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title: "Divergenz: Intersectionality in Artificial Intelligence: Framing Concerns and Recommendatio"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 260
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Intersectionality in Artificial Intelligence: Framing Concerns and Recommendations for Action

**Paper:** Ulnicane (2024)
**Paper-ID:** 260

## 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 | Nein |  |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK_OK (KI_Sonstige: analysiert AI-Systeme wie Voice Assistants, Robots, Hiring Tools). SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit: Diskriminierung durch homogene Dev-Teams; Gender + Diversitaet: mehrere Diskriminierungsformen; Feministisch: explizite Anwendung von Crenshaw's Intersektionalitätstheorie). Substantielle intersektionale Analyse von strukturellen KI-Ungleichheiten.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorie 'Bias_Ungleichheit' auf theoretische intersektionale Analysen aus, während der Human eine engere Definition anwendet, die empirische Nachweise von KI-bedingten Diskriminierungsschäden erfordert. Die Unterschiede in allen anderen Kategorien sind identisch, was zeigt, dass die Divergenz in der Interpretation des Umfangs dieser einen Kategorie liegt.

## Annotation

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

