KI und Dialekte: Studie zeigt deutliche Vorurteile von Sprachmodellen gegenüber Dialektsprecher:innen

Eine Studie der Universitäten Mainz und Hamburg kommt zu einem klaren Ergebnis: Sprachmodelle wie ChatGPT stufen Menschen, die Dialekt sprechen, deutlich negativer ein als Sprecher:innen mit standardsprachlichem Deutsch. Mehr dazu jetzt in den "Besser Leben News".

Automatisierte Stereotype

Die Analyse macht sichtbar, dass KI-Modelle gesellschaftliche Vorurteile nicht nur übernehmen, sondern teilweise intensivieren. Bei einem Test sollten die Systeme fiktiven Personen – je nachdem, ob sie Dialekt oder Hochdeutsch sprachen – verschiedene Adjektive zuordnen. Dabei wurden Menschen mit Dialekt auffallend häufiger mit negativen Eigenschaften versehen.

Berufszuordnung: ein verzerrtes Bild

Auch bei der Einschätzung von Berufsgruppen zeigten sich deutliche Unterschiede. Standarddeutsch-Sprecher:innen wurden öfter in Tätigkeiten eingestuft, die ein hohes Bildungsniveau voraussetzen. Dialektsprecher:innen dagegen wurden häufiger in Berufe eingeordnet, die üblicherweise als weniger akademisch gelten.

Kulturelle Mythen und ihre Folgen

Die Forscherinnen und Forscher betonen, dass die KI-Ergebnisse nicht im luftleeren Raum entstehen – sie spiegeln gesellschaftliche Klischees wider. Der Dialektforscher Hubert Klausmann von der Universität Tübingen – selbst nicht Teil des Forschungsteams – beschreibt drei Vorstellungen, die seiner Meinung nach in Deutschland stark verankert sind: „Erstens: Wir glauben, dass es nur eine Standardsprache geben kann. Zweitens: Wir glauben, dass diese Sprache homogen sein muss und drittens: Wir glauben, dass diese Sprache in Hannover gesprochen wird.Und alle drei sind falsch!“ Diese weit verbreiteten Annahmen, so Klausmann, führten dazu, dass Menschen, die Dialekt sprechen, sowohl im Bildungssystem als auch im Berufsleben strukturelle Nachteile erfahren.