Liebe Leserinnen und Leser,
den heutigen Nachmittag habe ich in Thailand damit verbracht, eine Mobile-Banking-App einzurichten. Eigentlich kein Hexenwerk – dachte ich. Doch dann kam der entscheidende Moment: Der Gesichtsscan.
„Bitte schauen Sie in die Kamera.“
Gesagt, getan. Doch die App meinte nur trocken: Noch einmal bitte.
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Mehrmals. Immer wieder.
Nun frage ich mich: Liegt es an mir? Ist mein Gesicht zu hässlich? Oder vielleicht an der Technik?
Vielleicht ist der Hintergrund zu dunkel, vielleicht spiegelt das Licht ungünstig. Vielleicht haben die Entwickler die Erkennung so feinjustiert, dass ein kleiner Schatten schon reicht, um das ganze System durcheinanderzubringen.
Natürlich könnte es auch sein, dass die Software eher auf bestimmte Gesichtszüge optimiert ist. Viele Anwendungen zur Gesichtserkennung oder Ähnliches werden oft basierend auf spezifischen Datensätzen entwickelt, die möglicherweise nicht die gesamte Bandbreite menschlicher Gesichter umfassen. In diesem Fall könnte mein europäisches „Farang-Gesicht“ tatsächlich nicht dem digitalen Muster entsprechen, das die App gewohnt ist zu erkennen. Es ist bekannt, dass KI-Technologien und Gesichtserkennungssysteme in einigen Fällen Vorurteile aufweisen. Diese resultieren oft aus der Beschaffenheit der Trainingsdaten, die überwiegend aus bestimmten ethnischen Gruppen stammen. Wenn Entwickler nicht darauf achten, eine Vielzahl von Gesichtstypen in ihre Trainingssets aufzunehmen, können solche Systeme dazu neigen, außerhalb ihrer gewohnten Parameter schlechter zu funktionieren.
Ein Paradebeispiel ist, dass viele dieser Technologien zuerst in Regionen wie Nordamerika oder Asien entwickelt werden, wo die demografischen Gegebenheiten ganz unterschiedlich sind. Somit kann es vorkommen, dass Menschen europäischer Abstammung oder anderer ethnischer Hintergründe auf Herausforderungen stoßen, weil die Algorithmen schlichtweg nicht ausreichend für ihre spezifischen Merkmale ausgebildet wurden. Ein weiterer Punkt ist, dass in vielen asiatischen Kulturen andere Gesichtszüge als schön oder typisch empfunden werden.
Das bedeutet, dass Software, die in solchen Regionen entwickelt wurde, unfreiwillig subtile kulturelle Präferenzen und Normen widerspiegeln könnte. Dies kann dazu führen, dass mein Gesicht nicht die erwarteten Standards erfüllt, die von der Software anerkannt werden. Die Technologie ist zwar hochentwickelt, doch wirklich universelle Anwendungen erfordern diverse und inklusive Daten, um akkurate und faire Ergebnisse für alle Benutzer zu gewährleisten. Es ist eine spannende Herausforderung für die Entwickler und eine, die mehr Aufmerksamkeit benötigt, um für alle Kulturen und Phänotypen erreichbar und gerecht zu sein.
Die Folge: Wiederholungsschleife ohne Ende. „Noch einmal bitte.“ Und wieder. Und wieder.
Da stellt sich mir die Frage: Warum wird ein Sicherheits-Feature, das eigentlich Vertrauen schaffen soll, plötzlich zum größten Hindernis beim Banking?
Am Ende bleibt nur Galgenhumor: Vielleicht ist Bargeld unter der Matratze doch die nervenschonendere Option.
Mit einem Augenzwinkern,
Ein frustrierter App-Nutzer
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