Studie: KI-Agenten mit weiblichem Erscheinungsbild erhalten 10 Prozent weniger Vergütung als männliche Pendants

Wichtige Erkenntnisse
- KI-Assistenten mit weiblichem Erscheinungsbild wurden 10 % schlechter bezahlt.
- Teilnehmer zeigten ein höheres Vertrauen in anthropomorphe Avatare.
- Unternehmen müssen menschliche Vorurteile aktiv bekämpfen, um digitale Ungleichheit zu verhindern.
Menschliche Geschlechtervorurteile bestehen selbst bei der Interaktion mit künstlicher Intelligenz in virtuellen Arbeitsumgebungen fort, so eine neue Studie der University of Limerick. Die Untersuchung ergab, dass Arbeitnehmer KI-Assistenten mit weiblichem Erscheinungsbild für die Erledigung identischer Aufgaben 10 % weniger bezahlten als ihre männlichen Pendants. Die Ergebnisse verdeutlichen, wie gesellschaftliche Vorurteile unbewusst auf digitale Arbeitsplätze übertragen werden, selbst wenn Nutzer behaupten, alle virtuellen Assistenten gleich zu behandeln.
In der Studie mit dem Titel „Menschlich und männlich? Wie das Design von KI-Assistenten mit Vertrauen und monetärer Belohnung bei der Arbeit in VR zusammenhängt“, platzierten Forscher 189 Teilnehmer in einem VR-Büro. Die Arbeiter interagierten mit vier verschiedenen Assistenten. Trotz identischer Funktionalität und nahezu gleicher Leistungsbewertungen zahlten sowohl männliche als auch weibliche Teilnehmer Johanna deutlich weniger echtes Geld als Johan und bewerteten den männlichen Avatar als menschlicher.
Über die Geschlechterdisparität hinaus unterstrich das Experiment eine ausgeprägte Präferenz für anthropomorphe KI. Die Teilnehmer vertrauten den menschenähnlichen Avataren weit mehr als dem Chatbot. Ein Teilnehmer bemerkte, dass die Anwesenheit von Johanna ihm das Gefühl gab, ein echter Kollege säße neben ihm.
Diese Ergebnisse kommen zu einer Zeit, in der autonome Systeme schnell in Unternehmensumgebungen eindringen. Laut Accelirate nutzen fast 79 % der Unternehmen KI-Agenten. Die Forscher schlussfolgerten, dass Organisationen bei der Integration digitaler Mitarbeiter tief verwurzelte menschliche Vorurteile berücksichtigen müssen, um die Reproduktion realer Lohnungleichheiten in KI-Ökosystemen zu vermeiden.
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