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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Die Adspresso-Geschäftsführer (v.r.) Daniel Muftić und Marcus Schnellinger © Adspresso

Rund 30 Stunden aktive Arbeitszeit fallen laut Adspresso bei der Besetzung einer offenen Stelle an. Diesen Aufwand will das Welser Startup auf unter eineinhalb Stunden senken, also um 95 Prozent. Erreichen wollen die Gründer Daniel Muftić und Marcus Schnellinger das mit TalentBlend, einer KI-Plattform für die Fachkräftegewinnung. Ein erstes Modul ist nun als Prototyp bei einem Testkunden im Einsatz.

Vom Agenturgeschäft zur Software

Hinter TalentBlend steht ein Verfahren, das Adspresso bisher als Agenturleistung manuell umsetzt. Unternehmen werben dabei Fachkräfte über Active Sourcing, Werbeanzeigen auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn sowie ein kurzes Bewerbungs-Quiz an. Telefonisch werden die Kandidat:innen anschließend vorqualifiziert. Angesprochen werden sollen vor allem wechselbereite Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobbörsen suchen. Als Zielgruppe nennt Adspresso Industrie und Mittelstand. Ihr Know-how bringen Muftić und Schnellinger aus früheren Marketing- und Recruiting-Jobs bei Resch&Frisch und BRP-Rotax mit.

Ein Modul live, zwei in Entwicklung

Die Software besteht aus drei Bausteinen. Am weitesten ist die sogenannte „Creative Engine“. Sie soll aus der Stellenausschreibung sowie Foto- und Videomaterial des Betriebs automatisiert die Werbemittel einer Kampagne erstellen, inklusive CI-Vorgaben und arbeitsrechtlichen Anforderungen. „Was früher Tage an Abstimmung und Gestaltung gebraucht hat, entsteht heute aus Stellenausschreibung und Bildmaterial in einem automatisierten Ablauf“, sagt Schnellinger. Beim Testkunden, einem Industriebetrieb, verkürzt sich die Kampagnenerstellung laut Adspresso bisher um rund 40 Prozent.

Ein zweites Modul, eine Voice AI, soll innerhalb einer Minute nach Bewerbungseingang ein strukturiertes Erstgespräch führen. Fragen zu Alter, Herkunft oder Gesundheit sollen dabei technisch ausgeschlossen sein. Ein erster Prototyp konnte die Vorqualifizierung laut dem Unternehmen jedoch noch nicht verlässlich übernehmen. „Jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir noch einmal in die Grundlagenarbeit gehen müssen“, so Schnellinger. Ebenfalls in Entwicklung ist ein Dashboard, das Kandidat:innen nach Qualifikation aufbereiten soll.

Niedriger sechsstelliger Betrag gesucht

Finanziert wurden die bisherigen Prototypen aus dem laufenden Agenturgeschäft. Dessen Monatsumsatz liegt laut Adspresso bei rund 25.000 Euro. Für die weitere Entwicklung, insbesondere der Voice AI, benötigt das Startup nun zusätzliche Mittel. Kalkuliert wird mit einer niedrigen sechsstelligen Summe, Gespräche mit Förderstellen und Kapitalgebern laufen nach Angaben der Gründer bereits. Langfristig soll TalentBlend zu einem eigenständigen SaaS-Produkt werden, das Betriebe selbst bedienen können. Einen Termin für den Marktstart nennt Adspresso noch nicht, dieser hänge vom Verlauf der Finanzierung ab.

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