Blick ins Buch

Künstliche Intelligenz und die mögliche Diskriminierung von Geschlechtern (eBook)

Eine kritische Untersuchung von Large Language Models im Marketingsektor

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2024 | 1. Auflage
50 Seiten
GRIN Verlag
978-3-389-03908-3 (ISBN)

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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Technische Universität Chemnitz, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersuchte den Gender-Bias in Large Language Models (LLMs) im Marketingsektor. Im Fokus stand die Analyse von Textantworten, die durch spezifische Prompts aus unterschiedlichen Perspektiven (neutral, weiblich, männlich) generiert wurden, und die Bewertung hinsichtlich geschlechtskodierter Sprache. Die Studie zielte darauf ab, herauszufinden, ob die Wahl der Produktkategorie zu unterschiedlichen Ergebnissen in Bezug auf Gender-Bias führte und wie die Antworten zwischen männlichen und weiblichen Perspektiven variierten. Untersucht wurde auch, ob die Länge der generierten Texte geschlechtsspezifische Unterschiede aufzeigte.
Die Studie zeigte, dass LLMs in der Textgenerierung geschlechtsspezifische Unterschiede aufwiesen, insbesondere in Bezug auf Sprachmuster und Themenschwerpunkte je nach männlichen oder weiblichen Prompts. Zudem ergab die Untersuchung, dass bestimmte Produktkategorien stärkere geschlechtsspezifische Verzerrungen aufzeigten. Die Ergebnisse betonen die Wichtigkeit, bei der Entwicklung von KI-Systemen für Marketingzwecke auf Geschlechtergerechtigkeit und Unvoreingenommenheit zu achten, um faire und inklusive Werbebotschaften zu gewährleisten.

Erscheint lt. Verlag	24.6.2024
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte	AI • Artificial Intelligence • Bias • ChatGPT • Deep learning • Diskriminierung • gender bias • gender discrimination • Geschlechterdiskriminierung • Google Bard • KI • Künstliche Intelligenz • Large Language Models • LLMS • machine learning • Marketing
ISBN-10	3-389-03908-2 / 3389039082
ISBN-13	978-3-389-03908-3 / 9783389039083

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