LONDON (IT BOLTWISE) – Die Wissenschaftlerin Tanja Kubes stellt mit „Code & Care“ ein feministisches KI-Rahmenwerk vor, das nicht nur Diskriminierung beschreibt, sondern auch Ausschlüsse sichtbar macht. Sie verknüpft dafür Machtkritik, indigene Wissenssysteme und eine Ethnologie des Körpers. Im Kern kritisiert Kubes den Weg von Chatbots und KI-Infrastruktur über Überwachung, Ausbeutung und einseitige Datenquellen. Besonders praktisch: Eine dreistufige Faif-Zertifizierung soll die Lücken dort schließen, wo der EU AI Act nach Ansicht der Autorin vage bleibt.
„Feministische KI“ klingt schnell nach einer Frage des Stils. Im Buch „Code & Care“ argumentiert Tanja Kubes jedoch, dass es vor allem um die Struktur dahinter geht: Wer KI entwirft, welche Werte in Trainingsdaten „geronnen“ sind und welche Lebensbereiche dadurch aus dem Blick geraten. Die Ausgangsthese ist politisch, aber technisch anschlussfähig. Kubes verknüpft die Kritik an KI-Systemen mit einer Analyse ihrer Machtlogik, weil KI nicht nur Entscheidungen automatisiert, sondern auch bestimmt, welche Daten überhaupt als relevant gelten. Damit rückt der gesamte Prozess in den Vordergrund – vom Aufbau der Modelle bis zu den Bedingungen, unter denen Menschen und Umwelt für Rechenleistung und Datenbeschaffung herangezogen werden.
Ein zentraler Unterschied ihres Ansatzes zur häufigen Debatte um „Bias“ liegt im Perspektivwechsel von Diskriminierung hin zu Ausschluss. Kubes verweist darauf, dass viele etablierte Fairness-Ansätze vor allem fragen, wen ein System benachteiligt. Faif (Feminist AI Framework) erweitert das um die Frage, was weggelassen wird: Wissenssysteme, Beziehungen und Ökosysteme. Aus dieser Logik entsteht eine dreistufige Faif-Zertifizierung, die – so die Autorin – die Stellen im EU AI Act schärfen soll, an denen Regeln zu allgemein bleiben. Interessant ist dabei auch, wie Kubes „Kompetenz“ definiert: Wer den Code nicht lesen muss, soll KI dennoch beurteilen können. Ihre Begründung setzt beim Alltag an, denn KI entscheidet heute etwa über Bewerbungen, Kreditvergaben und digitale Interaktionen – selbst dort, wo niemand nachprüft, welche Annahmen das System zu Grunde legt.
Technisch lässt sich Kubes’ Kritik besonders gut an der Arbeitsweise moderner KI-Services festmachen, auch wenn sie das Thema nicht auf einzelne Architekturdetails reduziert. Ein „feministischer Chatbot“ soll laut Kubes nicht darauf optimiert werden, möglichst lange Gespräche zu verlängern, sondern darauf, ob er Nutzerinnen und Nutzern tatsächlich weiterhilft. Genau hier liegt eine konkrete Zielkonflikt-Frage: Wenn Systeme primär auf Verweildauer und hohe Datenrückflüsse getrimmt werden, wächst die Neigung, Quellen zu „erfinden“ oder Lücken nicht als solche zu markieren. Kubes formuliert diesen Punkt als Standpunktfrage: Ein feministischer Bot soll seinen Wissensstatus offenlegen, Unsicherheit sichtbar machen und fehlendes Wissen eingestehen. Außerdem soll er sich als nicht-kommerzielle „Ersatzfreundlichkeit“ verstehen, sondern als Schnittstelle, die Menschen zurück in soziale Kontexte verweist – eine Haltung, die weniger mit Prompts als mit Produktzielen und Feedbackschleifen zu tun hat.
Mit „Care“ legt Kubes zusätzlich einen Gegenentwurf zu einer KI-Industrie vor, die Menschen, Daten und Natur als Ressourcen behandelt. Sie beschreibt Care erstens als Sichtbarmachung unsichtbarer Arbeit: Ohne Datensammlung, Labeling und Filterung funktioniert kaum ein Modell – diese Tätigkeiten verschwinden jedoch hinter der „intelligenten Maschine“. Zweitens geht es ihr um Beziehungen statt Effizienzmaximierung. Drittens endet Care nicht an der Schnittstelle zwischen Maschine und Mensch, sondern umfasst auch Lieferketten- und Umweltfolgen. In ihrer Darstellung wird der Reichtum nach oben verschoben, während Kosten nach unten wandern: etwa durch Rohstoffgewinnung für KI-Hardware, durch arbeitsintensive Inhaltsmoderation in anderen Regionen und durch den Energie- und Wasserverbrauch von Rechenzentren. Genau diese Verbindung aus Infrastruktur und Sozialverhältnissen ist der rote Faden, der ihrerseits den Begriff „digitaler Kolonialismus“ speist.
Die globale Einbettung macht das Thema zudem markt- und wettbewerbsrelevant. Kubes greift das Wettrennen zwischen den USA und China auf und kritisiert, dass Sicherheit sowie Gleichstellung dort schnell als Bremsklotz wirken können. Gleichzeitig nennt sie einen konkreten politischen Zeitplan, der KI massiv in Unternehmen und Behörden tragen soll: Bis 2030 sollen große Unternehmensgruppen KI nutzen, und ein sehr hoher Anteil öffentlicher Behörden ebenfalls. Für ihre Argumentation ist das nicht nur „Implementierungsdruck“, sondern ein Risiko für die Art der Einführung. Wer Systeme flächendeckend einsetzt, ohne zu fragen, wer sie gebaut hat und welche Gruppen sie benachteiligen, „digitalisiert“ aus ihrer Sicht bestehende Ungleichheiten. Aus Marketingsicht ist das ein ungünstiges Szenario: Nicht die technische Leistungsfähigkeit, sondern die fehlende demokratische Kontrolle wird zum Engpass.
Besonders scharf fällt Kubes’ Kritik an der öffentlichen Debatte aus. Sie wendet sich gegen die oft ungeprüfte Übernahme von Erzählungen aus dem Silicon-Valley-Umfeld und sagt, dass dabei zu selten nach Machtstrukturen gefragt werde. Die Gefahr sei nicht eine entfernte Superintelligenz, sondern die bereits existierende KI – „ganz gewöhnliche“ Systeme in den Händen weniger Konzerne, die Modelle, Rechenzentren, Plattformen und Daten kontrollieren. Medien würden die Technologie mystifizieren, wodurch sie aus der Kritik herausfalle. Um dem entgegenzuwirken, nutzt Kubes im Buch auch spekulative Fragen nach Alternativen: Was wäre, wenn KI-Fragen nicht zuerst mit militärischen Budgets verknüpft worden wären, sondern etwa mit Übersetzungsaufgaben, Gebärdensprache oder Hungerbekämpfung? Gerade solche Gedankenexperimente dienen bei ihr als Methode: Imagination wird zum Schauplatz von Macht, weil sie festlegt, welche Zukunft überhaupt als denkbar gilt.
Unterm Strich liefert „Code & Care“ damit mehr als eine moralische Forderung. Kubes koppelt normative Ziele an ein Prüf- und Zertifizierungsmodell, verbindet Produktentscheidungen bei Chatbots mit Trainings- und Betriebsparametern und zeigt, wie Datenquellen, Sprachen und infrastrukturelle Voraussetzungen die Ergebnisse prägen. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Governance ist nicht nur ein juristisches Thema, sondern eine Frage von Lieferketten, Feedbackdaten, Zielmetriken und Transparenz über Unsicherheit. Für die KI-Entwicklung heißt es außerdem, dass „Neutralität“ als Designversprechen zunehmend unhaltbar wird, sobald Trainingsdaten und Modellanwendungen bestimmte Weltbilder reproduzieren. Wer diese Dynamik ernst nimmt, bekommt einen praktischen Prüfstein: Nicht nur „wen wird benachteiligt?“ lautet die Kernfrage, sondern auch „welche Stimmen verschwinden aus dem System – und welche Zukunft wird dadurch gebaut?“
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