---
title: "Divergenz: Artificial Intelligence and Intersectionality"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 256
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: Artificial Intelligence and Intersectionality

**Paper:** Ulnicane (2024)
**Paper-ID:** 256

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| 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** |

## LLM-Reasoning

> Das Paper behandelt substantiell algorithmische Fairness und Bias in ML-Systemen (KI_Sonstige, Fairness). Es greift EXPLIZIT auf Crenshaw's intersektionale Theorie zurück und analysiert Diskriminierungsmechanismen aus intersektionaler Perspektive (Feministisch, Bias_Ungleichheit, Gender, Diversitaet). TECHNIK-Bedingung erfüllt (KI_Sonstige=Ja), SOZIAL-Bedingung erfüllt (Bias_Ungleichheit, Gender, Diversitaet, Feministisch = alle Ja). Include-Schwelle erreicht.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM hat 'Fairness' als erfüllte Kategorie kodiert, obwohl der Human diese ablehnt – trotz Übereinstimmung in allen anderen technischen und sozialen Kategorien. Dies deutet auf eine Überausdehnung des Fairness-Konzepts hin, wo das LLM algorithmische Fairness/Bias-Analyse automatisch als 'Fairness'-Kategorie interpretiert, während der Human eine engere oder andersartige Definition dieser Kategorie anzulegen scheint.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate | Sozial-Differenz: Fairness

