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Lecture Series der AG Diversity & Gender Equality: KI, Diskriminierung & Stereotype

Am Donnerstag, den 21. Mai 2026, startet die AG Diversity & Gender Equality der ComAI-Forschungsgruppe ihre neue interne Lecture Series mit einem Impulsvortrag von Katharina Mosene (Leibniz-Institut für Medienforschung | Hans-Bredow-Institut).

Unter dem Titel KI, Diskriminierung & Stereotype untersucht Mosene, wie kommunikative KI-Systeme – insbesondere Large Language Models (LLMs) – nicht nur Informationen verarbeiten, sondern gesellschaftliche Bedeutungen, Narrative und Stereotype reproduzieren und mitgestalten. Ausgehend von einer intersektional-feministischen Perspektive zeigt sie, wie in historisch gewachsenen Trainingsdaten eingeschriebene Machtverhältnisse und Diskriminierungen sich in generierten Texten niederschlagen – etwa in geschlechtsspezifischen Zuschreibungen, normativen Arbeitsvorstellungen oder stereotypen Darstellungen marginalisierter Gruppen. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, inwiefern LLMs als „kommunikative Infrastrukturen“ verstanden werden können, die Ungleichheiten nicht nur abbilden, sondern in alltäglichen Interaktionen normalisieren. Abschließend diskutiert der Vortrag Ansätze für eine diskriminierungskritische Gestaltung und Nutzung kommunikativer KI.

Katharina Mosene ist Politikwissenschaftlerin am Leibniz-Institut für Medienforschung | Hans-Bredow-Institut (HBI), wo sie den Bereich Forschungs- und Veranstaltungskooperationen verantwortet und als Gleichstellungsbeauftragte des Instituts tätig ist. Ihr wissenschaftliches Interesse gilt intersektionalen feministischen Ansätzen in den Bereichen Netzpolitik, Intelligente Technologien und Internet Governance. Zudem ist sie Co-Projektkoordinatorin im Forschungsprojekt Human in the Loop am Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG) sowie Gründungsmitglied von netzforma* e.V. – Verein für feministische Netzpolitik.

Die Lecture Series der AG Diversity & Gender Equality zielt darauf ab, Einblicke und Impulse zu Fragen rund um Diversity und Gender in der ComAI-Forschung zu geben. Wir freuen uns auf den Vortrag und eine spannende Diskussion!