Verzerrungen können sich in medizinischen KI-Systemen auf verschiedenen Ebenen manifestieren: in den Trainingsdaten, im Design der Algorithmen oder auch in KI-basierten Entscheidungssituationen, in denen die epistemische (d.h. wissensbezogene) Autorität von Patient*innen, Ärzt*innen und technischen Systemen je neu ausgehandelt werden muss. Sind diese Verzerrungen geschlechtsbezogen, sprechen wir von Gender Bias. Der Vortrag geht anhand von Beispielen aus der Medizin und der psychischen Gesundheit der ethischen Frage nach, warum Gender Bias in medizinischen KI-Systemen eigentlich so problematisch ist und versucht anhand von ethischen Theorien und Konzepten einen Beitrag zur argumentativen Untermauerung unserer moralischen Intuitionen zu leisten.
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