Wer ist besser cortana siri oder alexa

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitu
1.1 Zielsetzung, Nutzen
1.2 Motivation
1.3 Methoden/Abgrenzung

2. Virtuelle Assistent
2.1 Definition von „Virtueller Assistent“
2.2 Sprachassistenten als Virtuelle Assistenten
2.3 Siri, Alexa, Cortana und Google Assistant

3. Gender Studies
3.1 Doing Gender
3.2 Das Geschlecht der Maschine

4. Geschlecht von Sprachassistent
4.1 Inszenierung eines Geschlechts
4.2 Feministische Kritik

5. Fazit

6. Literaturverzeichnis
Internetquellen

Eidesstattliche Erklärun

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Abfrageergebnisse von Google, Apple, Amazon und Microsoft

Abbildung 2 Abfrageergebnisse nach Kategorien

1. Einleitung

Sprachassistent*innen halten immer mehr Einzug in den Alltag vieler Menschen und zählen mittlerweile zu den wichtigsten technischen Innovationen seit der Einführung von Smartphones. Die Spannweite von technischen Geräten, die mit Voice Personal Assistants ausgestattet werden, ist groß und nimmt stetig zu, sie reicht von Küchengeräten über Autos bis hin zu sogenannten „Smart-Homes“. Durch Spracherkennung und -ausgabe wird es dem Nutzer möglich, technische Geräte per Sprachbefehl zu steuern oder sogar ein Gespräch mit ihren Voice Personal Assistants zu führen. Auffällig ist, dass die meisten Sprachassistent*innen mit einer weiblichen Stimme voreingestellt sind. Zu den bekanntesten Sprachassistentinnen zählen Siri von Apple, Cortana von Microsoft und Alexa von Amazon.

1.1 Zielsetzung, Nutzen

Ziel der Arbeit ist es aufzuzeigen, welche Relevanz die Vergeschlechtlichung von Sprachassistent*innen für die Gesellschaft hat. Außerdem soll die Idee, dass Sprachassistent*innen auch mit Stereotypen arbeiten, die sich negativ auf das Verständnis von Geschlecht in der Gesellschaft auswirken könnten, anhand von wissenschaftlichen Texten und Theorien zum Thema erläutert werden. Der Nutzen dieser Arbeit liegt in einem reflektierten Umgang mit dem Thema Geschlecht und der Bewusstmachung, dass Sprachassistent*innen, aber auch Roboter und Programme mit dem funktionieren, was der Mensch ihnen „beibringt“.

1.2 Motivation

Meine Motivation zur Wahl des Themas liegt darin, alltägliche Prozesse und Gegebenheiten aufzuschlüsseln, um mögliche Rückschlüsse auf die Gesellschaft zu machen. Es soll von der Mikro-Ebene, den Programmierer*innen von Sprachassistentent*innen, auf die Makro-Ebene, die Nutzer*innen von Sprachassistent*innen, geschlossen werden und andersherum. Grund dafür ist, dass sich anhand dieser Wechselwirkungen ein Stück weit erklären lässt, wieso Sprachassistent*innen auf die Art und Weise gestaltet wurden, wie sie es nun mal wurden und wie sie aufgrund des gesellschaftlich weit verbreiteten Geschlechterverständnisses auch mit Stereotypen gefüttert werden, die sich wiederum durch die Interaktion mit Sprachassistent*innen reproduzieren könnten.

1.3 Methoden/Abgrenzung

Es werden Auszüge aus technischen Berichten und Studien zu Sprachassistent*innen und wissenschaftliche Artikel mit Ansätzen der Geschlechtswissenschaften verknüpft, um deutlich zu machen, wie Sprachassistent*innen ein Geschlecht zugewiesen wird. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der besonderen Relevanz des Geschlechts von Sprachassistent*innen, da die Gestaltung von Sprachassistent*innen sich wiederum auf die Gestalt unserer Gesellschaft auswirkt und somit massive Veränderungen in unseren bestehenden Kommunikations- und Wertesystemen entstehen, deren Folgen in Bezug auf die Geschlechtergerechtigkeit sowohl positiv als auch negativ sein können.

2. Virtuelle Assistenten

2.1 Definition von „Virtueller Assistent“

„Ein virtueller Assistent ist ein Dialogsystem, das Anfragen der Benutzer beantwortet und Aufgaben für sie erledigt, in privaten und wirtschaftlichen Zusammenhängen. Er ist auf dem Smartphone ebenso zu finden wie in Unterhaltungsgeräten und Fahrzeugen. Er versteht natürliche Sprache und wendet sie selbst an. Insbesondere bei gesprochener Sprache ist der Begriff „Sprachassistent“ üblich. Verwandtschaft besteht zum Chatbot, der oft textuell, manchmal auch auditiv umgesetzt ist.“1

2.2 Sprachassistenten als Virtuelle Assistenten

Die wachsende Verbreitung von Sprachassistent*innen in allen Lebensbereichen führt zwangsweise zu einer stärkeren Auseinandersetzung mit der Gestaltung von und dem Umgang mit virtuellen Assistentinnen. In diesem Abschnitt geht es darum, welchen Zweck Sprachassistentinnen für ihre Nutzerinnen haben und welche Rolle virtuelle Assistentinnen in der Gesellschaft spielen.

Virtuelle Assistent*innen können auch menschliche Agent*innen sein, die virtuell Organisationsdienstleistungen anbieten, die in der Regel von Arbeitskräften in Ländern mit niedrigem Lohnniveau durchgeführt werden.

Nicht-menschliche virtuelle Assistentinnen stellen Konkurrenz für menschliche virtuelle Assistentinnen dar, da sich ihre Tätigkeitsbereiche überschneiden.2 Viele Menschen nutzen Sprachassistentinnen zur Arbeitsersparnis, indem sie beispielsweise organisatorische Dinge, wie ihren Terminkalender oder E-Mails per Sprachbefehl verwalten. Zunehmend werden Sprachassistentinnen aber auch zu Hause verwendet und beispielsweise genutzt, um Smart­Home Geräte, wie Lampen, Fernseher, Alarmanlagen oder andere technisch kompatiblen Geräte zu steuern. Dementsprechend gewinnen die Art und Weise, wie Sprachassistentinnen gestaltet werden, auch für den Endverbraucher zunehmend an Relevanz.

2.3 Siri, Alexa, Cortana und Google Assistant

Seit 2011 ist Siri in allen neuen smarten Apple-Produkten implementiert. Die Funktionen von Siri reichen von Wettervorhersagen und Messaging über das Starten von Apps, dem Abspielen von Musik und dem Festlegen von Erinnerungen bis hin zu den neueren Funktionen, wie die Spracheinbindung in WhatsApp. Außerdem kann Siri Internetsuchen mithilfe der Suchmaschine Bing und Wolfram Alpha beantworten. Eine Besonderheit von Siri ist, dass es Fragen beantworten kann, die auf vorherigen Fragen basieren.

Amazons Alexa hingegen wurde eher als Assistentin für Zuhause entwickelt. Mittels dem Amazon Echo, ist es Nutzerinnen möglich, Alexa ohne Smartphone oder Laptop zu steuern und Informationen zu erhalten oder Musik abzuspielen. Des Weiteren ist es auch möglich, über Alexa Bestellungen bei Amazon aufzugeben.

Cortana von Microsoft ist insbesondere auf Produktivität ausgelegt und dient als Assistentin im Arbeitsbereich. Cortana kann E-Mails lesen, Kontakte und Termine verwalten und den Alltag des Nutzers durch die Ausgabe personalisierter Informationen erleichtern. Cortana läuft auf allen Geräten, die mit Windows 10 ausgestattet sind, außerdem auch auf der Spielkonsole Xbox One.

Der Google Assistant ist ebenfalls weiblich voreingestellt, er ist eng mit der Google Datenbank verknüpft und kann somit sehr viele Antworten und Infos aus den Google-Services beziehen. Der Google Assistant verfügt über Funktionen wie Navigation, aktuelle Ereignisse auf Abfrage, Übersetzer und weiteres.

Das Investmentunternehmen Loup Ventures hat mittels Marktforschung versucht herauszufinden, welcher Sprachassistent die besseren Antworten gibt. Dazu wurden Alexa, Cortana, Google Assistant und Siri 800 identische Aufgaben gegeben. In Abbildung 1 wird deutlich, dass Google laut dem Bericht am besten abschneidet. Der Google Assistant hat knapp 88 Prozent der Fragen und Befehle richtig beantwortet und ausgeführt.3

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 Abfrageergebnisse von Google, Apple, Amazon und Microsoft

Außerdem hat Loup Ventures fünf Antwortkategorien eröffnet und in einem Balkendiagramm dargestellt, in welcher Kategorie welcher Sprachassistent am erfolgreichsten abgeschnitten hat. Loup Ventures nennt außerdem pro Kategorie eine Beispielfrage:

Local - Wo ist das nächste Café?

Commerce - Kannst du mehr Papiertücher bestellen?

Navigation - Wie komme ich mit dem Bus in die Innenstadt?

Information - Was spielen die Twins heute Abend?

Command - Erinnere mich daran Steve um 14 Uhr anzurufen.

Der Abbildung 2 ist zu entnehmen, dass Google in der Kategorie Local, Navigation und Information am besten abschneidet. Apple schneidet in der Kategorie Command am besten ab und belegt in den Kategorien Local, Commerce und Navigation den zweiten Platz. Amazon belegt in allen Kategorien den dritten Platz, lediglich in der Kategorie Information besetzen sie den zweiten Platz und schneiden in dieser Kategorie somit besser als Apple und Microsoft ab. Microsoft schneidet in fast allen Kategorien am schlechtesten ab, nur in der Kategorie Information schneidet Microsoft mit neun Prozent besser ab als Apple.4

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Siri, Alexa, Cortana und der Google Assistant haben jedoch eine Sache gemeinsam: Sie haben alle eine weibliche Stimme. Die Durchführung von Nutzer-Tests führte zu dem Schluss, dass die meisten Menschen eine weibliche Stimme als angenehmer empfinden.

In einem Forschungsprojekt der Universität Bielefeld, das sich schon seit 2009 mit der vermeintlichen Geschlechtlichkeit von Robotern beschäftigt, wurde mittels einer Studie herausgefunden, dass Nutzer und Nutzerinnen unterschiedliche Erwartungen an einen Roboter haben, je nachdem, ob er einen männlichen oder weiblichen Vornamen trägt. Nutzer*innen assoziieren unterschiedliche Kompetenz- und Tätigkeitsbereiche mit Robotern, je nachdem, ob sie ihn für männlich oder weiblich halten.3

3. Gender Studies

3.1 Doing Gender

Das Konzept des Doing Gender geht auf Candance West und Don Zimmerman zurück. Es entspricht einer „sozialen Konstruktion von Geschlecht“ und beabsichtigt, Geschlechtszugehörigkeit als soziale Prozesse, in denen Geschlecht hervorgebracht und reproduziert wird, zu betrachten. Das Geschlecht soll somit nicht als Eigenschaft oder Merkmal von Individuen aufgefasst werden. Das Konzept von Doing gender versucht zu erklären, wie es zu einer Zweiteilung in „Frauen“ und „Männer“ in der Gesellschaft kommt.4

West und Zimmermann unterscheiden zwischen den Kategorien Sex, was so viel bedeutet wie die bei Geburt vorgenommene Geschlechtsklassifikation aufgrund gesellschaftlich festgelegter biologischer Merkmale und der Kategorie Gender; diese Kategorie entspricht der Fähigkeit sich entsprechend der sozialen Geschlechtszuschreibung zu verhalten.5

Um einen Bezug zum Thema herzustellen, lässt sich sagen, dass auch das Geschlecht von Sprachassistenten sozial konstruiert wird. Hier geschieht Doing Gender, indem die Sprachassistenten den Geschlechtskategorien durch adäquates Verhalten und vermeintlich geschlechtsspezifische Eigenschaften gerecht werden.

3.2 Das Geschlecht der Maschine

In dem Film Ex Machina, verliebt sich der Programmierer Caleb in den Roboter Ava, dessen Aussehen sich an der perfekten Frau orientiert. Verzweifelt fragt er Avas Entwickler, wieso er ihr eine Sexualität gegeben habe. Eine künstliche Intelligenz brauche kein Geschlecht. In vielen Filmen scheinen die Roboter menschlicher als die Menschen selbst. Doch wieso braucht ein Roboter ein Geschlecht? Ist es nicht sinnvoll, Roboter durch ihre Neutralität strikt vom Menschlichen zu unterscheiden und sie einfach als Roboter zu verstehen, anstatt die Grenzen des Menschlichen und des Technischen verschwimmen zu lassen?

Ist das Geschlecht der Maschine vielleicht sogar nur eine Methode der Vermarktung von Robotern und künstlicher Intelligenz? Dafür könnte die Uncanny Valley Hypothese sprechen, die besagt, dass es einen bestimmten Punkt gibt, an dem das Anthropomorphisieren von Maschinen sie eher unheimlich als vertraut auf Nutzer*innen wirken lässt. Der Theorie zufolge wäre die Akzeptanz dann am höchsten, wenn sich die Nachahmungen überhaupt nicht mehr von realen Menschen unterscheiden ließen.6 Möglicherweise stellt das einen Grund dafür dar, wieso die Hersteller*innen von Sprachassistent*innen, die Sprachassistent*innen mit einem vermeintlichen Geschlecht ausstatten. Anhand der Stimme lässt sich mittlerweile nur noch schwer sagen, ob es sich um eine menschliche oder eine maschinelle Stimme handelt. Eine Stimme, die genderneutral klingt, könnte somit eine kognitive Dissonanz beziehungsweise unerwünschte Gefühle beim Nutzer auslösen, da der/die Sprachassistent*in auf ihn zwar menschlich wirkt aber nicht menschlich genug, um nicht unheimlich zu wirken.

Bei den meisten Robotern hängt das Geschlecht von der Funktion, beziehungsweise von der Tätigkeit ab, die er ausführen wird. So werden weibliche Roboter eher in Dienstleistungssektoren eingesetzt und sollen sanft und herzlich wirken. Der männliche Roboter hingegen ist technisch begabt und eher in Forschung oder Kräfte zehrenden Bereichen zu finden. Einen weiteren Einfluss auf das Geschlecht von Maschinen hat das Geschlecht der Entwickler*innen, Designer*innen und Forscherinnen, die sie entwickelt haben. Hier fließen auch subjektive Idealvorstellungen in die Gestaltung der Maschine mit ein. Dies kann sich als problematisch darstellen, denn der/die Designerin setzt die Standards und somit auch die Stereotype, die der Roboter in Zukunft „ausleben“ und womöglich noch verstärken wird.7

4. Geschlecht von Sprachassistenten

4.1 Inszenierung eines Geschlechts

Der Genderdiskurs in Bezug auf Maschinen in der Geschichte des Roboter- und KI-Filmes unterscheidet sich auf vielfältige Art und Weise. Er reicht beispielsweise von dem in ihrer Persönlichkeit gespaltenen Maschinenmenschen Maria in Metropolis (Regie: Fritz Lang, D 1927) über The Stepford Wives (Regie: Bryan Forbes, USA 1975), in dem auf eine überspitzte Art und Weise die patriarchalische Struktur der amerikanischen Gesellschaft karikiert wird, bis hin zu neueren Filmen wie Ex Machina (Regie: Alex Garland, GB 2015) oder Her (Regie: Spike Jonze, USA 2013), in denen gängige Beziehungsmodelle und patriarchale Geschlechterordnungen im Rahmen der Emanzipation einer „weiblichen“ KI aufgebrochen werden. Hersteller*innen von Sprachassistent*innen und der damit verbundenen KI verfahren jedoch hinsichtlich jener patriarchalen Machtordnungen größtenteils konformistisch, obwohl sie als Innovationsmotoren technischer und kultureller Entwicklungen gelten.8 Durch die Verwendung von Namen und Stimmen, die nicht genderneutral klingen, werden Sprachassistent*innen so inszeniert als hätten sie ein Geschlecht. Die meisten Sprachassistent*innen tragen einen weiblichen Namen, dazu zählen unter anderem Siri von Apple, Cortana von Microsoft und Alexa von Amazon. Ein Problem ist allerdings, dass zur Inszenierung geschlechtlicher Sprachassistenten auch Stereotype genutzt werden.

Algorithmen sind nicht mehr nur Handlungsvorschriften, die darauf zielen ein Programm auszuführen oder die Geltung von Axiomen oder Wahrheiten zu beweisen. Es handelt sich mittlerweile um adaptive Lernverfahren, die fähig sind, Strukturen zu erkennen und vorherzusagen, ohne dass sie darauf programmiert worden sind.9 Zwar können Entwickler*innen ihre Algorithmen beeinflussen und sie gezielt mit Daten füttern, bei den meisten Sprachassistent*innen laufen diese Lernprozesse allerdings weitestgehend ohne den Eingriff der Entwickler*innen ab.

Die Sprachassistent*innen lernen mittels einer riesigen Menge von ungefilterten Daten aus dem Netz, wie Menschen miteinander kommunizieren. Somit versuchen Sprachassistent*innen auch geschlechtsspezifische Kommunikationsweisen zu adaptieren.

[...]

1 vgl. Both, S.125

2 vgl. Both, S.125

3 vgl. Eyssel, F. Hegel, F. (2012)

4 vgl. Gildemeister R. (2008), S.167

5 vgl. West/Zimmermann (1987), S.131ff.

6 vgl. Mori (2012), S.98-100

7 vgl. Rothhaas, Julia: Die Roboterfrau hat Angst, fett auszusehen (Stand:03.12.2016)

8 vgl. Henning, Martin; Hauptmann, Kilian (2019), S.87

9 vgl. Parisi (2018), S.93

Was ist besser Siri oder Alexa?

Wer ist der beste Voice Assistant?

Wie heißt das Siri von Google?

Wie heisst Alexa von Google?