21.08.2023

Sind selbstfahrende Autos rassistisch?

Glosse. Eine Studie von Forscher:innen des Londoner King's College, wonach autonome Fahrzeugsysteme "racially biased" sind, macht derzeit in den internationalen Medien die Runde.
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Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
Screenshot: Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
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Die Statistik ist nicht von der Hand zu weisen und definitiv problematisch: Die Chance, von bildbasierten Systemen selbstfahrender Autos nicht erkannt zu werden, ist bei dunkelhäutigen Personen um 7,52 Prozent höher als bei hellhäutigen. Das fand ein Forscher:innen-Team am renommierten Londoner King’s College in einer Studie heraus. Das Ergebnis macht gerade international in Medien die Runde.

Für die Studie wurden Open Source-Algorithmen, die auch von den Autoherstellern genutzt werden (diese gaben ihre eigenen Systeme nicht für die Studie frei), auf mehr als 8.000 Bildern angewendet. Die Personen auf diesen Bildern wurden von den Wissenschaftler:innen nach Geschlecht, Alter und Hautfarbe gelabelt.

Noch größeres Problem mit nicht erkannten Kindern

Noch stärker als der Unterschied zwischen hellhäutigen und dunkelhäutigen Personen ist jener zwischen Erwachsenen und Kindern, die um ganze 19,67 Prozent häufiger nicht von den Systemen erkannt werden. Zwischen den Geschlechtern ist der Unterschied mit 1,1 Prozent dagegen relativ gering.

Sind selbstfahrende Autos also rassistische Kinderhasser? Oder etwas weniger überspitzt gesagt: Waren die Programmierer:innen der Algorithmen (mal wieder) zu wenig für das Thema sensibilisiert und haben den „racial bias“ und den „age bias“ auf fahrlässige Art und Weise verursacht?

Dunkelhäutige Personen werden im Dunkeln schlechter erkannt

Eine weitere Angabe des Forscher:innen-Teams legt nahe, dass man mit derartigen Vorwürfen vorsichtig sein sollte. Im Abstract zur Studie heißt es: „Darüber hinaus untersuchten wir gängige Szenarien, die in der Literatur zu Tests des autonomen Fahrens erforscht wurden, und stellen fest, dass der Bias gegenüber dunkelhäutigen Fußgängern in Szenarien mit geringem Kontrast und geringer Helligkeit deutlich zunimmt“.

Sprich: dunkelhäutige Personen sind für die optischen Systeme in erster Linie in der Dunkelheit schwerer zu erkennen als hellhäutige. Und Kinder werden generell – wie auch von menschlichen Fahrer:innen – deutlich leichter übersehen. Mit Rassismus oder Kinderfeindlichkeit hat das wohl sehr wenig zu tun.

Wohl kein Rassismus, aber sehr wohl ein Problem

Ein Problem ist dies natürlich trotzdem. Wenn die bildbasierten Systeme selbstfahrender Autos hier nicht sattelfest sind, sind sie noch nicht ausgereift genug und daher eigentlich nicht bereit für die Straße. Derartige Systeme dürften übrigens generell nicht der Weisheit letzter Schluss sein. Auch Tesla, das bis vor einiger Zeit klar auf KI-Bildanalyse setzte, steigt mittlerweile auf laserbasierte Umgebungs-Abtastung (Lidar) um.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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