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title: "Divergenz: What is Feminist AI?"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 292
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: What is Feminist AI?

**Paper:** Wudel (2025)
**Paper-ID:** 292

## Entscheidungen

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

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Nein | Ja | **X** |
| 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 | Nein | **X** |
| Fairness | Nein | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt BEIDE Bedingungen: TECHNIK (AI_Literacies: digitale Literacy als Intervention + KI_Sonstige: Bias in Hiring/Healthcare/Finance-Systemen) UND SOZIAL (Gender: expliziter Gender-Bias-Fokus; Bias_Ungleichheit: Underrepresentation von Frauen; Diversitaet: Women-led AI projects; Fairness: algorithmic bias combating). Substantielle Behandlung von Gender und Bias in KI-Systemen. Keine explizit feministische Theorie erkennbar, daher Feministisch=Nein.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt 'AI_Literacies' auf jede KI-bezogene Bildungsdimension aus (hier: Gender-Bias-Awareness), obwohl die Kategorie spezifisch auf digitale Kompetenzvermittlung abzielt. Gleichzeitig klassifiziert das LLM das Paper als nicht-feministisch, während der Mensch die explizit feministische Perspektive ('Feminist AI' im Titel) als zentral erkennt—ein Verständnis der impliziten theoretischen Rahmung, die das LLM unterschätzt.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate | Technik-Differenz: AI_Literacies | Sozial-Differenz: Feministisch, Fairness | ACHTUNG: Feministische Perspektive unterschiedlich bewertet

