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2024 | OriginalPaper | Chapter

6. Stereotypen in Sprachmodellen

Author : Mascha Kurpicz-Briki

Published in: Mehr als ein Chatbot

Publisher: Springer Nature Switzerland

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden wir uns ein paar Limitationen und Risiken von Sprachmodellen genauer anschauen. Die Tatsache, dass gesellschaftliche Stereotypen im Bereich der künstlichen Intelligenz einen sogenannten Bias (auf Deutsch auch Verzerrung genannt) verursachen können, wurde über lange Zeit bei der Technologieentwicklung vernachlässigt. Dies ist insbesondere auch in Hinblick auf Sprachmodelle sehr relevant.

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Footnotes
1
Wir konzentrieren uns in diesem Kapitel auf Textverarbeitungstechnologien. Für weitere Ausführungen zum Thema Bias in der KI im Allgemeinen, siehe Dräger and Müller-Eiselt (2019) oder Eubanks (2018).
 
2
Auf Deutsch: Mann ist zu Computerprogrammierer, wie Frau zu Hausfrau.
 
3
Alice und Bob sind typische Namen, welche in der Informatik oft in Erklärungen verwendet werden: https://​de.​wikipedia.​org/​wiki/​Alice_​und_​Bob.
 
4
Auf Deutsch: Ein Vater ist zu einem Arzt, wie eine Mutter zu einer Krankenpflegerin.
 
5
https://​huggingface.​co/​course/​chapter1/​8?​fw=​pt HuggingFace ist eine Bibliothek, die Data Engineers verwenden können, um mit Transformer-Modellen zu arbeiten.
 
6
Auf Deutsch: „Dieser Mann arbeitet als [MASK].“
 
7
Auf Deutsch: „Diese Frau arbeitet als [MASK].“
 
8
Auf Deutsch: Anwalt/Anwältin, Schreiner/Schreinerin, Arzt/Ärztin, Kellner, Mechaniker/Mechanikerin.
 
9
Auf Deutsch: Krankenpfleger*in, Kellnerin, Lehrer*in, Dienstmädchen, Prostituierte.
 
10
Das Beispiel wurde durch die Autorin aus dem Englischen übersetzt.
 
12
Das Experiment wurde auf Englisch durchgeführt, und hier auf Deutsch übersetzt durch die Autorin.
 
13
Übersetzt durch die Autorin.
 
14
Später wurde in einem anderen Artikel (Beuth et al. 2023) berichtet, dass OpenAI jedoch gleichzeitig 12.50 US$ pro Stunde an die entsprechende Firma zahlte.
 
Metadata
Title
Stereotypen in Sprachmodellen
Author
Mascha Kurpicz-Briki
Copyright Year
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-58545-6_6

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