A1: Digital = Gerecht = Geschlechtergerecht

Vision - Die Digitalisierung bringt grundlegende Veränderungen für unsere
Gesellschaft und umwälzende Beschäftigungsbedingungen und Möglichkeiten für die
Arbeitswelt.

Damit einhergehen kann auch ein großer Schritt in Richtung Antidiskriminierung,
Geschlechtergerechtigkeit und Gleichstellung. Strukturelle Verkrustungen können
aufgebrochen, Klischees ausgehebelt, gesellschaftliche und politische Teilhabe
und Chancengerechtigkeit befördert werden.

Wir können die Weichen stellen für eine Welt, für digitale Welten, in und mit
denen wir zukünftig leben wollen. Dazu bringen wir die Geschlechterperspektive
in die digitale Transformation ein.

Herausforderungen- Bei allem Nutzen und allen Erleichterungen, die die
Digitalisierung uns bringt und der vermeintlichen Neutralität, ist ein „gender
bias“ deshalb eine nicht zu unterschätzende Gefahr. Das Netz bildet die
Gesellschaft ab und somit auch ihre strukturellen Benachteiligungen. Zudem sind
in der Software-Entwicklung in globalen Technologieunternehmen wie in Startups
Frauen deutlich unterrepräsentiert.

Zwar sind nicht alle algorithmischen Entscheidungen automatisch negativ zu
beurteilen oder potenziell diskriminierend, problematisch werden sie aber immer
dann, wenn sie weitreichende Konsequenzen für Menschen haben, z.B. in
Bewerbungsverfahren, bei der Kreditvergabe oder in anderen
diskriminierungsanfälligen Lebensbereichen.

Gründe dafür sind insbesondere:

Daten – Maschinelles Lernen basiert vorallem auf der Analyse großer Datenmengen
und der Suche nach Mustern und Korrellationen in diesen Daten. Diese Daten
werden jedoch meistens von Menschen vorsortiert, klassifiziert oder anderweitig
bearbeitet. Diese Voreingenommenheit („Schubladendenken“) spiegelt sich am Ende
in den Daten wieder – so lernen Algorithmen die die Diskriminierung von Menschen
zu reproduzieren.

Transparenz – Algorithmisch basierte Entscheidungen greifen in einer nie
dagewesenen Größenordnung weit in das persönliche Leben praktisch aller Menschen
ein und können dabei oft nicht mehr nachvollzogen werden. Wie in einer Blackbox
sind die Entscheidungskriterien uns verborgen, wenn überhaupt bekannt ist, dass
ein Algorithmus im Einsatz ist. Für das kritische Hinterfragen von
Entscheidungen, ist es aber unabdingbar, die Gründe hinter den Entscheidungen,
die ein Schädigungspotential aufweisen, auch zu verstehen.

Werte – Nicht nur die Daten selbst, auch die Normen, die Werte, die Haltung und
die Vielfalt die den Daten zugrunde liegt, sind meist unbekannt, genauso wer sie
ausgewählt hat und warum. Diskriminierung kann dadurch reproduziert werden. Auch
Frage, was fair und gerecht ist, ist abhängig von den gesellschaftlichen und
kulturellen Werten – nicht jede objektiv (mathematisch) gerechte Entscheidung
ist auch subjektiv (gesellschaftlich) fair. Die Abwägung von Werten ist keine
technische Herausforderung, sondern eine gesellschaftliche und braucht deshalb
deutlich mehr öffentliche Debatte. Dahinter steht die Frage, wer eigentlich über
unsere Zukunftsvisionen entscheidet - und das sollten wir alle sein.

Forderungen