Frauen sind in der Daten- und KI-Branche nach wie vor unterrepräsentiert, was zu niedrigeren Frauenbeteiligungsquoten, weniger Führungsrollen und geringerer Sichtbarkeit bei hochkarätigen Projekten führt. Die mangelnde Repräsentanz schränkt nicht nur die Vielfalt des Denkens und der Innovation ein, sondern hält auch geschlechtsspezifische Vorurteile in KI-Systemen selbst aufrecht. Eine stärkere Präsenz von Frauen in der Daten- und KI-Branche ist von entscheidender Bedeutung für die Förderung einer integrativeren Branche, für die Förderung vielfältiger Perspektiven und für die Entwicklung fairer und gerechterer Technologien. Eine führende Persönlichkeit im Kampf um die Überwindung der Kluft und die Gewährleistung einer ausgewogeneren Vertretung in der Zukunft der Technologie ist Dr. Larysa Visengeriyeva, Leiterin des Bereichs Data + AI bei der Technologieberatung INNOQ und Gründerin von Women+ in Data and AI. Im Vorfeld der zweiten Ausgabe des Festivals in Berlin haben wir mit ihr über ihre Anfänge in der Daten- und KI-Branche, die vielen Herausforderungen für Frauen in dieser Branche gesprochen und darüber, wie ein Festival eine Bewegung für positive Veränderungen schaffen kann.
Hallo Frau Visengeriyeva, danke, dass Sie sich die Zeit für ein Gespräch mit uns genommen haben. Könnten Sie uns Ihren persönlichen Weg im Bereich Data und KI schildern?
Vielen Dank für die Einladung! Ich habe das Feld während meiner Diplomarbeit erforscht. Der Schwerpunkt lag dabei auf dem Benchmarking von Persistenz-Frameworks wie Hibernate, was 2007 ein heißes Thema war. Nachdem ich als Data Engineer angefangen hatte, wechselte ich in den akademischen Bereich, indem ich dem Fachgebiet Datenbanksysteme und Informationsmanagement an der TU Berlin beitrat. Meine KI-Reise begann 2011, als ich auf Konferenzen von maschinellem Lernen hörte und neugierig darauf wurde.
Zunächst arbeitete ich an NLP-basierter Forschung mit maschinellen Lerntechniken. Meine KI-Reise nahm jedoch eine neue Richtung, als ich meinen Schwerpunkt von der NLP-basierten Forschung auf die Lösung von Datenbereinigungsproblemen verlagerte. Dieser Übergang wurde während meiner Promotion zum Thema Augmented Data Quality noch verstärkt, bei der ich ausgiebig maschinelles Lernen einsetzte. Schließlich entwickelte ich ein starkes Interesse an der Produktentwicklung von KI, und als ich 2020 in die Industrie wechselte, war ich mir des spannenden und wichtigen Bereichs von MLOps bereits bewusst, was zur Gründung von ml-ops.org führte.
Derzeit liegt mein Schwerpunkt auf dem operativen Aspekt der Einhaltung des AI Acts der Europäischen Union.
Was hat Sie dazu inspiriert, Women+ in Data and AI zu gründen? Können Sie einen bestimmten Moment nennen, der Ihnen in den Sinn kommt? Und warum haben Sie Berlin als Standort gewählt?
Am 27. Juni 2022 hielt ich in Berlin einen Vortrag auf dem Women+ in Machine Learning and Data Science Meetup. Der Schwerpunkt des Vortrags lag auf der Entmystifizierung von MLOps und der Erläuterung seiner Prinzipien, der Bedeutung für die Bereitstellung von Geschäftswerten und der Navigation im Bereich der MLOps-Tools. Die Veranstaltung hatte eine integrative Atmosphäre und brachte verschiedene weibliche Tech-Communities zusammen, darunter WiMLDS, PyLadies und Women in Robotics and AI, und stellte eine Gruppe von Startups mit MLOps-Expertise vor. In der Fragerunde und den Diskussionen wurden Themen wie die Governance des maschinellen Lernens und die Umweltverträglichkeit ressourcenintensiver ML-Modelle behandelt.
Diese Erfahrung war für mich einschneidend. Es war das erste Mal, dass ich mich sicher und respektiert fühlte, wenn ich in der Öffentlichkeit sprach. Alle waren begierig zu lernen, und das war wirklich ermutigend. Das Treffen bot die Möglichkeit, Kontakte zu knüpfen und sich mit weiblichen Tech-Communities auszutauschen, was mein Gefühl der Selbstbestimmung noch verstärkte.
Diese Erfahrung bestärkte mich in der Idee, ein Tech-Festival zu veranstalten, um die herausragenden Leistungen von Frauen im Tech-Bereich zu feiern. Ich wollte das Konzept von WiMLDS ausweiten, indem ich eine Plattform für weibliche Rednerinnen und Tech-Communities schuf, die sich auf Data Engineering, Data Science, MLOps und KI in der Produktion spezialisierten, um zusammenzukommen und zu feiern. Das ist das Empowerment, das ich mir für jede Frau+ in der Technologiebranche wünsche.
Was sind Ihrer Meinung nach die größten Herausforderungen, denen sich Frauen in der Daten- und KI-Branche heute stellen müssen? Und haben Sie Schritte in Richtung eines besseren Umfelds gesehen?
Zu den größten Herausforderungen für Frauen in der Daten- und KI-Branche gehört meiner Meinung nach der Mangel an sichtbaren Vorbildern: Der Frauenanteil in der Daten- und KI-Branche beträgt nur etwa 26 %, obwohl er 47 % der gesamten Erwerbsbevölkerung ausmacht. Dieser Mangel an Repräsentation führte zu einem Gefühl der Isolation und zu einem eingeschränkten Zugang zu Netzwerken, Mentoring und Vorbildern für Frauen in diesem Bereich. Bei so wenigen sichtbaren Frauen, insbesondere in Führungspositionen, ist es für junge Frauen schwieriger, sich selbst in diesen Berufen zu sehen.
An einigen Arbeitsplätzen in der Daten- und KI-Branche ist eine starke "Bro-Kultur" und eine insgesamt toxische Kultur zu erkennen, die Frauen nicht gerade willkommen heißt. Dies kann ein isolierendes Umfeld sein, das Frauen davon abhält, in diesem Bereich zu bleiben. Kein Wunder, dass viele Frauen in den Bereichen Technologie, Data Science und KI trotz ihrer Erfolge mit Selbstzweifeln und dem Impostersyndrom zu kämpfen haben. Wir stellen unsere Fähigkeiten in Frage und fragen uns, ob wir in dieses Feld gehören.
Frauen haben oft einen eingeschränkten Zugang zu hochkarätigen Projekten, Führungspositionen und Karrieremöglichkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft und KI. Auch das Lohngefälle zwischen Männern und Frauen in diesem Bereich ist nach wie vor beträchtlich. Diese Ungleichheiten bremsen den Fortschritt der Frauen und tragen zur Unterrepräsentation bei.
Schließlich sind Frauen regelmäßig mit Vorurteilen konfrontiert, die unsere Glaubwürdigkeit und unsere technischen Fähigkeiten untergraben. Es herrscht immer noch die Überzeugung, dass Bereiche wie KI und Datenwissenschaft eher für Männer geeignet sind, was zu Skepsis gegenüber den Ideen und dem Fachwissen von Frauen führt. Eine Studie des Weltwirtschaftsforums hat ergeben, dass Frauen mit 25 % geringerer Wahrscheinlichkeit für KI-Positionen eingestellt werden als Männer, und wenn sie einmal eingestellt sind, werden sie mit 15 % geringerer Wahrscheinlichkeit befördert. Diese Voreingenommenheit ist in traditionellen kulturellen Stereotypen verwurzelt, wonach Jungen in Mathematik und in MINT-Fächern besser sind.
Um diese Probleme anzugehen, brauchen wir Veränderungen auf individueller, Bildungs- und Branchenebene. Frauen müssen für sich selbst eintreten, sich Mentoren suchen und ihre Netzwerke und ihr KI-Wissen kontinuierlich erweitern. Unternehmen müssen integrative Einstellungspraktiken anwenden, Frauen in Führungspositionen fördern und aktiv an der Verbesserung der Vielfalt arbeiten. Vor allem aber sollten Frauen proaktiv ihren Platz und ihre Rolle auf allen Ebenen einfordern.
Wie kann das Festival zu einem positiven Wandel beitragen?
Auf dem W+DAI-Festival haben wir eine erhebliche Wirkung beobachtet. Ein bemerkenswertes Ergebnis ist die Zusammenarbeit zwischen weiblichen Tech-Communities, die sich während des Festivals zusammengefunden haben. Im letzten und in diesem Jahr haben wir eine Reihe gemeinsamer Treffen gesehen, die von verschiedenen Gemeinschaften nach dem Festival organisiert wurden. Diese Überschneidungen von Gemeinschaften sind für die Erweiterung unseres Netzwerks und die Förderung des Zusammengehörigkeitsgefühls von Frauen in der Technologiebranche von entscheidender Bedeutung.
Darüber hinaus hatten wir das Privileg, Erstrednerinnen auf ihrem Weg zu öffentlichen Rednern zu unterstützen, was sich positiv auf ihre berufliche Laufbahn ausgewirkt hat.
Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass die Mentorenschaften durch die Inspiration der Rednerinnen auf dem Festival entstanden sind. Die Schaffung eines "sicheren Raums" auf dem Festival hat die Teilnehmer ermutigt, um ein Mentoring zu bitten, wodurch wertvolle Mentor-Mentee-Beziehungen entstanden sind.
Ich bin unglaublich stolz auf die Leet Ladies Ljubljana, die die W+DAI 2023 besuchten, sich von der Idee des Festivals inspirieren ließen und eine ähnliche Konferenz in ihrer Heimatstadt ins Leben riefen. DATA_FAIR hat mich enorm motiviert, das W+DAI Festival 2024 fortzusetzen. Ihre Geschichte können Sie hier nachlesen.
Und ich bin mir ziemlich sicher, dass da noch viel mehr passiert ist, von dem ich nichts weiß!
Welche Pläne haben Sie für die Ausgabe 2024 des Festivals und was können wir davon erwarten?
Das diesjährige Thema des Festivals ist "Frauen+. Unternehmertum. AI", um mehr Frauen+ zu ermutigen, ihre eigenen Unternehmen zu gründen und so das Ungleichgewicht bei weiblichen Führungskräften in der Daten- und KI-Branche auf systemischer Ebene zu ändern. Wir arbeiten mit dem BHT Startup Hub zusammen, um eine Podiumsdiskussion zu diesem Thema zu organisieren. Außerdem arbeiten wir mit dem SIBB (Verband der IKT- und Digitalwirtschaft in Berlin und Brandenburg) zusammen, der sich für die Förderung von Frauen in der Tech-Branche und von Tech-Startups in der Frühphase einsetzt. Ein Workshop zum Thema "Diszipliniertes Unternehmertum" ist ebenfalls in Planung. Außerdem planen wir eine Aktivität mit dem Titel "(Female) AI-Co-Founder Search" als Teil des Festivals.
Zusätzlich zum W+DAI-Festival am 27. September werden wir das ganze Jahr über eine Reihe von Satellitentreffen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Unternehmen und Gemeinschaften, wie AICamp, SIBB, Thoughtworks und Red Hat, veranstalten. Diese Treffen werden W+DAI Nights genannt und sind kleinere Versionen von W+DAI. Sie folgen demselben Konzept - sie bieten eine Plattform für Frauen+, die die Bühne betreten, und heißen jeden willkommen.
Und wie immer können Sie ein großartiges Umfeld voller technischer Diskussionen, Wachstum und Inspiration und Stärkung für alle erwarten.
Obwohl die Geschlechtervielfalt im Mittelpunkt der Konferenz steht, wurde sie in keinem der Vorträge des letzten Jahres thematisiert. Können Sie diese Entscheidung näher erläutern?
Wir reden nicht. Wir zeigen, wir schaffen, und wir leben Vielfalt!
Wir haben einen einzigartigen Raum geschaffen, in dem Frauen ihr Fachwissen präsentieren, den Ideenaustausch fördern, sich mit anderen Experten austauschen, inspirieren und inspiriert werden können. Wir wollen, dass es zur Norm wird, dass Frauen technische Diskussionen leiten.
Als Frau, die in der Daten- und KI-Branche tätig ist, muss ich nicht an alle Herausforderungen der Vielfalt erinnert werden. Ich möchte mein Netzwerk, inspirierende Diskussionen, Vorbilder und Werkzeuge ausbauen, um meine Ziele zu erreichen. Ich habe eine persönliche Erfahrung gemacht, als ich ein Diversity-Stipendium für meine Dissertation erhielt und als Voraussetzung ein Seminar besuchen musste. Das Thema des Seminars war "Diversity". Stellen Sie sich einen Raum mit 30 angehenden Doktorandinnen vor, die dort saßen und sich anhörten, warum Vielfalt wichtig ist. Das war der Moment, in dem mir klar wurde, dass ich meine Zeit lieber damit verbringen würde, zu lernen, wie man investiert, wie man ein öffentlicher Redner wird, wie ich meine persönliche Marke aufbaue oder irgendetwas, das mir ein Werkzeug gibt, um mich weiterzuentwickeln, anstatt unsere Zeit mit dem zu verbringen, was für uns absolut offensichtlich ist.
Wie kann eine größere Vielfalt, insbesondere eine geschlechtsspezifische Vielfalt, die Entwicklung und ethische Umsetzung von KI-Technologien verbessern?
Aber natürlich! Treten wir einen Schritt zurück, setzen wir uns und lesen wir "Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men", das 2019 von der britischen feministischen Autorin Caroline Criado Perez veröffentlicht wird. Dieses Buch enthüllt die allgegenwärtige geschlechtsspezifische Datenlücke in unserer Gesellschaft und ihre weitreichenden Folgen für Frauen. Dies führt zu KI-Systemen, die geschlechtsspezifische Diskriminierung beinhalten und die Bedürfnisse von Frauen nicht angemessen berücksichtigen. Eine größere geschlechtsspezifische Vielfalt in KI-Teams hilft, diese Datenverzerrungen zu erkennen und abzuschwächen, was zu gerechteren, integrativeren KI-Produkten führt. Geschlechtergemischte KI-Teams bringen eine Reihe von Standpunkten und Erfahrungen mit ein. Diese Vielfalt fördert die Kreativität und Lösungen, die ein breiteres Spektrum gesellschaftlicher Bedürfnisse berücksichtigen.
Eine größere Vielfalt, insbesondere eine geschlechtsspezifische Vielfalt, ist für die Einführung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig, die nächste Generation zu inspirieren, und deshalb sind Vorbilder und Repräsentation wichtig. Der Anblick erfolgreicher Frauen im Bereich der KI ermutigt mehr Mädchen und junge Frauen, sich für eine MINT-Ausbildung und -Karriere zu entscheiden. Diese Vielfalt hat einen positiven Schwungrad-Effekt: Je mehr Frauen die Zukunft der KI gestalten, desto integrativer und ethisch fundierter wird das Feld.
Könnten Sie die Auswirkungen von geschlechtsspezifischen Vorturteilen in KI-Algorithmen erörtern? Welche Schritte können unternommen werden, um diese in der Entwicklungsphase abzuschwächen?
Geschlechtsspezifische Vorurteile können sich in Daten, Algorithmen und Menschen (Teams) manifestieren. Wie ich bereits erwähnt habe, können in der Entwicklungsphase mehrere Schritte unternommen werden, um geschlechtsspezifische Verzerrungen in KI-Algorithmen abzuschwächen. Achten Sie darauf, dass die Trainingsdaten für KI-Modelle eine ausgewogene Vertretung der Geschlechter und anderer sensibler Variablen enthalten. Es ist wichtig, mehr Daten von unterrepräsentierten Gruppen zu sammeln und zu berücksichtigen, wie sich das Geschlecht mit anderen Attributen wie der Rasse überschneidet.
Es ist eine gute Idee, mehr Frauen und unterrepräsentierte Gruppen an der Entwicklung von KI-Systemen zu beteiligen. Dies kann helfen, blinde Flecken zu erkennen und integrativere Perspektiven einzubringen. Es wird auch empfohlen, funktionsübergreifende Teams mit Gender- und Ethikexperten zu bilden.
Vor dem Einsatz von KI-Modellen ist es wichtig, sie regelmäßig auf geschlechtsspezifische Verzerrungen zu prüfen und zu testen. Es ist notwendig, die Leistung für jedes Geschlecht getrennt zu messen, um etwaige Ungleichheiten zu ermitteln. Wichtig ist auch die Transparenz von KI-Entscheidungen.
Techniken wie kontrafaktische Fairness zur Verringerung der Verzerrung von Datensätzen sollten angewandt werden, um Inklusivität zu gewährleisten. Bei der Problemformulierung und der Definition von Zielvariablen muss sorgfältig vorgegangen werden, um die Verstärkung von Stereotypen zu vermeiden.
Darüber hinaus sollte gemäß dem EU-Gesetz über Künstliche Intelligenz die Nichtdiskriminierung garantiert und eine angemessene Dokumentation von ML-Modellen bereitgestellt werden.
Vielen Dank für Ihr Interesse.
Spezielles #ai_berlin-Angebot für die Women+ in Data and AI 2024:
Tickets können für Euch und Euer Netzwerk bis zum 12.09.2024 mit dem Promo Code WDAI_BERLIN_SPECIAL für einen reduzierten Preis von 349€ hier erstanden werden.
