Künstliche Intelligenz: Bild und Bias

Bildgenerative KI erzeugt verzerrte, oftmals stereotype Abbildungen von Realität. Warum ist das so und wie kann gegengesteuert werden? In der Präsentation werden die Funktionsweisen von Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodellen mit Vorteilen und Problemen bei der Anwendung vorgestellt, Bias in bestehenden Modellen aufgezeigt und auf Strategien zur Vermeidung von Bias eingegangen. Dabei liegt ein Fokus auf der Erzeugung geschlechtergerechten Bildmaterials, wobei auch intersektionale Momente berücksichtigt werden. Die Präsentation ist Begleitmaterial zur Folge 13 im Podcast KI in der Lehre zu Bias in bildgenerativer KI: https://www.youtube.com/playlist?list=PLLmr_XhQwwKNAuJLA8bpNUHv0QiGvvs1v

Schlagwörter

Intersektionaler Bias, Bias in der Bilderzeugung mit generativer KI, intersectional bias, gender bias, Bias in image generation with generative AI, Genderbias

URI

https://open.uni-marburg.de/handle/10.17192/es.2025.0034

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