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  • Der Silizium-Blick: Eine Typologie der Voreingenommenheit und Ungleichheit bei LLMs durch die Brille des Ortes

    • Der Silizium-Blick: Eine Typologie der Voreingenommenheit und Ungleichheit bei LLMs durch die Brille des Ortes

    Titel Der Silizium-Blick: Eine Typologie der Voreingenommenheit und Ungleichheit bei LLMs durch die Brille des Ortes
    Autoren Francisco W. Kerche, Matthew Zook, Mark Graham
    Zeitschrift Plattformen und Gesellschaft
    Datum 01/20/2026
    DOI 10.1177/29768624251408919
    Einführung In diesem Beitrag wird das Konzept des Siliziumblicks vorgeschlagen und detailliert beschrieben, wie große Sprachmodelle (LLMs) von Natur aus räumliche Ungleichheiten reproduzieren und verschärfen. Durch die Analyse eines 20,3 Millionen Abfragen umfassenden Audits von ChatGPT werden systematische Verzerrungen bei der Darstellung von geografischen Einheiten wie Ländern, Staaten, Städten und Stadtvierteln aufgezeigt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Verzerrungen in LLMs inhärent sind und aus historischen Datenungleichgewichten und Designentscheidungen resultieren. Durch einen nuancierten, machtbewussten Ansatz führt die Studie eine fünfteilige Typologie von Verzerrungen ein - Verfügbarkeit, Muster, Mittelwertbildung, Trope und Nähe - und zeigt, wie LLMs bestimmte Orte bevorzugen und andere marginalisieren.
    Zitat Francisco W. Kerche, Matthew Zook und Mark Graham. Der Silizium-Blick: Eine Typologie der Vorurteile und Ungleichheiten in LLMs durch die Linse des Ortes. Plattformen & Gesellschaft. 2026. Vol. 3. DOI: 10.1177/29768624251408919
    Element Silizium (Si)
    Themen Maschinelles Lernen im Materialdesign
    Industrie Forschung & Labor
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