können wir Und es können natürlich auch wir tun.

00:41:19: Also die Systeme, die ich beschrieben habe, da versuchen auch die Anbieterinnen dahinter das möglichst feministisch zu tun.

00:41:24: Aber wir können auch KI-feministische nutzen zur feministischen Zwecken und das können wir gerade als einzelne Person und ich finde das ist genau das was du beschreibst Ingo.

00:41:33: Das ist dieses Wechselspiel.

00:41:34: deswegen ist es nicht perfekt aber perfekt gibt's auch nicht und das ist einfach schon... das würde ich sagen das Beste Das ist das, was wir aktuell tun können.

00:41:41: Und es sollten wir nutzen.

00:41:42: Also KI ist ein Risiko und KI ist eine riesige Chance und wir dürfen uns die auch nicht entgehen lassen.

00:41:48: Ja!

00:41:49: Das wäre das perfekte Abschlusswort.

00:41:51: Eine Minifrage noch denn ich liebe es ja Wissenschaftskunikation zu machen und Ich liebe es Wissen so zugänglich zu machen dass man beim Abendbrot darüber reden kann.

00:41:59: jetzt habe ich dich als wissenschaftlerin vor mir und Wir haben heute sehr viele Themen angesprochen aber wir

00:42:04: haben unter anderem

00:42:07: über den Gender Credit Gap gesprochen, also das ist schwieriger als für Frauen Kredites zu bekommen.

00:42:12: Und da habe ich ja schon mal eingehakt und ich möchte noch einmal einhaken bevor ich gleich Ressourcen verbrauche und Cloth frage.

00:42:17: Also könntest du mir sagen neben den Gender Pay Gap was gibt es dann noch für Kategorien die wir kennen sollten oder nicht nur kennen sollten sondern vielleicht auch die unser Denken, weil du möchtest dir das denken in den Köpfen ein bisschen verändern?

00:42:32: Ja da uns mal auf eine neue Wege schicken.

00:42:36: Was gibt es noch für Gap?

00:42:38: Eigentlich überall, wo wir hinschauen.

00:42:39: Es gibt ein Genderpension-Gap also Frauen kriegen weniger Rente zum Beispiel, es gibt einen Gender Data Gap.

00:42:46: Wir haben weniger Daten zu Frauen.

00:42:47: das natürlich auch wenn wir auf KI schauen extrem relevant.

00:42:50: da gibt's ein sehr gutes Buch Das heißt Unsichtbare Frauen oder Invisible Women was eigentlich auch beschreibt wo der Gender Data gap vorhanden ist in der Bauindustrie, in der Städteplanung und in der Medizin im Crash Test eigentlich im wirklich Kreditvergabe in sämtlichen Bereichen.

00:43:12: Es gibt sicherlich Gender-Sichtbarkeitsgeb, es gibt Genderführungsgeb... Also ich würde sagen die meisten Bereiche, die wir uns gucken können, da gibt es Gendervermögensgeb.

00:43:24: Frauen besitzen weniger Vermögen.

00:43:27: Ja also können wir ganz vielen Bereichen sagen aber auch da noch mal Du hast es vorhin auch schon gesagt, und ich sage es auch in meinem Buch.

00:43:34: Ich glaube Interseksionalität ist sehr wichtig und das eine ist natürlich Gender und das andere sind ganz viele andere Faktoren.

00:43:38: Irgendwas hat vorhin gesagt türkische Namen zum Beispiel wenn ich jetzt also eine türkischer Frau wäre oder türkisch stämmige Frau mit türkischen Namen?

00:43:46: Mit Kopftuch!

00:43:48: vielleicht noch Mutter und dann summiert sich das.

00:43:52: Und da, glaube ich, haben wir tatsächlich meistens keine Gapbegriffe um quasi das zu beschreiben.

00:43:56: Also zum einen ist es quasi für uns als Frauen was?

00:44:00: aber wenn wir quasi noch tiefer schauen gibt's ja noch ganz viele Untergaps die auch überall entstehen.

00:44:06: Ja also kritisch auf die Welt gucken!

00:44:10: Das machen wir auch.

00:44:11: dank dir dass er der E-Vergänge schöneste bei

00:44:15: uns warst.

00:44:16: Danke, bis dann.

00:44:18: Ciao!

00:44:18: Vielen Dank.

00:44:20: Tschüss.