KI diverser nutzen: Warum deine Prompts mehr Perspektiven brauchen

Uneditiertes Transkript zur Folge (mit KI Tool entstanden)

Fearless Prefection, der Podcast über Kreativität, Inspiration und Empowerment, der dich ermutigt, einfach loszulegen, bevor du dich bereit fühlst. Hi, ich bin Barbara und in Staffel 6 geht es um von Business zu Impact zufällig. Aus ganz normalen Herausforderungen werden politische Fragen. Warum Sichtbarkeit immer ein Statement ist, Preise mehr als Zahlen sind und KI nie neutral denkt und antwortet.

Ich zeige dir, wie dein Erfolg nicht nur dein Business verändert, sondern nebenbei auch Strukturen. In der vierten Folge geht es jetzt heute um die Nutzung von KI und wie meine Nutzung zufällig diverser wurde. Ich nehme dich jetzt mal mit auf eine Zeitreise ins Jahr 2023. 2022 kam ChatGPT raus und 2023 haben dann wirklich alle drüber geredet und gesagt, wie viel schneller, besser und leichter man damit alles machen kann. Also habe ich es auch ausprobiert. Erstmal ohne Anmeldung, einfach nur so. Hat mich nicht überzeugt. Dann mit Anmeldung, damit ich die ganzen Chats auch wieder finde. Die Euphorie war da, die Möglichkeiten habe ich gesehen, aber irgendwie so richtig überzeugt hat es nicht. Ja, es war schon cool, jetzt nicht mehr vor einem weißen Blatt zu sitzen und alle möglichen Dinge sofort recherchieren zu können, beziehungsweise Antworten zu bekommen. Recherchieren war bei ChatGBT damals ja noch nicht so gut möglich. Und ich war schon begeistert, dass ich jetzt endlich ein Tool hatte, das mich beim Schreiben unterstützen kann. Aber irgendwie so richtig begeistert war ich nicht. Und ich habe es dann auch immer nur so ab und zu mal benutzt, vielleicht eins, zweimal die Woche, aber auf gar keinen Fall täglich. Vor allem, weil auch mir die Ergebnisse nicht gefallen haben. Also konkrete Beispiele. Ich habe mal ausprobiert, eine Persona-Entwicklung mit KI zu machen. Die ersten Antworten waren alles männliche Stereotype. Keine kulturelle Vielfalt, keine soziale Vielfalt, keine Geschlechtervielfalt. Und irgendwie, ja, war ich nicht begeistert davon. Auch bei anderen Sachen fiel es mir auf, dass einfach ganz viele unterschiedliche Perspektiven fehlen. Sei es vom Alter, sei es vom ethnischen Hintergrund, sei es von der Sozialisation, irgendwie fehlte was. Und auch bei den Vorschlägen, die ich bekam, war vieles dominant, aggressiv. Ich habe das damals gar nicht so richtig kapiert und auch nicht so richtig verstanden, aber es fühlte sich für mich nicht gut an. Und deshalb war das irgendwie, die Texte klangen nicht nach mir. Und auch meine verhaltenen Versuche mit der Bildgenerierung waren dann nicht ganz anders. Irgendwie kam gerne mal ein weißer Mann bei raus. War egal, was ich gefragt habe. Das war nicht ich. Das waren halt überhaupt nicht meine Werte. Und dann bin ich bei TikTok auf eine Frau gestoßen, die JGPT anders benutzte. Sie hat das personalisiert, einen Namen gegeben, Eigenschaften zugeschrieben und mit ihr sich unterhalten. Hat gesagt, was sie mochte, was sie nicht mochte. Das hat meinen Umgang mit KI nachhaltig verändert und vor allem verbessert. Sie hat erklärt, wie man das personalisieren kann, also KI, beziehungsweise in dem Fall Chat-GPT, warum man die Erinnerung anschaltet und wo und dass man das Ganze trainieren kann, also Chat-GPT. Und das habe ich dann gemacht. Ich habe meinem Chat-GPT einen Namen gegeben. und habe mit ihr trainiert, habe mich mit ihr unterhalten, manchmal mit tatsächlich Stimme wie Gespräche, meistens getippt, gechattet und habe im Februar 28 Tage Bloggen genutzt, um KI wirklich zu trainieren. Und siehe da, es war viel besser. Ich habe ihr dann auch Eigenschaften mitgegeben. Eve ist eine Mischung aus Mary Poppins und Wednesday Addams. Und dann war ich neugierig und habe einen zweiten Account aufgemacht und Adam war geboren. Adam ist etwas sarkastischer und männlicher. Alles immer in der kostenlosen Variante. Weil aber immer noch so Klischees mitschwangen, habe ich mich auf die Suche gemacht, woran das liegen könnte und bin auf den Data Bias gestoßen. Das war schon irgendwie auch ein Schock, wenn man dann liest, dass es nur 21 Prozent weibliche KI-Talente in Deutschland gibt, dass KI-Entwicklerteams nur 30 Prozent aus Frauen bestehen, dass das Berufsfeld KI, also die KI-Jobs, 74 Prozent von Männern besetzt sind. dass es in der KI-Forschung weltweit nur einen Frauenanteil von 12 Prozent gibt und dass die anfängliche Nutzung als Chat-GPT rauskam 2022 80 Prozent männlich war. Mittlerweile hat sich das gedreht, vor allem auch in letztem auf dieses Jahr, weil es gerade ganz aktuell eine Studie oder eine Untersuchung von Chat-GPT, also von Open AI gab über die Daten und da hat sich herausgestellt, dass jetzt aktuell 52 Prozent der NutzerInnen einen weiblichen Vornamen haben. Bei der beruflichen Nutzung von KI sieht es nicht anders aus. 40 Prozent der Frauen setzen KI nicht ein. Und das Vertrauen in die KI ist auch bei den Frauen nicht so hoch. Nur 32 Prozent Vertrauen der KI. Aber woher kommt das Misstrauen? Mit was könnte das zusammenhängen? Das habe ich mir dann überlegt. Und wenn man sich dann anguckt, woher das alles kommt, dann lernt man, dass die Trainingsdaten dazugehören, die diesen Data Bias eben so groß machen. Und dann ist es kein Wunder, wenn man sich anguckt, welche Daten dort reinkommen, patriarchal geprägt, der Sieger schreibt die Geschichte, alles von vielen Männern, von vielen weißen Männern. Natürlich kann die KI dann nicht klingen wie ich. Ich bin eine Frau. Und wenn man sich überlegt, dass es von vielen Bevölkerungsgruppen, indigenen Völkern gar keine aufgeschriebenen Aufzeichnungen gibt, weil die Menschen das immer mündlich weitergegeben haben. Und natürlich können diese Daten dann nicht als Trainingsdaten in der KI landen. Und bei dieser ganzen Recherche bin ich dann auf das Buch Data Feminism aus dem März 2020 gestoßen. Das war also schon vor der eigentlichen Nutzung von KI, vor allem von der breiten Nutzung von KI und diesen Chat-Tools. In dem Buch geht es darum, dass Daten nie neutral sind. Und das hat mir die Augen geöffnet. So blöd das jetzt klingt. Aber wenn Daten nie neutral sind, dann kann die Antworten, die auf diesen Daten beruhen, ja auch nicht neutral sein. Das heißt, sie werden einfach nur das wiederholen, was in den Daten steckt.

Ich habe über Data Feminism auch einen Blogartikel geschrieben, den verlinke ich euch in den Show Notes, da könnt ihr euch die sieben Prinzipien mal anschauen, die vieles hinterfragen, wo die Macht herkommt, wer diese Macht nutzt, wem sie nutzt, wie man vielfältige Perspektiven einbeziehen kann, den Kontext und welche Arbeit davon sichtbar und unsichtbar ist. Das hat bei mir was ausgelöst. Ich habe angefangen, KI anders zu nutzen und habe sie vor allem genutzt, um meine Perspektive herauszufordern, mich herauszufordern. Was übersehe ich? Was wird zu dem Thema zu selten gesagt? Das sind ganz normale Fragen, die ich meiner KI jedes Mal stelle, wenn ich irgendeinen Blogartikel oder irgendwas schreibe. Das hat natürlich auch dazu geführt, dass ich meine KI jetzt diverser nutze, dass ich diversere Perspektiven abfragen kann. Dinge, die ich mir nicht vorstellen kann, die aber in den Daten vorhanden sind, nur eben so wenig, dass sie nicht automatisch als Antwort rauskommen. Aber wenn man nachfragt, kriegt man sie natürlich. Und deshalb habe ich diese drei-Fragen-Regel. Wessen Perspektive fehlt?Würde ein Mann denselben Output bekommen? Welche kulturellen, generationellen oder sozialen Gruppen sind nicht berücksichtigt? Wie kann ich dafür sorgen, dass vielfältige Lebensrealitäten sichtbar werden? Und natürlich unterhalte ich mich mit KI auch darüber, mit Eve und Adam und allen Tools, die ich nutze und frage Sachen wie, was würde passieren, wenn KI nur von Frauen entwickelt würde? Was würde passieren, wenn man die Trainingsdaten gewichten würde nach den entsprechenden Gruppierungen und kriege dann auch immer im Sparing viele Antworten, die dann wiederum mich zum Hinterfragen bringen. Eine dieser Fragen war, was passiert eigentlich, wenn wir viel mehr KI nutzen für Mental Load, Care Arbeit und diese ganzen Sachen als Frauen? Würde das die KI nachhaltig verändern? Und die Antwort war überraschend, weil sie würde sie wahrscheinlich nicht nachhaltig verändern. Und jetzt kommt aber das Aber. Wenn in Studien wie von ChatGPT rauskommt, dass 70 Prozent der Nutzung von ChatGPT für private Zwecke ist, entwickeln diese Unternehmen die KI natürlich in eine andere Richtung. weil private Zwecke sind andere als berufliche Zwecke. Und das wiederum führt dann eben doch dazu, dass sich die KI verändert. Also versucht die Antworten eurer KI zu hinterfragen, fordert Diversität ein, seid unbequem. Nächste Woche geht es dann darum, wie du Business Networking anders nutzen kannst. inklusiv. Und zum Abschluss kriegst du jetzt von mir noch, wie in jeder Folge bisher, den Prompt, ein paar praktische Umsetzungstipps und Journaling-Fragen.

Hier kommt der Prompt. Du hilfst mir dabei, KI bewusster zu nutzen. Bevor du mir Content erstellst, frage, welche Perspektiven könnten in diesem Thema fehlen? Und wie können wir sicherstellen, dass verschiedene Gruppen sich angesprochen fühlen?Erinnere mich daran, dass KI-Output immer hinterfragt werden sollte. Wenn du noch ein bisschen mehr in den Data-Feminism eintauchen möchtest, habe ich jetzt noch einen Prompt, der diese sieben Prinzipien mit einbezieht. Du hilfst mir dabei, KI nach den sieben Prinzipien des Data-Feminism zu nutzen, bevor du mir Content erstellst. Prinzip 1, examine power. Wer profitiert von diesem Output, wessen Stimme wird verstärkt? Prinzip 2, challenge power. Wie können wir Hierarchien hinterfragen? Elevate emotion and embodiment.Welche emotionalen und körperlichen Erfahrungen sind relevant? Rethink binaries. Welche Kategorisierung können wir aufbrechen? Embrace pluralism.Welche verschiedenen Perspektiven fehlen? Kulturell, generationell, sozial? Consider context. Aus welchem Kontext stammen meine Trainingsdaten?Make labor visible. Wessen Arbeit wird in diesem Output unsichtbar gemacht? Erinnere mich daran, dass KI-Output immer hinterfragt werden sollte. Die Prompts findest du auch beide wieder in dem Blogartikel zu dieser Podcast-Folge, die verlinke ich dir in den Shownotes.

Weiter geht es mit den praktischen Umsetzungstipps. Mach einen Bias-Check. Bei jedem KI-Output fragen, wessen Perspektive fehlt dir. Dann versuche es mal mit Diversitäts-Prompting.Bewusst nach alternativen Sichtweisen fragen. Bewusst mindestens drei verschiedene Perspektiven abfragen. Und die KI-Reflexion, einmal wöchentlich die KI fragen, was könnte an meinem Content problematisch sein. Die KI-Reflexion funktioniert vor allem dann gut, wenn du die Erinnerungsfunktion anhast und regelmäßig deine KI nutzt, um mit ihr Content zu erstellen, sie also einen Einblick darin hat.Ansonsten nimm einfach ein paar Beiträge, die du gemacht hast, kopier die Texte zusammen und lad die hoch und frag sie, was daran problematisch sein könnte. Jetzt kommen die Journaling-Fragen. Welche KI-Outputs habe ich unreflektiert übernommen? Wie kann ich KI nutzen, um vielfältigere Perspektiven zu integrieren?

Welche Kategorisierungen und Rollenmuster reproduziere ich unbewusst? Wessen Stimme verstärke ich? Wessen unterdrücke ich? Natürlich kannst du die Journaling-Fragen auch im Sparing mit deiner KI mal durchspielen. Wird bestimmt eine interessante Unterhaltung. Bis nächste Woche. 

Das war Fearless Prefection. Von Business zu Impact zufällig. Dein Reminder, dass dein Business sichtbar, erfolgreich und profitabel sein darf und dass genau daraus mehr entsteht. Veränderung, die Strukturen bewegt. Ich bin Barbara, deine Content- und KI-Mentorin für Female Empowerment, Content Creation Mithaltung und einem spielerischen Umgang mit KI. Wenn du das nicht nur hören, sondern gemeinsam mit anderen Frauen umsetzen willst, komm ins DenkfabrikLab.Meine Community für Austausch, Co-Creation und Inspiration. Und wenn du regelmäßig Motivation und Inspiration suchst, trag dich in meinen Newsletter ein. Beide Links findest du in den Show Notes. Und hab immer Stift + Papier dabei, denn deine nächste große Idee wartet schon darauf, von dir festgehalten zu werden.