Film & Gespräch zu „coded bias“
Im Rahmen des vierten Frankfurter Gleichstellungsaktionsplans „FEMINIST FAIR FUTURE” laden wir Sie herzlich zu einem besonderen Film- und Gesprächsabend ein.
Am 14. April 2026 zeigen wir im naxos.Kino Frankfurt den vielfach ausgezeichneten Dokumentarfilm Coded Bias (Regie: Shalini Kantayya). Der Film beleuchtet die gesellschaftlichen Auswirkungen algorithmischer Systeme und macht sichtbar, wie Künstliche Intelligenz bestehende Ungleichheiten reproduzieren kann.
Im Anschluss diskutieren Kenza Ait Si Abbou (KI-Expertin), Nelly Y. Pinkrah (Medienwissenschaftlerin) und Francesca Schmidt (Bundeszentrale für politische Bildung) über KI, Überwachung und digitale Gerechtigkeit. Moderiert wird das Gespräch von Kisanet Tesfaye.
Termin: Dienstag, 14. April 2026
Ort: naxos.Kino Frankfurt, Waldschmidtstraße 19 HH
Einlass: 18:00 Uhr
Beginn: 19:00 Uhr
Eintritt: frei
Eine Reservierung über das naxos.Kino wird empfohlen:
Der Veranstaltungsort ist barrierefrei zugänglich. Der Film (englische Originalfassung) wird mit deutschen Untertiteln gezeigt und durch eine Live-Audiodeskription in Deutsch begleitet. Das Filmgespräch wird in Deutscher Gebärdensprache gedolmetscht. Ein Access Friend kann auf Wunsch von der U-Bahn-Haltestelle Merianplatz abholen (Anmeldung unter: leanh@tfm.uni-frankfurt.de).
Das Ideenlabor ist als offener Arbeitsraum gedacht: Perspektiven bündeln, Allianzen stärken und konkrete Ansätze für digitale Gerechtigkeit in Frankfurt entwickeln.
Teilnahme nach Anmeldung. info.frauenreferat@stadt-frankfurt.de
Weitere Informationen finden Sie unter:
www.feministfairfuture.de
Wir freuen uns über Ihre Teilnahme und einen gemeinsamen Austausch.
Audioguide
Begrüßung
Feminist Fair Future
Filminhalt
Filmstil
Protagonistinnen
Was bleibt nach Coded Bias?
Die Podiumsdiskussion hat eines sehr deutlich gemacht: KI ist kein neutrales Werkzeug – sie ist ein Spiegel unserer Gesellschaft.
Ausgehend von der Arbeit von Joy Buolamwini wurde sichtbar, wie Gesichtserkennungssysteme systematisch diskriminieren. Nicht, weil sie „fehlerhaft“ sind, sondern weil sie mit Daten trainiert werden, die bestehende Ungleichheiten abbilden. Wer in diesen Daten nicht vorkommt oder verzerrt dargestellt wird, wird auch von der KI falsch erkannt oder unsichtbar gemacht.
Doch das Problem geht tiefer.
Die Panelistinnen haben betont, dass Diskriminierung in KI nicht nur ein Datenproblem ist, sondern ein strukturelles. Technologie entsteht in bestehenden Machtverhältnissen – und reproduziert diese häufig. Rassismus, Sexismus oder Klassismus werden dadurch nicht überwunden, sondern oft verstärkt.
Auch die oft genannte Lösung „mehr Diversität in Tech“ greift zu kurz.
Denn selbst diverse Teams können problematische Systeme entwickeln, wenn die zugrunde liegenden Ziele, Geschäftsmodelle oder politischen Rahmenbedingungen nicht hinterfragt werden.
Eine zentrale Frage war deshalb:
Brauchen wir diese Technologien überhaupt?
Gerade bei Gesichtserkennung und Überwachung wurde deutlich, dass es nicht nur um Fehler geht, sondern um Macht. Wer wird beobachtet? Wer kontrolliert? Und wer entscheidet darüber?
Gleichzeitig wurde die Verantwortung von Unternehmen kritisch beleuchtet. Solange KI vor allem gewinnorientiert entwickelt wird, reichen freiwillige Selbstverpflichtungen nicht aus. Es braucht klare Regeln, Regulierung und Sanktionen. Der EU AI Act wurde als wichtiger Schritt genannt – aber auch als ein Instrument, das der Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen oft hinterherhinkt.
Hinzu kommen globale und ökologische Dimensionen, die häufig unsichtbar bleiben: hoher Ressourcenverbrauch, Datencenter, schlecht bezahlte Arbeit im Globalen Süden. KI ist nicht nur digital – sie hat reale Auswirkungen.
Und auch wir als Gesellschaft stehen in der Verantwortung.
Nicht allein, aber gemeinsam. Öffentlichkeit, Medien und Zivilgesellschaft spielen eine zentrale Rolle dabei, Macht sichtbar zu machen und zu hinterfragen. Gleichzeitig wurde klar: Verantwortung darf nicht individualisiert werden – denn die größte Macht liegt weiterhin bei Staaten und großen Technologieunternehmen.
Am Ende bleibt eine wichtige Erkenntnis: Veränderung beginnt oft bei Einzelnen – aber sie wirkt erst, wenn viele folgen.
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