Bei starken \u00dcberschwemmungen erscheint im Internet eine Meldung: \u201eDieser Regen wird nicht klein sein, o, \u00fcberall rot.\u201c Jemand, der mit der Formulierung nicht vertraut ist, k\u00f6nnte z\u00f6gern. Aber f\u00fcr die Menschen in Nigeria ist die Botschaft unmittelbar und klar: Die \u00dcberschwemmungen sind schwerwiegend und verschlimmern sich.<\/p>\n
Solche Momente passieren auf digitalen Plattformen immer wieder. Die Leute schreiben nicht in perfekten, standardisierten englischen S\u00e4tzen. Sie teilen Warnungen und Reaktionen auf Plattformen wie X, WhatsApp und Facebook in der Sprache des Alltags. Dies bedeutet manchmal, dass Englisch mit lokalen Ausdr\u00fccken, Slang und der Ausdruckssprache ihrer Gemeinschaften vermischt wird.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenzsysteme k\u00f6nnen Sprache verstehen und eine Vielzahl von Problemen l\u00f6sen. Regierungen und Organisationen nutzen zunehmend KI, um soziale Medien zu scannen, \u00f6ffentliche Gespr\u00e4che zusammenzufassen und sogar auf Umwelt- und Klimaprobleme zu reagieren.<\/p>\n
Doch vielen dieser Tools f\u00e4llt es schwer, die Art und Weise, wie Menschen tats\u00e4chlich kommunizieren, zu verstehen. Lokale Ausdr\u00fccke und Umgangssprache k\u00f6nnen die KI verwirren, sodass wichtige Botschaften manchmal missverstanden oder ganz \u00fcbersehen werden.<\/p>\n
Wenn man von Sprachbarrieren spricht, meint man oft die \u00dcbersetzung zwischen verschiedenen Sprachen. Aber das Problem ist subtiler. Auf der ganzen Welt vermischen Menschen online Sprachen und lokale Ausdr\u00fccke, ein Ph\u00e4nomen, das Linguisten \u201eCode-Switching\u201c nennen.<\/p>\n
Der Klimajournalismus verlagert sich zunehmend auf das Internet, doch in den Entwicklungsl\u00e4ndern gibt es weniger Klimareporter. Dies schr\u00e4nkt die Tiefe und Verf\u00fcgbarkeit von Informationen f\u00fcr einen gro\u00dfen Teil der Weltbev\u00f6lkerung ein und pr\u00e4gt die Art und Weise, wie Klimafragen in verschiedenen Regionen diskutiert und verstanden werden.<\/p>\n
Beispielsweise k\u00f6nnte ein britischer Social-Media-Beitrag ein Umweltproblem mit Ausdr\u00fccken wie \u201eSind die Stra\u00dfen bereits \u00fcberschwemmt? Freut mich, zu wissen, dass der Rat sich \u00e4rgert.\u201c Die meisten KI-Tools k\u00f6nnen den Sarkasmus und die Frustration auffangen, die sich gegen die lokalen Beh\u00f6rden richten.<\/p>\n
In einem Land wie Nigeria beschreiben die Menschen die sich abzeichnenden Bedenken m\u00f6glicherweise anders: \u201eAbeg, ist es Oktober, wo der Regen so f\u00e4llt, aber Sie sagen, das Klima \u00e4ndert sich nicht?\u201c oder \u201eFluss Don in der N\u00e4he unseres Hauses o! Abeg hilf, wir k\u00f6nnen alles verderben!\u201c<\/p>\n
Slang und Pidgin dr\u00fccken hier eine unmittelbare Gefahr und einen dringenden Hilferuf aus. Doch KI-Modelle reduzieren dies oft auf beil\u00e4ufige Kommentare und lassen die Dringlichkeit und Emotionen, die vermittelt werden, v\u00f6llig au\u00dfer Acht.<\/p>\n
Dies ist wichtig, da die meisten KI-Systeme auf gro\u00dfen, auf den Westen ausgerichteten Texten, haupts\u00e4chlich aus Nordamerika und Europa, unterrichtet werden. ChatGPT beispielsweise ist auf gro\u00dfe Mengen an Internettext angewiesen. Es gibt keine \u00dcberzeugungen, Gef\u00fchle oder Bewusstsein. Stattdessen generiert es Antworten auf der Grundlage von Mustern, die es online gesehen hat.<\/p>\n
KI spiegelt in ihren Trainingsdaten die vorherrschende Kultur wider und tr\u00e4gt daher einen \u201ekulturellen Fingerabdruck\u201c. Es imitiert normale Ausdrucksweisen von Ideen aus den Gesellschaften, die die Texte hervorgebracht haben, aus denen es gelernt hat. KI-Modelle, die auf \u00fcberwiegend englischsprachigen Texten trainiert wurden, zeigen eine versteckte Voreingenommenheit, die westliche kulturelle Werte bevorzugt, insbesondere wenn sie auf Englisch befragt werden.<\/p>\n Ein Hauptgrund daf\u00fcr, dass KI zu verzerrten Ergebnissen f\u00fchren kann, besteht darin, dass sie die gesellschaftlichen Ungleichheiten widerspiegelt, einschlie\u00dflich der Unterschiede in Rasse, Geschlecht und Region, die sich in den Daten zeigen, aus denen sie lernt. Daher werden unterrepr\u00e4sentierte Stimmen aus Gemeinschaften in Entwicklungsl\u00e4ndern mit nicht-anglozentrischen Varianten des Englischen oft abgeschw\u00e4cht oder ignoriert.<\/p>\n Diese Voreingenommenheit kann echte Konsequenzen haben. Bei Klimakrisen wie \u00dcberschwemmungen, Hitzewellen oder anderen extremen Wetterbedingungen k\u00f6nnen falsch interpretierte Nachrichten Eigentum und Leben gef\u00e4hrden.<\/p>\n KI-Systeme, die sich auf vergangene Muster st\u00fctzen, sind leicht zu interpretieren, wenn die Sprache den erwarteten Standards entspricht. Beitr\u00e4ge, die nicht mit dem Vorhandensein von lokalem Slang oder Dringlichkeitshinweisen \u00fcbereinstimmen, k\u00f6nnen jedoch falsch interpretiert werden.<\/p>\n Um dieses Problem zu l\u00f6sen, m\u00fcssen Systeme entworfen werden, die tats\u00e4chlich die Art und Weise widerspiegeln, wie Menschen kommunizieren. KI-Systeme m\u00fcssen trainiert werden, um regionale Ausdr\u00fccke zu verstehen und zu erkennen, dass die Bedeutung h\u00e4ufig vom kulturellen Kontext und nicht nur von w\u00f6rtlichen W\u00f6rtern abh\u00e4ngt.<\/p>\n KI sollte an echten Online-Beitr\u00e4gen getestet werden, nicht an formellem, westlich ausgerichtetem Englisch, um Dringlichkeit und lokale Bez\u00fcge zu erfassen. Automatisierte Systeme k\u00f6nnen riesige Informationsmengen verarbeiten, doch das menschliche Urteilsverm\u00f6gen muss auf dem Laufenden bleiben \u2013 insbesondere wenn die Sicherheit von Menschen auf dem Spiel steht.<\/p>\n KI-Tools k\u00f6nnen Gemeinden dabei helfen, auf \u00dcberschwemmungen, Hitzewellen und andere Klimanotf\u00e4lle zu reagieren \u2013 allerdings nur, wenn sie darauf trainiert sind, die Nuancen der Alltagssprache zu interpretieren, damit Warnungen und Hilferufe ankommen.<\/p>\n Ifeoluwa Wuraola, Doktorandin, K\u00fcnstliche Intelligenz, Universit\u00e4t Hull<\/em>; Daniel Marciniak, Dozent f\u00fcr Kriminologie, Universit\u00e4t Hull<\/em>und Nina Dethlefs, Professorin f\u00fcr Informatik, Loughborough-Universit\u00e4t<\/em><\/p>\n wird von The Conversation unter einer Creative Commons-Lizenz erneut ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n Hauptfoto von Chris Gallagher auf Unsplash<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bei starken \u00dcberschwemmungen erscheint im Internet eine Meldung: \u201eDieser Regen wird nicht klein sein, o, \u00fcberall rot.\u201c Jemand, der mit der Formulierung nicht vertraut ist,<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":13121,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[46,81,9,14819,14818,396,14817,26],"class_list":["post-13120","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-oekologie","tag-auf","tag-der","tag-die","tag-einschraenkt","tag-klimakatastrophen","tag-reaktion","tag-sprachbarriere","tag-wie","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nVerbesserung der Reaktion auf Klimakatastrophen<\/h2>\n