Als Aishwarya Lahariya an der Universität Faserchemie studierte, lernte sie eine standardisierte Methode zur Baumwollverarbeitung. Nach der Mitgründung der handwerklichen Modemarke Jiwya und der Zusammenarbeit mit Kunsthandwerkern in ganz Indien erkannte sie jedoch schnell die Grenzen dieses Ansatzes, der stark von Wasser und Chemikalien abhängt. Die Methode der Handwerker war schneller und ressourcenschonender. Sie ließen das Vorwaschen – die Entfernung von Wachsen und Ölen mit heißem Wasser und Reinigungsmitteln – und das Bleichen weg, da beide Schritte bei der Arbeit mit natürlichen Farbstoffen, wie Jiwya sie verwendet, unnötig sind. „Ein großer Teil unserer Wassereinsparungen bei Jiwya ergibt sich daraus, dass wir diese beiden Schritte nicht durchführen“, erklärt sie. Doch dieser alternative Prozess wurde in ihrer formalen Ausbildung nie erwähnt.

Viel indigenes Wissen bleibt innerhalb der westlichen Mainstream-Rahmen undokumentiert und erfordert echte Kontaktaufnahme und Recherche, um ans Licht zu kommen. Mit dem Aufstieg der KI und ihrer wachsenden Rolle in Forschung, Informationsbeschaffung und Entscheidungsfindung wird die Verzerrung hin zu westlichen Perspektiven nun verstärkt. Da die Modebranche immer mehr Prozesse an Technologie auslagert, riskiert sie, sich weiter von lebenswichtigem indigenem und traditionellem Wissen zu entfernen.

„KI kann die gelebte menschliche Erfahrung nicht ersetzen“, sagt Virginia Keesee, Senior Director für globale Mode- und Naturschutzinitiativen bei Conservation International. „Indigene Völker und lokale Gemeinschaften sind als Hüter von Natur, Biodiversität und Klima ein wesentlicher Teil der Mode-Wertschöpfungskette. Die Partnerschaft mit ihnen und die Unterstützung für sie sind nicht nur für die Menschen, sondern auch für die Zukunft unseres Planeten von entscheidender Bedeutung.“

Die Modebranche hat eine lange Geschichte der Marginalisierung indigener Völker. Im Jahr 2022 berichtete die Textile Exchange, dass nur 5 % von 252 befragten Mode- und Textilunternehmen indigene Völker und lokale Gemeinschaften bei der Entwicklung ihrer Nachhaltigkeitsstrategien konsultierten. Um diese Lücke zu schließen, haben Conservation International, Textile Exchange und Kering 2024 einen Leitfaden zu Prinzipien der Partnerschaft mit indigenen Gemeinschaften erarbeitet. Der Leitfaden zielt darauf ab, indigene Gemeinschaften vor Ausbeutung – wie Landaneignung, Biodiversitätsverlust und der unbefugten Nutzung traditioneller Designs – zu schützen und gleichzeitig die Integration indigenen Wissens in Nachhaltigkeitsstrategien zu fördern. Dazu können Praktiken wie die schonende Gewinnung von Wildkautschuk, die Verwendung natürlicher Farbstoffe aus Maniokrinde und der Schutz von Landflächen gehören.

Die Integration von KI in die Modebranche – von personalisierter Werbung und virtuellen Anproben bis hin zu Lieferkettenmanagement und naturbasierten Lösungen – verkompliziert das Problem weiter. Modebezogene Anfragen greifen eher auf Daten von US-amerikanischen oder europäischen Forschungseinrichtungen, Industriestandards oder Marken zurück als auf indigenes Wissen. Da KI mit von Menschen generierten Daten trainiert wird, übernimmt und verstärkt sie bestehende Vorurteile und bevorzugt stark dominante westliche Sichtweisen.

Als ich ChatGPT nach einer Liste von Experten für Baumwolle und Wasserbewirtschaftung fragte, nannte es nur westliche Wissenschaftler und Klima-NGOs. Eine weitere Aufforderung, die nach der Herkunft von Wasserspar-Daten fragte, ergab: „Die Trainingsdaten sind nicht global gleichmäßig verteilt. Indigenes, lokales oder unveröffentlichtes Wissen von Landwirten ist unterrepräsentiert.“ (OpenAI, der US-Entwickler von ChatGPT, konnte bis zur Veröffentlichung keinen Kommentar abgeben.)

Die Einbeziehung traditioneller Gemeinschaften ist nicht so einfach, wie sie nur an den Tisch zu bitten. Indigene Völker werden oft aus den Gesprächen ausgeschlossen, und viele sind misstrauisch, dass ihr Wissen von KI ausgebeutet werden könnte, selbst wenn sie zur Teilnahme eingeladen werden. Wenn diese zugrunde liegenden Vorurteile unangetastet bleiben, riskieren sie, Fortschritte in den Bereichen Nachhaltigkeit sowie Vielfalt und Inklusion zu untergraben.

Wer profitiert also tatsächlich von KI?

Taylor Sparklingeyes, Senior Data Sovereignty Specialist bei der Beratungsfirma Shared Value Solutions und Mitglied der Goodfish Lake First Nation in Kanada, hat diese Frage untersucht. Nachdem sie Anfragen aus ihrer Gemeinschaft zu KI erhalten hatte, trat sie dem Indigenous Pathfinders in AI-Programm des Montrealer KI-Instituts Mila bei. Das Programm zielt darauf ab, First Nations, Inuit und Métis-Teilnehmer mit indigenzentrierten Ansätzen zur KI zu befähigen.

Sparklingeyes warnt davor, dass das rasante Tempo der KI-Entwicklung – der am schnellsten verbreiteten Technologie der Geschichte – droht, Sicherheits-, Schutz- und Datenschutzbedenken in indigenen Gemeinschaften zu übersehen. „Um ein wahrer Verbündeter zu sein, muss man manchmal strikte Zeitpläne und Erwartungen loslassen“, sagt sie. „Der Aufbau vertrauensvoller Beziehungen braucht Zeit, und diese Grundlage ist unerlässlich, ob wir gemeinsam Governance gestalten, Daten verwalten oder die Auswirkungen von KI auf Gemeinschaften bewerten.“

Einige Experten gehen weiter und vermuten, dass Vorurteile in KI nicht nur zufällig, sondern absichtlich sind. Deepak Varuvel Dennison, ein KI-Forscher an der Cornell University, weist darauf hin, dass KI-Plattformen einen finanziellen Anreiz haben, die Vorurteile ihrer größten Nutzerbasis zu bedienen, was die Menschen bindet, indem sie ihre bestehenden Überzeugungen verstärkt. Da die Nutzer hauptsächlich im Globalen Norden konzentriert sind, marginalisiert dieser „Silicon Gaze“ indigenes Wissen weiter. „Was für die Mächtigen wirtschaftlich wertvoll ist, wird gefördert, und was nicht, wird an den Rand gedrängt“, erklärt Dennison.

Das Problem des Zugangs fügt eine weitere Ebene der Komplexität hinzu. Für viele indigene Gemeinschaften geht es nicht nur um Repräsentation, sondern darum, ob sie überhaupt wollen, dass KI Zugang zu ihren Daten und Erkenntnissen hat. Während sich Schöpfer im Globalen Norden nun mit Datenbesitz auseinandersetzen, kämpfen indigene Gemeinschaften seit langem für Datenhoheit.

Sparklingeyes stellt fest, dass viele indigene Gruppen historischen Schaden durch die Extraktion von Wissen und Daten erlitten haben, oft ohne faire Bedingungen oder Zustimmung. Daten über sie – von Karten bis zu Kunstwerken – könnten entnommen und verwendet worden sein, um KI-Systeme zu trainieren, wenn sie online, in Zeitschriften oder in Regierungsdatenbanken erscheinen. Diese Informationen werden oft ihres ursprünglichen Kontexts beraubt und durch westliche Perspektiven gefiltert, da englischsprachige Forschung aus Ländern mit hohem Einkommen die KI-Trainingsmaterialien dominiert.

Um zu verhindern, dass jeder Versuch, KI auszugleichen, diese Muster ungerechter Extraktion wiederholt, setzen sich Organisationen wie die indigengeführte Non-Profit-Organisation Earth Daughters für starke Schutzmaßnahmen ein. Dazu gehören gemeinschaftsdefinierte Schutzmaßnahmen wie freie, vorherige und informierte Zustimmung; indigene Governance über Daten und Wissen; faire Vergütung; und das echte Recht, die Teilnahme abzulehnen. In einer E-Mail an Vogue Business erklärt das Earth Daughters-Team: „Diese Schutzmaßnahmen müssen vor Beginn jeglicher Zusammenarbeit festgelegt werden und dürfen nicht auf rein technische oder checklistenbasierte Lösungen reduziert werden.“

In der Praxis könnte dies bedeuten, dass indigene Gemeinschaften Mode- oder Technologieunternehmen den Zugang zu ihren Daten verweigern. Die Anwältin für geistiges Eigentum, Monica Boţa Moisin, gründete 2018 die Cultural Intellectual Property Rights Initiative (CIPRI), um sich für die Anerkennung kultureller Rechte des geistigen Eigentums im Zusammenhang mit traditioneller Kleidung, Designern und Herstellungstechniken einzusetzen.

Ein Fall aus dem Jahr 2019 betraf die Oma, eine ethnische Minderheitengruppe im Norden von Laos, die eine hochpreisige italienische Modemarke beschuldigte, Kleidung mit Kopien ihrer traditionellen Designs zu verkaufen. In Zusammenarbeit mit dem Traditional Arts and Ethnology Center half CIPRI den Oma, eine digitale Datenbank zum Schutz ihres traditionellen Wissens und ihrer kulturellen Ausdrucksformen zu erstellen, die ihnen die Kontrolle darüber gibt, wie darauf zugegriffen und wie diese kommerzialisiert werden. Als ein Forscher später beantragte, diesen Datensatz zum Training eines KI-Systems zu verwenden, das kulturelle Aneignung in der Mode verhindern soll, konnten die Oma und ihr Unterstützungsteam den Vorschlag gründlich prüfen.

Letztendlich lehnten die Oma die Anfrage ab, da sie den Nutzen für ihre Gemeinschaft als unzureichend empfanden. Während der Forscher darauf abzielte, Oma-Designs vor Missbrauch zu schützen, glaubte die Gemeinschaft, dass die Gewährung des Zugangs sie von zukünftigen Diskussionen ausschließen würde. Sobald Daten für das KI-Training verwendet werden, könnte dies weitere direkte Zusammenarbeit mit der Modebranche entmutigen. „Technologie ist unvermeidlich, aber wir müssen fragen: Ist das für die Oma vorteilhaft? Verfügen sie über die notwendige Infrastruktur, um zu profitieren? Und wie?“, sagt Boţa Moisin.

Quinn Manson Buchwald, Direktor des Programms für indigene und traditionelle Völker bei Conservation International und Bürger des Little Shell Tribe of Chippewa Indians of Montana und der Manitoba Métis Federation, betont: „Freie, vorherige und informierte Zustimmung ist ein fortlaufender Prozess. Es ist keine einmalige Zusammenkunft. Man muss eine ständige Partnerschaft mit diesen Gemeinschaften aufrechterhalten, sie auf dem Laufenden halten und informieren.“ Einmaliger Datenzugang erfüllt diese Standards einfach nicht.

Das Earth Daughters-Team fügt hinzu, dass die Weigerung, am KI-Training teilzunehmen, nicht als Behinderung des Fortschritts, sondern als Akt der Souveränität und Fürsorge angesehen werden sollte. „Anstatt zu debattieren, ob KI von Natur aus gut oder schlecht ist, konzentrieren wir uns darauf, wer sie kontrolliert, wer profitiert und wer Schaden ausgesetzt ist.“ Ebenso warnt Sparklingeyes davor, indigenes Wissen einfach in zentralisierte Tools einzuspeisen. „Wenn eine Institution auf eine Gemeinschaft zugeht und sagt: ‚Wir haben dieses System; helft uns, indem ihr eure Daten hochladet‘, bleibt das Ungleichgewicht bestehen“, erklärt sie. „Sie müssen zur Co-Design-Phase zurückkehren, um wirklich zu verstehen, ob es das ist, was die Gemeinschaften wollen.“

Ein indigenzentrierter Ansatz

Das Auslöschen indigener Perspektiven auf KI-Plattformen, -Modellen und -Tools spiegelt ihre breitere Ausgrenzung aus der Gesellschaft wider, was Bildungsprogramme unerlässlich macht, um diese Gemeinschaften einzubeziehen. „In indigenen Kontexten holen wir oft nach Jahren der Ausgrenzung aus diesen Bereichen auf“, sagt Lynnsey Chartrand, Leiterin indigener Initiativen bei Mila, das das 2024 gestartete Pathfinders-Programm durchführt. „Das Spannende an KI ist, dass es diesmal eine Chance gibt, dass indigene Stimmen das Feld von Grund auf mitgestalten, während es sich entwickelt.“

Ein von Pathfinders entwickeltes Projekt ist Green Circle, ein KI-Tool, das traditionelles landwirtschaftliches Wissen mit Klima- und Bodendaten kombiniert, um maßgeschneiderte Anleitung zu Pflanzenauswahl, Anbau und Handel zu bieten. Dies könnte wertvoll für Marken sein, die mit Naturfasern arbeiten oder nachhaltige Beschaffungslösungen suchen. Chartrand, die auch Bürger der bundesweit anerkannten Manitoba Métis Federation ist, betont die Bedeutung von Naturfasern. Sie reflektiert: „Was mich seit dem ersten Jahr wirklich beeindruckt hat – und immer noch tut –, ist, wie mächtig es ist, indigenen Talenten die Zeit, Ressourcen, Werkzeuge und kreative Freiheit zu geben, um zu erforschen, wie KI ihren Gemeinschaften helfen könnte. Es unterstreicht auch den Wert, dass diese Technologie von uns entwickelt wird, nicht nur für uns. Die Sorgfalt, die in diese Projekte gesteckt wird, fühlt sich unmöglich nachahmbar an für jemanden außerhalb der Gemeinschaft.“

Während die Sorge besteht, dass die Last der Schaffung von Fairness auf den indigenen Völkern selbst liegen könnte, bleibt Chartrand hoffnungsvoll. „Ich glaube, es gibt echte Verbündete, die nicht indigen sind, aber sich einsetzen, um zu unterstützen“, sagt sie.

Das Potenzial für ausgewogenere und gerechtere KI wird wachsen, wenn wir sichere, lokal verwaltete Datenspeicherung verbessern; wenn die indigene Beteiligung und Advocacy von der Basis ausgeweitet werden; wenn indigengeführte Rahmenwerke Gestalt annehmen; und wenn unterrepräsentierte Kulturen und Stimmen sich gegen systemische Vorurteile wehren. Die Erreichung dieses Ziels wird jedoch fortlaufende, adaptive Anstrengungen der Modebranche sowie schwierige Selbstreflexion zu Fragen des Zugangs, des Nutzens und des Zwecks erfordern.

Dennison fügt hinzu: „Wann immer ich darüber nachdenke, wie KI-Modelle repräsentativer gemacht werden können, frage ich mich sofort: Was ist das Ziel? Ist es, damit ein US-Unternehmen Werbung erstellen kann, die in Indien besser ankommt? Wer profitiert letztendlich? Das ist die wesentliche Wertfrage, die ich stelle.“



Häufig gestellte Fragen
FAQs KI und indigenes Wissen



Einsteigerfragen



Was ist indigenes Wissen?

Indigenes Wissen bezieht sich auf die einzigartigen Kenntnisse, Fähigkeiten und Philosophien, die von Gesellschaften mit langen Geschichten der Interaktion mit ihrer natürlichen Umgebung entwickelt wurden. Es wird oft mündlich über Generationen weitergegeben und ist eng mit Kultur, Sprache und Ort verbunden.



Wie könnte KI dazu führen, dass dieses Wissen in Vergessenheit gerät?

Wenn KI-Systeme hauptsächlich mit dominanten globalen Datensätzen trainiert werden, erkennen sie möglicherweise indigene Wissensweisen nicht an, werten sie nicht angemessen oder stellen sie nicht genau dar. Dies könnte lokales, mündliches und kulturspezifisches Wissen im Vergleich zu KI-generierten Informationen weniger relevant oder weniger korrekt erscheinen lassen und zu seiner allmählichen Vernachlässigung führen.



Ist KI nicht nur ein Werkzeug? Wie kann ein Werkzeug Menschen Dinge vergessen lassen?

KI ist ein Werkzeug, das beeinflusst, welche Informationen leicht zu finden, vertrauenswürdig und genutzt werden. Wenn KI-Assistenten, Suchmaschinen und Bildungstools indigenes Wissen nicht einbeziehen oder priorisieren, könnten jüngere Generationen sich ausschließlich auf diese digitalen Quellen verlassen und traditionelles Lernen von Ältesten und Gemeinschaftspraktiken umgehen.



Gibt es bereits Beispiele dafür?

Ja, in Bereichen wie der Landwirtschaft, wo KI-gesteuerte Präzisionslandwirtschaftsempfehlungen traditionelle Fruchtfolge- oder Landbewirtschaftungspraktiken außer Kraft setzen könnten. Bei der Spracherhaltung scheitern Autotranslations-Tools oft bei indigenen Sprachen und drängen Menschen aus Bequemlichkeit zu dominanten Sprachen.



Kann KI tatsächlich helfen, indigenes Wissen zu bewahren?

Absolut. Wenn sie ethisch und in Partnerschaft mit Gemeinschaften entwickelt wird, kann KI helfen, Sprachen zu dokumentieren, angestammte Länder mit Satellitendaten zu kartieren oder digitale Archive von Geschichten und Praktiken zu erstellen. Der Schlüssel liegt darin, wer den Prozess und die Daten kontrolliert.



Fortgeschrittene Fragen



Was ist der Unterschied zwischen der Digitalisierung von Wissen und seiner Bewahrung?

Digitalisierung bedeutet, eine digitale Aufzeichnung zu erstellen. Bewahrung bedeutet, das Wissen lebendig, dynamisch und in das Gemeinschaftsleben integriert zu halten. KI könnte bei Ersterem helfen, aber Letzteres schädigen, wenn sie lebendiges Wissen in ein statisches Artefakt verwandelt, das von seinem kulturellen Kontext losgelöst ist.



Wie spielen Fragen der Datenhoheit eine Rolle?

Datenhoheit ist das Recht indigener Völker, die von ihnen oder über