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title: "Women4Ethical AI: Global cooperation for gender-inclusive AI"
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: report
doi: 
url: "https://www.unesco.org/en/articles/unescos-women4ethical-ai-urges-global-cooperation-gender-inclusive-ai"
tags:
  - paper
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  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
  - Fairness
human_decision: Exclude
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agreement: disagree
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# Women4Ethical AI: Global cooperation for gender-inclusive AI

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 93 |
| **Overall Confidence** | **91** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.85)
**Human:** Exclude

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

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

> Siehe [[Divergenz UNESCO_2024_Women4Ethical_AI_Global_cooperation_for]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[Gender Bias in AI Systems]]

## Wissensdokument

# Women for Ethical AI Action Request: A global cooperation for gender-inclusive AI governance

## Kernbefund

Eine geschlechtergerechte KI-Governance erfordert ex-ante und ex-post Assessments, starke Regulierung, Datenschutz, Haftungsmechanismen und gezielte Maßnahmen zur Erhöhung der Frauenbeteiligung als Entscheidungsträgerinnen und Gründerinnen im KI-Sektor.

## Forschungsfrage

Wie können Regierungen und Stakeholder eine geschlechterinklusive, ethische KI-Governance etablieren, die Menschenrechte, Sicherheit und Fairness gewährleistet?

## Methodik

Policy-Analyse und Multi-Stakeholder-Advocacy; Review von globalen KI-Governance-Initiativen und Empfehlungen

## Hauptargumente

- KI-Entwicklung verläuft ohne ausreichende Regulierung und trägt Risiken für Demokratien, Menschenrechte und die Verstärkung bestehender Diskriminierungen, besonders gegenüber Frauen und marginalisierten Gruppen.
- Verantwortungsvolle Regulierung (wie die EU AI Act) fördert Innovation und schafft Vertrauen, statt diese zu hemmen; sie ist notwendig für den Schutz von Verbrauchern, Arbeitnehmern und fundamentalen Rechten.
- Gender-Perspektive muss systematisch in KI-Governance integriert werden, einschließlich Affirmativmaßnahmen und Budgets, um Frauen nicht nur als Nutzerinnen, sondern als Kreatrice, Gründerinnen und Entscheidungsträgerinnen zu positionieren.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Fokus auf KI-Governance, ethische Entwicklung von KI-Systemen, foundation models und algorithmische Entscheidungssysteme

### Evidenz 2

Systeme, 'die durch erwiesenermaßen vorhandene Vorurteile versärken, Desinformation ausbreiten, Polarisierung verursachen, die Privatsphäre beeinträchtigen... und neue Möglichkeiten für geschlechtsspezifische und ethnische Diskriminierung schaffen'

### Evidenz 3

Explizites Ziel einer 'geschlechtsspezifischen KI' (gender-inclusive AI), Forderung nach Affirmativmaßnahmen und dedizierten Budgets für Frauenbeteiligung als Entscheidungsträgerinnen und Gründerinnen

### Evidenz 4

Betonung der Notwendigkeit von 'Vielfalt in Perspektiven' und 'Multi-Stakeholder-Zusammenarbeit' sowie Adressierung von 'Geschlechts- und ethnischer Diskriminierung'

### Evidenz 5

Fokus auf 'faire und inklusive Ergebnisse', Schutz von Menschenrechten, Menschenwürde und fundamentalen Freiheiten; Haftungsmechanismen und due diligence

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Sehr relevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit: Das Paper adressiert strukturelle Ungleichheiten, Diskriminierungsrisiken und die Notwendigkeit von Menschenrechtsschutz—zentrale Anliegen sozialer Arbeit. Gender-Perspektive ist integriert, aber nicht primär aus einer sozialen Arbeit-Praxis heraus entwickelt.

**Unique Contribution:** Die Verbindung von globaler KI-Governance mit explizitem Gender-Fokus und dem Aufruf zu konkrete Maßnahmen zur Erhöhung der Frauenrepräsentation in Entscheidungs- und Schöpferrollen bietet einen policy-orientierten, intersektionalen Zugang.

**Limitations:** Keine empirische Datengrundlage, keine detaillierte Analyse konkreter Fälle von Gender-Bias in KI-Systemen, hauptsächlich auf Governance und Regulierungsebene fokussiert statt auf praktische Implementierung

**Target Group:** Policymaker, Regierungen, internationale Organisationen, KI-Entwickler und Unternehmen, Frauen in Tech/KI-Sektor, Menschenrechtsorganisationen, potentiell auch Sozialarbeiter als Interessensvertreter von vulnerable Gruppen

## Schlüsselreferenzen

- [[UNESCO_2021]] - Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence
- [[European_Commission_European_Parliament_2023]] - European Union AI Act
- [[Executive_Office_of_the_President_of_the_United_States_2023]] - Executive Order 14110 on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence
- [[UNESCO_2023]] - Readiness Assessment Methodology (RAM)
