KI-Modelle werden risikoscheu, wenn sie angewiesen werden, wie Frauen zu handeln, zeigt Studie
Owotunse Adebayo
3 Min. Lesezeit
- Eine neue Studie hat gezeigt, dass KI-Modelle risikoscheu werden, wenn sie angewiesen werden, sich wie Frauen zu verhalten.
- Die Studie testete mehrere KI-Modelle und zeigte in allen Modellen nahezu identische Ergebnisse.
- Forscher haben behauptet, dass Nutzer diese Verhaltensänderungen bei den Modellen nicht bemerken.
Neue Forschung hat ergeben, dass KI-Modelle risikoscheu werden, wenn sie gebeten werden, wie Frauen zu handeln. Laut dem Papier der Allameh Tabataba’i University in Teheran, Iran, werden KI-Modelle vorsichtig beim Eingehen von Risiken, wenn sie gebeten werden, Entscheidungen als Frau zu treffen.
Laut dem Forschungsbericht ist dasselbe KI-Modell, wenn es gebeten wird, wie ein Mann zu denken, eher dazu geneigt, Entscheidungen mit größerem Risikopotenzial zu treffen.
Die Forscher stellten fest, dass die Large Language Models (LLMs) ihren grundlegenden Ansatz zum finanziellen Risikoverhalten systematisch ändern, basierend auf der Geschlechtsidentität, die sie annehmen sollen. Die Studie testete KI-Systeme von Unternehmen wie OpenAI, Google, DeepSeek und Meta.
Studie zeigt, dass KI-Modelle je nach Geschlechtsidentität risikoscheu sind
Die Studie erwähnte, dass die KI-Modelle in mehreren Szenarien getestet wurden und ihre Risikotoleranz drastisch verschoben haben, wenn sie mit unterschiedlichen Geschlechtsidentitäten angesprochen wurden. DeepSeek Reasoner und Googles Gemini 2.0 Flash-Lite zeigten den sichtbarsten Effekt, wurden risikoscheuer, wenn sie gebeten wurden, als Frauen zu antworten, was eine Korrelation mit Mustern im echten Leben zeigt, bei denen Frauen statistisch gesehen größere Vorsicht bei finanziellen Entscheidungen an den Tag legen.
Der Forscher behauptete, dass sie einen standardisierten Wirtschaftstest namens Holt-Laury-Aufgabe verwendeten. Während der Aufgabe wurden den Teilnehmern 10 Entscheidungen zwischen sicheren und risikoreicheren Lotterieoptionen präsentiert. Mit fortschreitender Wahl steigt die Gewinnwahrscheinlichkeit für die risikoreiche Option.
Der Zeitpunkt, an dem ein Teilnehmer von der sicheren Wette zur risikoreichen Wahl wechselt, offenbart seine Risikotoleranz. Das bedeutet, dass ein Teilnehmer, der früh wechselt, eher bereit ist, Risiken einzugehen, und wer spät wechselt, risikoscheu ist.
Im Fall von DeepSeek Reasoner wählte es konsistent die sichere Option, wenn es angewiesen wurde, wie eine Frau zu handeln, im Vergleich dazu, wenn es angewiesen wurde, wie ein Mann zu handeln. Der Unterschied war klar, wobei das Modell über 35 Versuche für jeden Geschlechts-Prompt hinweg Konsistenz zeigte.
Gemini zeigte ebenfalls ähnliche Muster, obwohl die Stärke des Effekts variierte. Auf der anderen Seite blieben OpenAIs GPT-Modelle von Geschlechts-Prompts unbeeindruckt und behielten einen risikoneutralen Ansatz bei, unabhängig von der Geschlechtsidentität, die sie annehmen sollten.
Forscher sagen, dass Nutzer diese Änderungen nicht bemerken
Laut den Forschern hat OpenAI daran gearbeitet, seine Modelle ausgewogener zu machen. Eine vorherige Studie aus dem Jahr 2023 zeigte, dass seine Modelle eine klare politische Voreingenommenheit aufwiesen, was OpenAI anscheinend bis jetzt behoben hat.
In der neuen Forschung produzierten die Modelle eine 30 %ige Abnahme bei voreingenommenen Antworten. Das Forschungsteam, angeführt von Ali Mazyaki, erwähnte, dass dies im Grunde eine Reflexion menschlicher Stereotype ist.
„Diese beobachtete Abweichung stimmt mit etablierten Mustern in der menschlichen Entscheidungsfindung überein, bei denen gezeigt wurde, dass das Geschlecht das Risikoverhalten beeinflusst, wobei Frauen typischerweise eine größere Risikoscheu als Männer aufweisen“, heißt es in der Studie.
Die Studie untersuchte auch, ob KI-Modelle andere Rollen überzeugend spielen könnten, die über das Geschlecht hinausgehen. Als sie gebeten wurden, sich als jemanden in einer Machtposition oder in einer Katastrophensituation vorzustellen, passten sich die Modelle an. Während einige ihr Risikoprofil an den Kontext anpassten, blieben andere stur konsistent.
Die Forscher behaupten, dass viele dieser Verhaltensmuster für Nutzer nicht sofort offensichtlich sind. Ein KI-Modell, das seine Empfehlungen basierend auf Geschlechts-Cues im Gespräch subtil verschiebt, könnte gesellschaftliche Vorurteile verstärken, ohne dass jemand merkt, dass dies geschieht.
Zum Beispiel wird ein Kreditgenehmigungssystem konservativer, wenn es um Frauen geht, oder ein Anlageberater, der ein sicheres Portfolio vorschlägt, weil sein Kunde eine Frau ist, wird seine Diskrepanzen unter dem Deckmantel der algorithmischen Objektivität tragen.
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Owotunse Adebayo
Adebayo ist ein Autor mit vier Jahren Erfahrung im Krypto-Bereich. Er absolvierte das Studium der Stadt- und Regionalplanung an der Universität von Lagos. Adebayo arbeitete bei Tokenhell und CryptoTicker, wo er Nachrichten zu Kryptowährungen und Fintech verfasste. Derzeit ist er als News-Beitragender für Cryptopolitan tätig.
