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title: Artificial Intelligence and Intersectionality
authors:
  - I. Ulnicane
year: 2024
type: journalArticle
doi: 
url: "https://ecpr.eu/news/news/details/749"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
  - Feministisch
  - Fairness
human_decision: Exclude
human_categories:
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
  - Feministisch
agreement: disagree
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# Artificial Intelligence and Intersectionality

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 85 |
| **Overall Confidence** | **88** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.95)
**Human:** Exclude

**Kategorie-Vergleich (bei Divergenz):**

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Nein | Nein |  |
| Generative_KI | Nein | Nein |  |
| Prompting | Nein | Nein |  |
| KI_Sonstige | Ja | Ja |  |
| Soziale_Arbeit | Nein | Nein |  |
| Bias_Ungleichheit | Ja | Ja |  |
| Gender | Ja | Ja |  |
| Diversitaet | Ja | Ja |  |
| Feministisch | Ja | Ja |  |
| Fairness | Nein | Ja | X |

> Siehe [[Divergenz Hermann_2022_Artificial_intelligence_and_mass_personalization]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[AI Ethics Principles]]
- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Fairness]]

## Wissensdokument

# Artificial intelligence and mass personalization of communication content: An ethical and literacy perspective

## Kernbefund

Die konzeptuelle Analyse offenbart Interdependenzen und Spannungen zwischen ethischen Prinzipien (Beneficence, Non-maleficence, Autonomy, Justice, Explicability) bei der KI-gestützten Massenpersonalisierung. AI-Literalität wird als Schlüsselmittel zur Befähigung von Individuen vorgeschlagen, um mit personalisierten Inhalten auf Weise umzugehen, die individuelles und gesellschaftliches Wohlbefinden fördert.

## Forschungsfrage

Welche ethischen Herausforderungen entstehen durch den Einsatz von KI für die Massenpersonalisierung von Kommunikationsinhalten, und wie kann AI-Literalität diese Herausforderungen adressieren?

## Methodik

Theoretisch/Konzeptuelle Analyse. Umfassende Literatursuche in elektronischen Datenbanken (Web of Science, EBSCO, Google Scholar), Screening von Referenzen in Review- und Seminalarbeiten, manuelle Suche in relevanten Fachzeitschriften.
**Datenbasis:** Nicht empirisch; konzeptuelle Literaturanalyse ohne quantitative oder qualitative Datenerhebung

## Hauptargumente

- KI-gestützte Massenpersonalisierung bietet erhebliche Vorteile für individuelle Bedürfnisbefriedigung und Nutzerzufriedenheit, führt aber gleichzeitig zu ethischen Spannungen zwischen Benefizenz auf individueller Ebene und potenziellen Schäden auf Gesellschaftsebene durch Filter-Blasen und polarisierte Inhaltsvielfalt.
- Zwischen den fünf zentralen ethischen Prinzipien (Beneficence, Non-maleficence, Autonomy, Justice, Explicability) entstehen Zielkonflikte und Trade-offs: Beispielsweise konkurriert der Datenschutz mit der Genauigkeit von Personalisierung, und individuelle Autonomie wird durch algorithmische Gatekeeping-Funktionen gefährdet.
- AI-Literalität - verstanden als grundlegendes Verständnis von KI-Inputs, Funktionsweise, Agentur und Ergebnissen - kann Individuen befähigen, mit Massenpersonalisierung auf eine Weise umzugehen, die persönliches und gesellschaftliches Wohlbefinden schützt und Schaden verhindert.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

By this form of AI literacy, individuals could be empowered to interact with and treat mass-personalized content in a way that promotes individual and social good while preventing harm. The authors propose AI literacy as a potential individual remedy to address the interdependent ethical challenges.

### Evidenz 2

The study systematically scrutinizes AI-driven mass personalization of communication content, including recommender systems, personalization algorithms, machine learning algorithms, and algorithmic content filtering in news feeds and e-commerce platforms.

### Evidenz 3

Personalization could 'segment a population so that only some segments are worthy of receiving some opportunities or information, re-enforcing existing social (dis)advantages' leading to 'industrialized social discrimination' that creates 'winners' and 'losers'. AI-powered mass personalization could discriminate based on psychological, economic, and demographic factors, and reinforce gender, age, and racial disparities, prejudices, and stereotypes.

### Evidenz 4

The analysis accounts for a multi-stakeholder perspective and addresses phenomena such as filter bubbles, echo chambers, and selective exposure that can have adverse effects on democratic representation and content diversity for different social groups.

### Evidenz 5

The justice principle addresses how biases in algorithmic systems can lead to unfair and unequal treatment, discrimination on the basis of demographic factors, and the need for monitoring and diligence along the entire data lifecycle to prevent discriminatory outcomes and ensure fair market access.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper hat moderate Relevanz für die Schnittstellenforschung AI/Soziale Arbeit/Gender. Es adressiert KI-Ethik und Literalität aus einer Multi-Stakeholder-Perspektive, was für Soziale Arbeit relevant ist, fokussiert jedoch primär auf Kommunikation und Massenpersonalisierung statt direkt auf sozialarbeiterische Kontexte oder explizit Gender-Fragen.

**Unique Contribution:** Das Paper leistet einen einzigartigen Beitrag durch die erste systematische konzeptuelle Analyse von ethischen Prinzipien im Kontext von KI-gestützter Massenpersonalisierung mit Fokus auf Interdependenzen und Spannungen zwischen Ethik-Prinzipien sowie der Vorschlag von AI-Literalität als individuelle Empowerment-Strategie.

**Limitations:** Das Paper ist eine konzeptuelle Analyse ohne empirische Datengrundlage; es fehlt die spezifische Anwendung auf Soziale Arbeit und eine explizite Gender-Perspektive wird nicht entwickelt, obwohl Diskriminierung und Fairness adressiert werden.

**Target Group:** KI-Ethiker, Kommunikationswissenschaftler, Policymaker im Tech-Bereich, Medienliteratur-Experten, Plattform-Designer, und potentiell Sozialarbeiter im Kontext von digitaler Inklusion und Nutzerschutz. Das Paper ist relevant für die Ausbildung von Fachkräften im Umgang mit algorithmischen Systemen und deren gesellschaftlichen Auswirkungen.

## Schlüsselreferenzen

- [[Floridi_L_Cowls_J_Beltrametti_M_et_al_2018]] - AI4People—An ethical framework for a good AI society
- [[Matz_SC_Kosinski_M_Nave_G_et_al_2017]] - Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion
- [[Milano_S_Taddeo_M_Floridi_L_2020]] - Recommender systems and their ethical challenges
- [[Hancock_JT_Naaman_M_Levy_K_2020]] - AI-mediated communication: definition, research agenda, and ethical considerations
- [[Sundar_SS_2020]] - Rise of machine agency: a framework for studying the psychology of human-AI interaction
- [[Guzman_AL_Lewis_SC_2020]] - Artificial intelligence and communication: a human-machine communication research agenda
- [[Mittelstadt_BD_Allo_P_Taddeo_M_et_al_2016]] - The ethics of algorithms: mapping the debate
- [[Turow_J_Couldry_N_2018]] - Media as data extraction: towards a new map of a transformed communications field
- [[Levy_R_2021]] - Social media, news consumption, and polarization
- [[Cowls_J_Tsamados_A_Taddeo_M_et_al_2021]] - A definition, benchmark and database of AI for social good initiatives
