Folge 49: Gender Digital & AI Gap – mit Sebastian Hofreiter

00:00:00: War die zwei schon mal beim Kardiologen?

00:00:03: Ja.

00:00:03: Warum geht ihr da hin, zudem?

00:00:06: Ervorsorge.

00:00:08: Interesse daran wie dieser Hohlmuskel funktioniert.

00:00:11: Wie habt ihr denn ausgewählt?

00:00:14: Expertise und ein bisschen peinlich Nähe.

00:00:19: also okay

00:00:21: ich habe den besten Kardiologen der Welt und ich hab ihn voll bekommen.

00:00:26: Okay das heißt ihr wart jetzt nicht bei dem Kardiologe weil er selber schon zehnmal einen Herzinfarkt hatte.

00:00:31: Also, um deine Frage zu beantworten.

00:00:32: Ich weiß nicht, ob er welche hatte?

00:00:34: Ja.

00:00:35: Aber ich kann dir sagen es war kein Auswahlkriterium.

00:00:37: Genau.

00:00:38: Dementsprechend können wir auch über Forschung zu Geschlecht und vor allem Frauen reden.

00:00:44: Wir haben Daten die uns eine Expertise mitgeben.

00:00:48: Okay.

00:00:49: Da bin ich mal gespannt!

00:00:51: Und mein Kardiologe auch.

00:01:07: Man muss sich im Leben auch mal was trauen.

00:01:09: Heute machen wir eine ganz, ganz besondere Folge unseres Podcasts Hose-Sperle Menschmaschine morgen.

00:01:16: Heute stoßen wir das Tor zur Hölle auf.

00:01:19: Neben Professor Dr.

00:01:20: Matthias Spörle von der Privatuniversität Schloss Sehburg haben wir und mir halt Theos Hose von Komponiers einen zweiten ... ne?

00:01:31: Ein erster Gast bei Matthias und ich sind ja die Gastgeber.

00:01:34: Sebastian Hofreiter Wirtschaftspsychologe, ein wirtschaftpsychologischer Unternehmerinspirater Und Padawan von Jedi Professor Spörle Noch viel lernen.

00:01:43: er muss, Sebastian Oder?

00:01:45: I try

00:01:47: Try i

00:01:49: Du forscht zu dem Thema, zu dem wir heute sprechen.

00:01:52: Das Thema zusammengefasst ist Geschlechtsunterschiede Technologie- und Kainnutzung.

00:01:59: Schön, dass du da bist.

00:02:00: Danke für die Änderung!

00:02:01: Ich würde gerne einen Zitat kurz anführen zum Beginn zu beginnen.

00:02:06: Women people man things.

00:02:09: auf Deutsch Frauen interessieren sich für Menschen Männer für Dinge.

00:02:13: ist das nicht ein Klischee?

00:02:15: Das ist tatsächlich vielleicht zum Klischees geworden aber was du ansprichst ist einer der größten bekannten psychologischen Geschlechtsunterschiede die wir kennen in der Forschung und der ist natürlich in der Realität sehr prägnant.

00:02:30: Unser Klischee-Podcast Menschmaschine morgen versucht, klischeefrei zu sein.

00:02:36: Gibt's wirklich wissenschaftlich nachgewiesene Eigenschaften von Männern und Frauen?

00:02:42: Gibt es sowas?

00:02:42: So ist das nur immer... Was

00:02:43: meinst du mit Eigenschaftens?

00:02:45: Genau, jetzt die Frage!

00:02:46: Ich

00:02:46: hab ja schon gewusst.

00:02:48: Also Menschen haben Eigenschafte.

00:02:50: Der gibt

00:02:51: substanzielle Forschung.

00:02:52: Wir beantworten es dir mal ganz einfach.

00:02:54: wie du auch gefragt hast Ja Ja.

00:02:57: Die gibt zwei aus der Forschung hier, das wird die Hölle.

00:03:00: Kann ich da nichts sagen?

00:03:01: Bitte mehr

00:03:01: Präzision!

00:03:03: Gibt es

00:03:04: Geschlechtsunterschiede meinst du?

00:03:05: Genau danke.

00:03:07: Wir präzisieren's mal oder?

00:03:10: Wir machen mal die Box auf.

00:03:12: also im Englischen kannst du sehr schön ausdifferenzieren.

00:03:15: Es gibt ja dem Begriff Sex und Gender Und typischerweise kannst du Sex der biologischen Unterscheidungen zuschreiben wenn nicht weiblich divers Ja.

00:03:27: Und dann kannst du es psychologisch ausdifferenzieren und da findest du jede Menge psychologische Unterschiede zwischen Männern und Frauen, wie

00:03:34: z.B.,

00:03:35: den du dir schon angesprochen hast, nämlich das Thema Dingeorientierung oder Interesse und Menscheninteresse oder Persönlichkeitsmerkmale die sich unterscheiden oder Selbstbewusstsein was dich unterscheidet.

00:03:46: Man muss immer gucken ist der Unterschied groß?

00:03:48: Ist er klein?

00:03:49: Wie wirkt er sich aus?

00:03:50: Können wir gerne noch kurz drüber reden später.

00:03:52: Sag

00:03:52: mal, wenn man so ein Gefühl hat gehen wir noch nicht ins Gender rein, dann gehen wir jetzt aufs Geschlecht.

00:03:58: Also mit dieser biologischen Ausrichtung.

00:04:02: Wo sind da Unterschiede?

00:04:05: Biologisch sieht man ja auch Unterschiede.

00:04:07: Beispielsweise in den Ausprägungsmerkmalen, das sind hier Unterschiede.

00:04:10: aber gibt es auch psychische Unterschiede zwischen den beiden biologischem Geschlechtern.

00:04:22: Der eine, der jetzt genannt war.

00:04:23: Wenn du Männer und Frauen nimmst, hast du ja schon dieses Interessenthema.

00:04:27: Das ist ein sehr großer Zwischenmann- und Frau.

00:04:30: Mhm,

00:04:30: okay.

00:04:31: Was ist mit ... Zum Beispiel ich geh mal so meine Stereotypenbox durch?

00:04:35: Mhm.

00:04:35: Was is' es mit Aggressionen?

00:04:38: Gibt's Aggressionsunterschiede oder sind alle gleich aggressiv oder nicht aggressiv?

00:04:43: Wir sind natürlich weniger aggressiv als der Durchschnittskurriller das ist eh klar.

00:04:46: aber sind Männer und frauen gleich aggressif?

00:04:50: also grundsätzlich Da muss man mal mit einem Merkmal anfangen.

00:04:54: Habt ihr schon mal Persönlichkeit gesprochen in dem Podcast?

00:04:57: Bisschen, ja!

00:04:59: Also es gibt ja fünf ganz zentrale Persönlichkeitsmerkmale die wir besitzen als Menschen um die uns stark definieren und eines davon ist Verträglichkeit.

00:05:07: Verträgligkeit ist so habe ich ein Problem kritisiert zu werden.

00:05:11: Habe ich überhaupt

00:05:11: nicht?!

00:05:12: Ja genau, vielleicht bist du eher unverträglich.

00:05:14: Ich hab

00:05:15: kein Problem damit.

00:05:16: Kein Problem in den Konflikt zu gehen

00:05:19: Warum passt ja was nicht?

00:05:21: Ja, klar.

00:05:21: Das ist eine super Demonstration von diesem Merkmal!

00:05:24: Und in diesen Merkmahl gibt es Geschlechtsunterschiede.

00:05:27: Ganz kurz mal zur Erklärung.

00:05:29: Persönlichkeit ist ja normal verteilt und so eine Normalverteilungskurve kann man sich sehr schön... Viele

00:05:34: Mittelfeld.

00:05:34: Genau viele Mittelfelden.

00:05:35: Jetzt kann ich die übereinander legen.

00:05:36: Ich mach das mit meinen Händen und bei Verträglichkeit ist es so verschoben.

00:05:40: Und jetzt kannst du hier die Enden nehmen Und an diesen Enden finden sich die Geschlechtsunderschiede sehr stark.

00:05:45: Das heißt, auf diesem unteren Ende von Verträglichkeit ist eher so antisoziales aggressives Verhalten und da finden sich viel mehr Männer.

00:05:54: Damit könnte ich sagen, bei Männern findest du mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit eher aggressive unverträgliche Menschen.

00:06:03: Und das wäre hier so ein psychologischer Unterschied.

00:06:05: D.h.,

00:06:05: in den Extremen ... Übrigens, das sieht man auch im Gefängnissen?

00:06:09: Da gibt es mehr Männer!

00:06:11: weil die EHA antisozial aggressiv sein können.

00:06:14: Das wäre ein psychologisches Unterscheidungsmerkmal.

00:06:17: Okay,

00:06:17: d.h.,

00:06:17: diese Unterschiede sind da!

00:06:19: D.h.

00:06:19: wenn ich jetzt sage vorurteilsbehaftet Männer sind aggressiver als Frauen dann ist das vielleicht nur vorurteil aber es stimmt.

00:06:26: Genau bei Aggressionen per se kann man nochmal ausdifferenzieren noch mal, verbale Aggression, physische geht noch einmal.

00:06:32: Aber grundsätzlich...

00:06:33: Wenn's beides haben?

00:06:34: Genau.

00:06:34: Dann kann man dieses Merkmal jetzt mal nehmen.

00:06:37: ja.

00:06:39: Wir haben ja das Thema unser Podcast, aber pro unser Podcast.

00:06:43: Du hast dir auch ein Podcast?

00:06:44: Wir können leider nicht runter verlinken unserem Podcast weil wir keinen Platz mehr haben.

00:06:48: Aber du hast ja auch einen Podcast.

00:06:49: Kann ich mich einkaufen!

00:06:52: Hötest du ja.

00:06:53: Du erst nur nicht gemacht hast, können wir da nicht runterverlingen.

00:06:56: Reden wir nachher.

00:06:56: Unser Podcast heißt der Menschmaschine im Morgen.

00:06:58: Wo uns geht es viel um KI.

00:07:00: Frauen nutzen KI seltener.

00:07:03: Vertrauen ihr weniger.

00:07:04: Das ist eigentlich die Forschungslage und haben mehr Angst davor als Männer.

00:07:09: Das sagt die Forschung.

00:07:09: Aber was steckt da dahinter?

00:07:11: Ja, das ist sehr interessant.

00:07:13: Die Schäse habe ich immer persönlich ein bisschen im Problem, weißt du?

00:07:15: Wenn man sagt Männer sind so, Frauen sind so... Es gibt natürlich Sachen und Männer sind sowas, Frauen sie sind so.

00:07:20: Es gibt es ja wirklich.

00:07:21: aber als Wissenschaft und Technik bin ich etwas vorsichtig.

00:07:24: Genau!

00:07:24: Es ist vielleicht auch noch mal wichtig zu sagen dass wir jetzt als drei Männer hier, es ist nicht unsere Meinung oder wie Du sagst, sondern es ist eine Datengrundlage aus der wir sprechen.

00:07:33: Das glaube ich ganz wichtig zu sein.

00:07:36: Da ist es schon so, dass wir sehen das zum Beispiel bei KI wenn wir uns Einstellungen zu KI anschauen oder Emotionen, Reaktionen auf KI.

00:07:45: Dass Männer tendenziell immer etwas positiv reagieren eher sagen würde ich nutzen finde ich gar nicht so schlecht.

00:07:51: lass mal ausprobieren und diese Unterschiede finden wir sehr konsistent.

00:07:56: Jetzt kann man natürlich reingehen.

00:07:57: woran liegt es?

00:07:59: Aber erstmal sind sie da.

00:08:01: Woher legt's?

00:08:03: gilt das auch für andere Technologien.

00:08:05: Also wie breit ist das generalisierbar?

00:08:09: Ich kenne das nicht, aber hast du mal geguckt, so uralte Forschung, was bei sich zur Einführung vom Radio oder vom ... So krassen Sachen wie Telefon, Bakilit-Wählscheibe und so.

00:08:21: Ist das da auch oder ist es jetzt etwas Neues?

00:08:24: Ja also bitte!

00:08:26: Wenn man Einstellungen zu genereller Technologie anguckt findet man schon Manchmal diese Richtung, aber sie ist nicht so konsistent.

00:08:35: Es scheint wohl sehr unterschiedlich von der Technologie Art zu sein und da könnte man wieder in die Richtung gehen was du am Anfang gesagt hast mit Menschen und Dinge.

00:08:43: Technologie die vielleicht eher Richtung Kommunikation ausgerichtet ist.

00:08:46: Da haben Frauen sind sie eher dazu geneigt zu sagen probier ich aus.

00:08:50: Ich denke soweit auf Snapchat.

00:08:52: Snapchat kennt ihr das ja ein sehr kommunikatives Technik App Tool.

00:08:57: Da findet man vielleicht, da ist der Unterschied nicht so.

00:08:59: Aber wenn es generell drauf ist wieder dann finden sich diese Tendenzen aber die sind nicht so konsistent wie bei KI.

00:09:06: Wer das ist zu sagen?

00:09:07: Okay gut danke.

00:09:09: Also Art ist entscheidend!

00:09:10: Ja

00:09:10: ja okay.

00:09:11: und jetzt zur Matheos Frage.

00:09:14: also warum bei KI-Nutzung zum Beispiel.

00:09:19: Das gibt ja diese Mind Blow Fact.

00:09:25: Tatsachen die dich vom Stuhl hauen.

00:09:28: Frauen machen nur siebenundzwanzig Prozent aller LGBT App-Downloads aus.

00:09:33: Das heißt, seventy drei Prozent sind dann Männer oder andere Geschlechter, obwohl Frauen im Durchschnitt die Hälfte der über die hälfte Bevölkerung repräsentieren.

00:09:42: Warum?

00:09:43: Ja warum?

00:09:45: Das ist die große Frage.

00:09:49: Also wir haben ja selber einen Forschung dazu gemacht und eine Sache ist so die emotionale Reaktion auf diese Technologie.

00:09:57: Auf KI, also wir finden zum Beispiel das Frauen negativer oder mehr negative Emotionen berichten wenn es um dieser Technologie geht und Männer ein bisschen positiver sind gegenüber der Technologie.

00:10:06: Jetzt kann man natürlich wieder diskutieren woran liegt es?

00:10:09: Sind Männer ein bissel selbst optimistischer?

00:10:12: Sind sie selbstbewusster und sagen Auch wenn die Technologie komplex erscheint, ich probiere es mal aus.

00:10:18: Ich hab gar nicht so viel Angst.

00:10:19: Frauen sind vorsichtiger auch psychologisch gesehen in manchen Dingen und vielleicht könnte man das auch wieder als Erklärung nutzen wie sie reagieren.

00:10:25: erst einmal ein bisschen negativer Vorsichtiger und sagen ... Schwierig ist was Neues, ist Komplexer, is Menschen ähnlich?

00:10:33: Ich mag eigentlich Menschen!

00:10:34: Warum ist jetzt das so menschenähnlich?

00:10:37: Wir wollen mit Geschäß echt aufpassen, weil wir sehr viele weibliche Hörerinnen auch haben und ich selber viel mit Frauen zu tun habe.

00:10:43: Und ich finde Frauen super.

00:10:45: Ich persönlich jetzt ganz ohne Spaß.

00:10:47: Ich hab ein bisschen Angst, wenn mal eine Frau so ne Rolle schiebt.

00:10:51: aber was mir auffällt ist das Selbstbewusstsein, was du angesprochen hast.

00:10:55: Wenn da Neigender... Also meine Wahrnehmung ist, wenn da finden sich per se immer toller als die Frauen per se finden.

00:11:02: Ich glaube nicht so selbstkritisch, wie Frauen sind.

00:11:04: Ist das nur meine Wahrnehmung?

00:11:06: Also zum Beispiel ein Mann steht vom Spiegel und hat eine Wampen... Also Wampen ist bayerisch, heißt das Bauch.

00:11:14: Vor der Bau?

00:11:15: Der mittlere Ring!

00:11:16: Genau und das sagt er schaut super aus.

00:11:18: Die Frau ist halt kritisch was ihre Figur anbelangt im Detail.

00:11:21: Ist es nur meine Wahrnehmung oder

00:11:23: so?

00:11:23: Es gibt diesen Geschlechtsunterschied.

00:11:24: man muss immer gucken wie groß sind die.

00:11:26: Das ist das Quelle.

00:11:27: Es gibt diese Tendenzen.

00:11:28: was jetzt das Selbstbewusstsein gesehen gibt's denen und da ist aber relativ klein... Man muss das auch mal glaube ich in Zahlen machen.

00:11:35: Ich würde mich jetzt aufpassen vom Statistik-Professor, aber ... Man kann das ungefähr so ausdrücken.

00:11:42: Wenn du hundert Leute hättest und du nimmst wildkürlich Mann oder Frau raus, dann sind diese Selbstbewusstseinsunterschiede, dass du sagst, okay, bei einer ... So eine ... Sechs, fünfundfünfzig, sechsundfünfzigprozentigen Wahrscheinlichkeit ist der Mann selbstbewusster?

00:11:54: Das ist schon klein, aber es ist da!

00:11:57: Und warum?

00:11:57: Warum ist er meiner Heldbewusste?

00:11:59: Weil sie ein bisschen ...

00:12:00: Risikoaffiner haben vielleicht... Jetzt kann man wieder psychologisch werden Das selbst Bild, also andersrum.

00:12:08: Es gibt noch einen zweiten Persönlichkeitsmerkmales Unterschied und das ist Neurotizismus.

00:12:12: wie gehst du mit negativen Emotionen um?

00:12:14: Kannst

00:12:14: Du das Wort nochmal sagen?

00:12:15: Neuroticismus!

00:12:16: Kannst

00:12:17: du es nochmal sagen?

00:12:18: oder... Wie machen Sie das?

00:12:19: Erozionale Stabilität.

00:12:20: Nimm den Kehrwert für ihn.

00:12:22: Und

00:12:23: da ist wichtig dass es wie gehste mit Negativität um Und das ist sehr stark in Verbindung mit deinem Selbstbewusstsein und deinem selbstbild.

00:12:31: Da findet sich ein zweiter, sehr starker Geschlechter Unterschied verhältnismäßig in diesem Persönlichkeitsstruktur der Stärkste.

00:12:37: Jetzt kannst du natürlich auch sagen Frauen sind einfach ein bisschen vorsichtiger oder tun sich schwerer ihr Selbstbild positiver darzustellen weil sie da vorsichtlicher sind.

00:12:47: Jetzt hast du mich schon angesprochen in dieser Statistiker- und auch Methodikerrolle.

00:12:51: Da will ich nur kurz anmerken wenn man zwei Gruppen vergleicht dann weiß ich nicht genau, wie man das formulieren soll.

00:12:57: Weil es keine Referenzkategorie gibt.

00:12:59: Das

00:12:59: heißt, man könnte eineseits sagen Frauen sind vorsichtiger so wie du das sagst und man könnte auch einfach sagen Männer sind risikrobereiter.

00:13:05: Total!

00:13:05: Ja weil wer ist für wen die Referenzgruppe?

00:13:09: Wenn wenn du das in eine Richtung formulierst, dann unterstellt das immer.

00:13:12: Die eine Gruppe ist die normale und die andere ist die abweichende Gruppe und es ergibt gar keinen Sinn bei zwei.

00:13:18: also derjenige der sagt Frauen sind lächerlich selbstunsicher, müssen halt genauso zulassen.

00:13:27: Männer sind lächelig ... Sie selbst überschätzen!

00:13:29: Männer

00:13:29: sind übertrieben selbstüberschätzen.

00:13:31: Also wer ist die Norm?

00:13:32: Stolpern rein in alles

00:13:33: und das ist eben immer nur relativ.

00:13:36: Das war also die Antwort auf dein Spiegelbeispiel.

00:13:39: Aber das wäre so die Kette an Erklärungen, die sehr gut belegt ist und so könnte man es versuchen herzuleiten.

00:13:45: Ist

00:13:45: natürlich interessant.

00:13:46: dann bei der KI-Nutzung

00:13:47: Genau.

00:13:48: Weil

00:13:48: die KI-Nutzung funktioniert über Bromps, die KI wird gespeist.

00:13:51: Jetzt wird es interessant ob ein Mann oder eine Frau die KI speist wenn das da wirklich Unterschiede gibt.

00:13:57: Ja und auch in der Nutzung.

00:14:00: Ja.

00:14:01: Und Interpretationen der Ergebnisse.

00:14:02: Denk mal weiter!

00:14:04: Wenn wir sagen jetzt machen wir grob also ich glaube man kann's grob so.

00:14:07: dreißig Prozent sind nur weibliche Nutzerinnen und jetzt hast du natürlich... Du interagierst dir Daten genereien und das heißt du überrepräsentierst schon Männer.

00:14:19: Um das kurz zu ergänzen, ein weiteres Mal.

00:14:22: Denn auch bei der KI-Programmierung sind ja auch männliche Programmierer deutlich häufiger.

00:14:30: Ich habe mal gelesen bei so einer informellen LinkedIn-Umfrage aber immerhin waren doch einige hundert, neunzigzehn von den Programmiererninnen also von den programmierenden Personen zehn Prozent nur Frauen.

00:14:43: Also heißt die KI wird männlich manipuliert?

00:14:45: Total.

00:14:46: Und noch eine Sache, du kannst kurz ein bisschen... Das andere sind nicht nur jetzt die Feedbacks und die Trainingsdaten, die sich aus den Chats ergeben sondern auch die Trainungsdaten für das Foundation Model da sind.

00:14:57: Die sind überwiegend.

00:14:59: Das meiste ist aus dem Internet.

00:15:00: Reddit-Posts, Wikipedia.

00:15:02: Und das wissen wir auch.

00:15:03: Der typische Wikipedia-Autor ist man, der typische Reddit-Poster.

00:15:10: Es gibt andere Subhabitate, Pinterest und so.

00:15:12: Da haben wir eine höhere Rate bei Frauen.

00:15:14: Das heißt also... Die Trainingsdaten sind eher maskulin?

00:15:21: Ja!

00:15:22: Die algorithmische Programmierung und das Feintuning ist auch eher in Männerhänden und die Nutzung, die ja auch wieder dann das System lenkt, ist auch mehr maskulin.

00:15:32: Und jetzt wenn man sagt okay ich habe eine Schlüsseltechnologie, die gebe ich mal primär an eins der biologischen Geschlechter.

00:15:40: Das ist natürlich, also das ist

00:15:43: gefährlich!

00:15:44: Das Riski.

00:15:45: Und vor allem wenn wir eigentlich antizipieren müssen dass es sich umträt.

00:15:51: und aber die Interaktion durch KI wird ja dann Auto... Die KI versucht immer die Interakktion angenehmer zu machen immer mehr uns reinzuziehen und da wird's schwierig.

00:16:03: Unser Podcast heißt der Menschmaschine morgen powered by Weil.

00:16:06: Markt und Technik ist ein Elektronik-Fachmedium, das seit über fünfzig Jahren am Markt sehr erfolgreich unterwegs ist.

00:16:13: Wir haben eine sehr männliche Zielgruppe auch, aber auch viele Frauen unter den Lesern.

00:16:18: Es gibt Versuche die Frauen in der Elektronikkranche präsenter zu machen was sehr sinnvoll ist weil Frauen sind unterrepräsentiert im Mindberufen wie wir alle wissen.

00:16:27: du hast eine Forschung sowieso Was der Unternehmen schadet.

00:16:32: wenn Frauen mehr mehr Repräsentanz haben in der Elektronikindustrie, nutzt es der Industrie.

00:16:38: Plus die ganzen Versuche sind echt hart!

00:16:41: Also es gibt den Women Electronics, es gibt Versuche Frauen mehr Präsenz zu geben, das ist hart.

00:16:47: Was würdest du denn machen um Frauen mehr in Mindberufe hineinzubringen?

00:16:51: Das ist ein bisschen politisch auch logischerweise und das ist ja für dich eine super schwere Frage.

00:16:56: Aber du vorstellst dem Thema.

00:16:57: Was willst du machen, dass eine Frau sagt mit achtzehn?

00:17:00: Scheißegal!

00:17:01: Ich studiere Elektrotechnik.

00:17:02: Ja

00:17:02: ich sag jetzt mal zwei Sachen.

00:17:04: Eine Sache ist so ein wenig das was wir selber in Daten gesehen haben.

00:17:08: Das andere ist meine tatsächliche Bisschen Meinung.

00:17:10: Wir fangen mal mit den Datenthemen an.

00:17:11: Wir konnten in einer Studie sehen... ...dass bei positiven Emotionen der Stereotyp, der feminine Stereotype diese positive Emotionen auslenkt.

00:17:21: Ist er geringer?

00:17:24: Wird's positiver?

00:17:25: Also dann ist es mehr okay, ich formuliere mir so für die Frau, positiver auf die Technik zu reagieren bei der Stereotyp.

00:17:32: Der sozial geformt ist das Erlauben!

00:17:34: So jetzt gilt natürlich.

00:17:35: darum kann ich diesen Stereotype brechen.

00:17:39: und wie breche ich dem?

00:17:40: indem ich sage guck mal.

00:17:42: Es gibt Frauen da draußen, die das tun, die machen, die IT-affin sind, die technologieaffin, die KI-affinen sind.

00:17:50: also diesen stereotypen brechen.

00:17:51: erste Antwort Zweite Antwort aus meiner Sicht ist das Framing der Technologie wichtig.

00:17:57: Und ich glaube, dass Technologie und der Einsatz sehr stark männlich, was doch immer männlich dann geframed ist, Stichwort Programmierung.

00:18:06: Das heißt, sollten wir mal antun nach dem KI anders zu fraymen, anders darzustellen, anders zu beschreiben?

00:18:12: Nicht damit programmiere ich etwas, sondern damit mache ich ... Ich mach's mir ganz einfach Kommunikation besser zwischenmenschliches!

00:18:18: auf Menschen fokussieren, weniger auf das ... Damit kann ich was Neues erfinden.

00:18:22: Ein Ding etwas schaffen muss programmieren, sondern Beziehungen stärken.

00:18:26: Also die Technik anders darstellen?

00:18:27: Richtig!

00:18:28: Framing.

00:18:28: Es ist, glaube ich, eher maskulierend geframed.

00:18:30: Mhm.

00:18:32: Er könnte mich ...

00:18:33: Dennis, ich probiere ihn dann mal.

00:18:34: Das war verständlich total.

00:18:35: Genau.

00:18:36: Wie radikal würdest du werden wollen... Ich möchte auch von euch nicht gesagt bekommen, ich muss jetzt unbedingt Brombeermarmelade essen.

00:18:44: Wenn ich keine Brombenmarmeladen essen möchte.

00:18:48: Aber das Thema KI ist ja ... Und KI-Nutzung ist erst mal keine Brombärmarmellade.

00:18:53: Sondern es ist eine Technologie mit einem disruptiven Potenzial und es ist einfach für einen Staat und auch für eine Weltgesellschaft.

00:19:04: Ist das einfach destabilisierend?

00:19:07: Wenn in der Generierung, in der Nutzung und im Training dieser Algorithmen eine riesige Bevölkerungsgruppe nicht repräsentiert ist.

00:19:20: Du heißt, es geht gar nicht darum bin ich jetzt gegen Männer oder bin ich für Frauen?

00:19:25: Ich habe jetzt kein besonderes Interesse!

00:19:27: Ich bin gar nicht am Geschlecht interessiert sondern es geht darum dass wir haben hier eine total disruptive Technologie die rein haut.

00:19:35: unglaublich und aus verschiedenen Gründen.

00:19:41: Aus verschiedenen Gründen wird eine Bevölkerungsgruppe.

00:19:45: Es ist selbstgewählte Schicksal, bewusste Entscheidung oder einfach nur en passant oder Sozialisierung.

00:19:51: Eine bestimmte Gruppe ist systematisch in der Erstellung und in der Nutzung unterrepräsentiert.

00:19:56: Und das ist doch ein gesellschaftlicher Spaltungszündstoff!

00:19:59: Das wollen wir nicht und deswegen wollen wir Tipps geben Sebastian wie wir diese Ungleich-Gewichte besser darstellen?

00:20:09: Darf ich noch zwei Tipps.

00:20:11: Ja, einen Tipp und den sich in der Praxis ganz häufig an.

00:20:14: Schulungen werden angeboten.

00:20:15: KI-Schulungen zum Beispiel.

00:20:17: Das Unternehmen bietet KI-Schulung an freiwillig.

00:20:20: Und dann schlägt Interesse rein wieder.

00:20:24: Dieser psychologische Unterschied ist sehr kräftig!

00:20:27: Der ist auch in der Realität manifestiert sich.

00:20:29: Das ist keine Theorie nur... Der ist in der Praxis da.

00:20:33: Das heißt, wenn ich sage es freiwillig wäre sich dafür interessiert getreien

00:20:36: also nicht

00:20:37: reingehen.

00:20:39: Warum wegen Selbstbewusstsein?

00:20:41: Nein weil sie vielleicht sagen interessiert mich gar nicht.

00:20:44: Ich will nicht verstehen wie die Technik funktioniert.

00:20:46: zeigt mir damit unser Team-Meeting besser mache, damit wir besser kommunizieren.

00:20:52: Und dann kommt vielleicht Interesse

00:20:53: rein.".

00:20:53: Das hat ja schon vorher beleuchtet.

00:20:55: ist dein Aspekt mit dem Framing.

00:20:57: Wie radikal würdest du führen wollen?

00:20:59: Also angenommen, du hättest Staatsverantwortung.

00:21:01: Würdest du sagen für Mintfächer gibst es eine Quote.

00:21:08: Unis kriegen keine Fördermittel mehr wenn sie nicht dreißig Prozent bing!

00:21:14: Ja.

00:21:14: Dreizig Prozent in Mintfächer reinkriegen, ja so.

00:21:18: Wumm!

00:21:19: Auf Staatsebene finde ich es krass zu antworten aber ich sage das mal auf Unternehmensebene wenn ich ein Team hätte da würde ich sagen die Schulung ist nicht freiwillig sondern es gehen alle rein Frauen wie Männer.

00:21:29: Okay

00:21:31: Weil Interesse so kräftig ist.

00:21:34: und nebenbei du bist gar nicht so streng weil du sagst es ist verpflichtend und du könntest auch sagen beispielsweise für jeden Mann der sich anmeldet braucht es eine Frau.

00:21:44: Das heißt, wenn ein Mann noch teilnehmen will, gerne nimmt ... Noch ein Mann teil?

00:21:48: Schöner Ansatz!

00:21:49: Gerne aber muss doch ne Frau rein.

00:21:51: Ein schöner

00:21:51: Ansatz und wir haben ja andere Schulungen auch die verpflichtend sein.

00:21:54: Ja, aber wie viel Freiheit willst du nehmen?

00:21:56: Wie viele Freiheit willst zu nehmen?

00:21:57: Weil dann sagt man auch wieder der Staat oder das Unternehmen schreibt vor, da sind alle Menschen unglaublich empfindlich geworden.

00:22:04: Aber wenn's zentrale Schlüsseltechnologie ist und wirklich Kernprozess im Arbeitskontext Exzelschulungen waren ja auch mal verbindlich, also in manchen Unternehmen zum Beispiel.

00:22:15: Also wenn das zentrales Werkzeug ist.

00:22:18: Ich glaube ich kann

00:22:18: uns was fassen.

00:22:19: Wir bewegen uns eher auf dünnen Eis für drei hübschen Männer davon zwei ältere Herrschaften und einen jungen Nachwuchs-Wissenschaftler.

00:22:27: Ja natürlich.

00:22:28: Nein wir reden darüber.

00:22:30: Es ist nicht ganz ohne.

00:22:31: darf ich dich fragen Sebastian persönlich warum hast du dir dieses Thema als Forschungsgebiet ausgesucht?

00:22:35: Wo du weißt dass es kritisch ist.

00:22:37: Also werden wahrscheinlich wieder Kommentare bekommen.

00:22:39: Weißt du schon, was wir für Kommentare bekommen werden?

00:22:42: Du hast dieses Forschungsgebiet ausgesucht.

00:22:44: Warum hast du dir das Thema ausgesuchten?

00:22:48: Dank einer Person, die auch am Tisch sitzt habe ich das Thema Persönlichkeit.

00:22:52: Es interessiert mich sehr stark und ich habe irgendwann mal gemerkt dass ich ein biologisch männlicher Mann bin der sehr weiblich interessiert, weibliche Züge psychologisch hat.

00:23:05: Zum Beispiel Interesse an Personen und eher verträglich ... Und das habe ich mal so fasziniert, dass es so ist.

00:23:12: Das wirkt sich auf viele Dinge aus und deswegen interessiert mich dieses Faschungszimmer.

00:23:16: Also er so an mir selber gemerkt, dass diese Unterschiede da sind.

00:23:19: Research is research sagt man auch häufig.

00:23:21: Genau.

00:23:22: Und wie das jeder Psychologe eigentlich sich selbst analysiert,

00:23:24: oder?

00:23:25: So ein bisschen als Basis, als Kategorie nimmt und so.

00:23:29: Das ist schon ein guter Punkt.

00:23:30: Mediziner hilft dir selbst, sagt man in der Medical-Branche auch und so dazu.

00:23:34: Wisst ihr woran ich es gemerkt habe?

00:23:35: wir haben ja sehr viel Unterricht in den Psychologiekursen.

00:23:39: Und hunderte von Psychologiekursen die wir unterrichtet haben sitzen achtzig Prozent Frauen drin und zwanzig Prozent Männer.

00:23:46: Und wenn man ihnen dann das auch selber mal bewusst macht guck mal warum seid ihr da drinnen Und warum ist in der Ingenieurs-Klasse und ich habe mit Absicht jetzt nicht gegendert, nur Männer drin.

00:23:56: Es gibt ja eine Elektronikindustrie ein paar Frauen die da wirklich Gas geben.

00:24:00: Also es gibt Majorin des Jahres von der Magdontechnik, die Dr.

00:24:04: Kirsten Matthäus zum Beispiel vom BMW, die sich in einer Ivernet-Branche unsterblich gemacht hat.

00:24:11: Es gibte an der Elektronikerindustrie viele Frauenmanagementbereich bei Distribution.

00:24:17: Bei Mauser kenne Vorhin informiert ich es super.

00:24:20: Es gibt bei Tdk Leute, es gibt Agenturen die sich da wirklich einbringen und die Frauen nach vorne bringen wollen aber gesellschaftlich das ganz zu ändern.

00:24:34: Hättest du dann Tipp Praxistipp?

00:24:40: Was macht zum Beispiel jetzt einen Management egal männliche weiblich in der Elektronikindustrie?

00:24:46: Ich möchte gerne mehr Frauen in der elektronik.

00:24:49: was sollen sie machen?

00:24:52: Ganz einfach.

00:24:55: Darf

00:24:57: ich's mit dem Beispiel?

00:24:59: Mir ist aufgefallen, ich mache also Mini-Experimente in meinen Kursen und ein neues Experiment ist das die eine Aufgabe bekommen und sie sollen es mit KI lösen.

00:25:07: Und dann schau' ich mir das immer an.

00:25:08: und dann hast du bei Psychologiekurs viele Frauen und hast ein paar Männer die das machen.

00:25:14: Die formieren sich auch meistens zu einer Männergruppe.

00:25:17: Es ist immer so dass die Männer sofort fertig sind die Frauen teilweise nicht mal den Zugang zu zum Beispiel ChatGPT haben oder was auch immer, welches.

00:25:27: Und dann versucht man so sagen hey guck mal da gibt es was, damit könnt ihr das machen, damit könnte schneller sein schaut mal rüber.

00:25:37: also ... das zu begleiten.

00:25:39: Und jetzt auf deine Frage zu antworten, ich glaube man muss begleiden... ... die Usefulness, die Nützlichkeit darstellen,... Man muss den Leuten zeigen was kann ich damit tun?

00:25:48: Ja und das wäre wichtig!

00:25:50: Du hast schon mal gefragt, ich habe mein Selbstverteidigungskurs gemacht bei dir vor hundert Jahren an der Uni Schloss...

00:25:56: Privatuniversität Schlosseburg.

00:25:57: Genau da warst du und hast...

00:25:58: Am Kurs gemacht, das ist eine tolle Einrichtung, habt ihr wirklich brutale Infrastruktur.

00:26:03: Warum studieren so viele Frauen Psychologie überdurchschnittlich

00:26:06: viel?!

00:26:07: Ich hab seit achtzig Prozent Frauen.

00:26:09: Warum?

00:26:11: Warum studieren mehr Frauen Psychologie, warum hock ich hier mit zwei Psychologen?

00:26:16: Weil wir vielleicht eher ... Hätte

00:26:18: ich zuhören sollen!

00:26:19: Machen Männer nicht!

00:26:20: Genau weil wir das Menscheninteresse haben.

00:26:24: psychologisch also diese eher femininen Züge zeigen

00:26:29: okay

00:26:31: als ich bin.

00:26:31: biologisch.

00:26:32: ganz klar gibt es gute Einzelfallschöne.

00:26:34: so bin ich Mann.

00:26:36: Aber trotzdem bin ich beispielsweise eine Soziologie-Professoren.

00:26:40: Viel nahestehender als einem Hamburger Hafenarbeiter in meinen Interessen, in dem ... was mich auszeichnet?

00:26:51: Wie sich das manifestiert!

00:26:52: Mich

00:26:52: hat nie interessiert den Kassettenrekorder auseinanderzubauen.

00:26:56: Aber mich hat interessiert wie geht's dir?

00:27:00: und that´s

00:27:01: it.

00:27:01: Sehr, sehr, sehr interessant.

00:27:03: Unsere Zielgruppe ist eher Ersteres!

00:27:07: Aber egal... Apropos Zielgruppen.

00:27:10: Unser Podcast heißt Hose und Spürle Menschmaschine morgen.

00:27:13: wir haben Hose zuerst genannt nicht weil es tollere ist im Gegenteil aber von der Wahrnehmung ist besser.

00:27:19: mit Hose fällt so ein bisschen mehr auf als mit Spürl Auf dem ersten Blick, Menschmaschine morgen heißt der Podcast.

00:27:26: Der sagt doch ganz gut was ihr wollen.

00:27:28: Jetzt hast du auch ein Podcast.

00:27:30: Wir haben hier die Möglichkeit.

00:27:32: wenn du was Blödes sagst machen wir peep!

00:27:34: Deswegen werden wir deinem Podcast nicht nennen.

00:27:36: aber wie heißt er denn?

00:27:38: Wirtschaft wissen wirkungen.

00:27:40: Wirtschaft wissen Wirkungen und Menschmaschinen Morgen ist auch eine Alliteration oder?

00:27:44: Krumm,

00:27:44: Alliterations- und Trikolon.

00:27:45: Es

00:27:45: ist aber ein Trikolon genommen.

00:27:46: Ja also

00:27:48: ja... Ist aber ein schönerer Name auch.

00:27:51: Wir können ein bisschen Werbung machen für dich.

00:27:52: Ja, cool!

00:27:53: Kostet auch nicht viel.

00:27:54: Drehen wir nachher drüber.

00:27:55: Schreibt

00:27:55: ihn mir dann.

00:27:57: Wir haben schon Haufen Praxis-Tipps gehabt.

00:27:58: Wir hatten auch dieses Rollenverständnis, glaube ich schon, eindeutlich ein bisschen besprochen.

00:28:03: Dann hast du noch einen Tipp generell wie wir dafür sorgen können dass Geschlechtsunterschiede in der KI-Nutzung kleiner werden?

00:28:13: Vielleicht ist es auch ein Tipp um nochmal ganz am Anfang zu anfangen, dass wir uns erstmal bewusst sind und verstehen das es diese Unterschiede gibt.

00:28:22: Weil wenn ich das nicht weiß, dann fällt es mir noch viel schwieriger.

00:28:25: Dann ist es einfach nicht der Zugang, der reicht.

00:28:28: Jeder hat den Zugang?

00:28:29: Ich muss auch wissen die Unterschiede sind da.

00:28:31: Also weil ich darüber reden, dass es diese Unterschiede gibt und wie können wir damit umgehen?

00:28:34: Es gibt zumindest aus der Line-Perspektive dazu aber ... Das Argument dadurch, als ich drüber rede wird's besonders groß!

00:28:43: Wie soll ich sagen?

00:28:44: Stereotype Thread, dass dadurch aktiviert wird oder so.

00:28:47: Die Forschungslage ist dazu nicht eindeutig.

00:28:52: Also mich holst du damit ab, weil ich eher ein Fürsprecher des Ansprechens bin.

00:28:59: Ist mir immer lieber als die Augen zu verschließen.

00:29:01: Aber es gibt Leute, die steigen nicht auf die Waage, weil sie gar nicht wissen wollen was das Problem ist.

00:29:07: Es gibt Leute die wollen bestimmte Informationen auch nicht wahrhaben und schrecken dann auch nicht davor zurück Personen anzugreifen, die dann sowas sagen.

00:29:19: Genau, aber zumindest mal kann ein Starting Point sein.

00:29:22: Aber ich kann es ja noch einmal... Also was ich sagen würde ist Zugang alleine reicht nicht.

00:29:28: Ich muss das in die Richtung schieben weil eben diese ganzen psychologischen Unterschiede da sind.

00:29:34: Wir haben gesagt diesen Stereotypen brechen und das ist entscheidend.

00:29:39: über das Framing nachdenken.

00:29:41: wie präsentiere ich das?

00:29:42: Das glaube ich sind drei schöne Dinge

00:29:44: Und mit Vorgaben arbeiten Teilweise auch gar nicht die Angst, also wenn man es ändern will.

00:29:50: Man kann ja sagen, jeder wie er will.

00:29:51: Ja absolut.

00:29:52: Es ist völlig in Ordnung, wenn sich ein... Wenn man demografisch jetzt in Deutschland sieht, wenn sie sich die größte Bevölkerungsgruppe, wenn Sie sich die in der Nutzung selber ins Abseits schießt.

00:30:04: und so eine tolle Superidee.

00:30:06: sicherlich macht das unsere Systeme robuster und gerechter Und es gibt ja auch gar kein problematisches Verhalten auf Seiten der Männer.

00:30:13: Das ist eine super Idee!

00:30:16: eine hilfreiche Gegenbalance ausblendet.

00:30:20: Selbst wenn man diese Idee hat,

00:30:21: den Problemen die wir eh schon haben was zum Beispiel Pay Gap betrifft.

00:30:26: Ja,

00:30:26: genau.

00:30:27: Also

00:30:28: wir haben ja schon viel also warum packen wir uns noch was drauf?

00:30:30: Lass uns unser System noch instabiler machen!

00:30:32: Weil

00:30:33: wir die Kommentarfunktionen durchdrapazieren wollen.

00:30:35: bei den Social Media Plattform haben wir das Thema gender pay oder diese Gehaltsunterschiede zwischen geschlechter und extra ausgeblendet.

00:30:42: Vielen Dank an dieser Stelle.

00:30:42: Danke, dass ihr jetzt wieder reinkommt.

00:30:44: Jetzt sind wir fällig.

00:30:47: Die Samenfassung so aus meiner Sicht die KI lernt auch den Daten der Nutzer.

00:30:50: Wenn überwiegend Männer dieses Systeme und die KI formen, dann wird sich das Widerspiegel in der KI... Weniger Frauen nutzen KI, also fließen weniger weibliche Perspektiven mit ein.

00:31:01: Also werden die Systeme für Frauen mittelfristig auch weniger nützlich und nutzen es noch weniger Frauen.

00:31:07: Da gibt's einen Teufelskreis der die selbst verstärkt.

00:31:09: Und diesen Teufelkreis zu durchbrechen ist jetzt nicht eine Frage der Gerechtigkeit genauso wie Gender Pay oder Equal Pay keine Frage der Gerächtigkeit ist.

00:31:17: Das ist ne Frage der Qualität und vor allem auch worauf ich hinaus will.

00:31:21: Es nutzt auch Männern Wenn Frauen gleich behandelt werden.

00:31:26: Wie oft bist du dankbar, wenn du Input von deiner Frau bekommst?

00:31:29: Nur!

00:31:29: Eben.

00:31:30: Das meine ich jetzt sogar, hört sich das nach Ironie an und es soll auch sein aber ich mein's ernst.

00:31:36: Ja genau.

00:31:37: Das ist gelebte Diversität.

00:31:39: Ich

00:31:39: bin ja hier auch schon als Junge, wirst du von der Mutter, glaube Mutter und Vater war die Mutter natürlich das Wichtigste erstmal und das hilft dir.

00:31:46: Total.

00:31:48: Deswegen ist Equal Pay ein Thema aber eben auch Equal AI Im Endeffekt.

00:31:53: Equal

00:31:53: AI,

00:31:54: das habt ihr im Buzzword.

00:31:54: Ja, wir haben

00:31:55: gerade erfunden.

00:31:56: vielen Dank Menschmaschine.

00:31:57: morgen hat wieder was erfunden.

00:32:00: Super.

00:32:01: dann würde ich mal sagen Sebastian ihr beide arbeitet ja auch zusammen in der Forschung.

00:32:05: Danke dass ihr euch zusammengerissen habt.

00:32:07: es war aber stimmt nicht einfach für euch beide wenn ihr wissenschaftlich in dem Thema unterwegs ist seit du sowieso macht es ja schwerpunktmäßig hast ein schönes thema ausgesucht und weil so cool gemacht.

00:32:20: hast du mir den gefallen Posten deinen Podcast unten drunter nennen.

00:32:24: Hab ich mir das jetzt erarbeitet?

00:32:25: Ja, bei

00:32:26: der ganz kleinen Schrift!

00:32:27: Okay.

00:32:27: Vier bis drei Punkte.

00:32:30: Danke, danke Sebastian.

00:32:31: Danke

00:32:32: dass ich da sein dürfte.

00:32:33: Danke Sebastian Hofreiter.

00:32:34: Danke Matthias.

00:32:35: Matthias, danke dir.

00:32:36: Bis

00:32:36: zum nächsten Mal bei unserem Podcast Menschmaschine morgen Wo so ein Spürle.

00:32:40: Danke dir.

00:32:41: Dank, dass du da warst.

00:32:42: Danke euch.