Queere Perspektiven auf KI (LLMs)

• Der Turing-Moment
• Probleme digitaler Technologien aus queerer Perspektive
• Chancen digitaler Technologien aus queerer Perspektive
• Persönlichkeiten, die man kennen sollte
• Was kann und sollte queere Medienbildung leisten?
• Vorschläge für die queersensible Praxis (IN PROGRESS)

Der Turing-Moment

Wer über KI und Queerness spricht, sollte über Alan Turing sprechen. Alan Turing legte 1936 die theoretischen Grundlagen der Informatik – und wurde 1952 wegen seiner Homosexualität verurteilt, mit Hormonen „behandelt" und 1954 aus dem Leben gedrängt. Der Staat, der heute KI-Governance (bezieht sich auf die Prozesse, Standards und Leitplanken, die dazu beitragen, dass KI-Systeme sicher und ethisch sind) fordert, hat den Menschen hinter dem Computer einst zerstört.

Alan Turing (1912–1954), Foto: Elliott & Fry, gemeinfrei, via Wikimedia Commons

Meilensteine zum Reinstreuen:

Jahr	Ereignis
1936	Turing beschreibt die „Universelle Maschine" – Geburt der Informatik
1952	Verurteilung wegen Homosexualität, erzwungene „Therapie"
1954	Turings Tod
2009	Offizielle Entschuldigung der britischen Regierung
2013	Staatliches Begnadigungsurteil („royal pardon")
2021	Turing ziert die Rückseite der £50-Note

Kernbotschaft: KI ist nie neutral. Sie trägt die Normen der Gesellschaft in sich, die sie gebaut hat – von Anfang an.

Probleme digitaler Technologien aus queerer Perspektive

Problem	Was passiert konkret	Beleg / Beispiel
Binäre Gesichtserkennung	Systeme erzwingen Kategorien „m/w", erkennen trans Personen falsch oder setzen sie der Überwachung aus	UN-Bericht von GATE (2025) dokumentiert strukturelle Diskriminierung, kein Einzelfall
Anti-queere Stereotype in Sprachmodellen	LLMs reproduzieren Vorurteile – nachweisbar auch auf Deutsch	Benchmark-Studie mit Community-Stereotypen queerer Menschen aus dem deutschsprachigen Raum (Morch & Braun 2026, EMNLP)
Erasure durch Übersetzungs-KI	Nicht-binäre und queere Selbstbezeichnungen verschwinden in maschineller Übersetzung	GLAAD 2026 AI Report: fehlende Transparenz macht Verbesserung unbelegbar
Desinformation & Deepfakes	Generative KI wird gegen trans Menschen eingesetzt, befeuert Moralpaniken und technology-facilitated violence	GATE-Bericht an die UN-Arbeitsgruppe zu Diskriminierung von Frauen und Mädchen
Zensur durch Content-Moderation	Queere Inhalte werden als „sexuell" oder „sensibel" eingestuft, Accounts shadowbannt	dokumentiert u. a. im GLAAD 2026 AI Report
Rekursive Verzerrung	Modelle trainieren zunehmend auf KI-generierten Daten – Fehler verstärken sich selbst	GLAAD 2026 AI Report zur synthetischen Trainingsdaten-Pipeline

Merksatz für den Talk: „Diese Schäden sind keine technischen Bugs, sondern strukturelle Ergebnisse ausschließender Gestaltung, voreingenommener Daten und politischer Instrumentalisierung." – so sinngemäß die UN-Einsendung von GATE.

Beispiel Prompt mit DuckDuckAI üder das Modell GPT-6 Luna (11.11.2026)

Chancen digitaler Technologien aus queerer Perspektive

Chance	Was dahintersteckt	Quelle
Community & Zugang	Digitale Räume sind für queere Jugendliche essenzial: Information, Selbstakzeptanz, weniger Isolation (z. B. Instagram, Reddit)	Leitfaden „Digitale Medien & LGBTQ+ Jugend" des Projekts QueeResilience
Sichtbarkeit & Empowerment	Digitale Medien machen Identitäten sichtbar, die im Massenmedien-Alltag kaum vorkommen – mit doppelter Wirkung: Empowerment UND wachsende Anti-Queerness als Gegeneffekt	Döring, „Queerness in der Medienpädagogik", merz 2/2024
Queer-feministische KI-Praxis	KI als „materiell-diskursiver Apparat" verstehen, der Kategorien auch überschreiten kann – nicht nur reproduzieren	Sammelband „Queere KI" (transcript, Open Access)
KI als Werkzeug für Selbstrepräsentation	Generative Tools in der künstlerischen Praxis: Selbstbilder jenseits normativer Kategorien erzeugen, Communities sichtbar machen	Praxisansätze in „Queere KI" und Algorithmic-Art-Kontexten
Handlungsmacht (Agency)	Queere Jugendliche sind nicht nur betroffen, sie gestalten selbst: Community Management, digitales Engagement, Queer Joy	QueeResilience-Module (Stiftung Digitale Chancen, 2026)

Merksatz für den Talk: Ambivalenz ist keine Schwäche, sondern der honesteste Befund: Dieselben Tools, die verletzen, verbinden auch.

Persönlichkeiten, die man kennen sollte

Alan Turing – die gemeinsame Wurzel

Alan Turing (1912–1954), Foto: Elliott & Fry, gemeinfrei, via Wikimedia Commons

Bekannt für	Grundlagen der Informatik, Codeknacken im 2. Weltkrieg
Bezug zum Thema	Queere Geschichte und Computergeschichte sind dieselbe Geschichte
Schlüsselereignis	Verurteilung 1952, Begnadigung erst 2013

Audre Lorde – die kritische Stimme

Foto: K. Kendall, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Bekannt für	Schwarze lesbische Feministin, Schriftstellerin, Aktivistin
Bezug zum Thema	„Die Werkzeuge des Herrschers werden das Haus des Herrschers nie abreißen" – der perfekte Rahmen für KI-Kritik: wer baut, wem nützt es?
Schlüsselwerk	„The Master's Tools Will Never Dismantle the Master's House" (1984)

Joy Buolamwini – Algorithmic Justice

Foto via Wikimedia Commons

Bekannt für	„Gender Shades"-Studie: nachgewiesene Fehlerquoten kommerzieller Gesichtserkennung bei dunkler Haut und Frauen
Bezug zum Thema	Verbindet Forschung, Poesie und Kunst – Brücke zur künstlerischen Praxis im Talk-Titel
Schlüsselprojekt	Algorithmic Justice League; Dokumentarfilm „Coded Bias" (2020)

Timnit Gebru – Ethical AI

Foto: Kimberly White, via Wikimedia Commons

Bekannt für	Paper „On the Dangers of Stochastic Parrots" – Riesen-Sprachmodelle kritisch gelesen, bevor es mainstream war
Bezug zum Thema	Zeigt: Wer kritisiert, wird oft erst rausgedrängt – Machtfragen gehören mitten in die Technikdebatte
Schlüsselprojekt	DAIR Institute (Distributed AI Research)

Was kann und sollte queere Medienbildung leisten?

Auftrag	Was es konkret heißt
Strukturen mitdenken	Queerness nicht als „Sonderthema" behandeln, sondern Ausgrenzung, Sichtbarkeits-Ökonomien und digitalen Minderheitenstress zum festen Inhalt machen
Schutz UND Empowerment	Handlungssicherheit gegen Hate Speech, Mobbing und Desinformation vermitteln – und gleichzeitig Räume für Queer Joy, Selbstbestimmung und digitales Engagement öffnen
Kritische KI-Bildung	Vermitteln, wie Trainingsdaten und Algorithmen Wirklichkeit formen: Wer wird gesehen, wer gelöscht, wer klassifiziert?
Queersensible Ansprache	Zielgruppen ohne Ausgrenzung adressieren – Sprache, Bilder, Beispiele laufend prüfen
Ambivalenz aushalten	Weder Tech-Euphorie noch Tech-Panik: Jugendliche befähigen, Chancen und Risiken konkret zu analysieren

Kernidee aus der Fachdebatte (Jäntschi & Brodersen, merz 2/2024): „Jugendarbeit ist immer auch queere Jugendarbeit" – weil queere Perspektiven nicht optional sind, sondern Lebensrealität im Raum ist.

Vorschläge für die queersensible Praxis (IN PROGRESS)

DER METHODEN TEIL IST NOCH NICHT FERTIG! Ich will den noch anpassen, und ggf. Methoden austauschen.

Alle vier Methoden sind niedrigschwellig (Smartphone/Tablet reicht) und für Jugendarbeit, Schule und offene Formate geeignet.

Methode 1: Meme-Werkstatt 🖼️

Quelle	JFF-Handreichung „Queere Jugendmedienarbeit" (2023)
Ziel	Queere Alltagserfahrungen sichtbar und teilbar machen – mit Humor statt Belehrung
Dauer	60–90 Min.
Ablauf	1) Beispiele queerer Memes sammeln und entschlüsseln 2) Eigene Witz-Formate aus dem Alltag finden 3) Mit kostenfreien Apps Memes bauen 4) Galerie im Team, Feedback ohne Bewertung
Queersensibler Kern	Humor als Selbstermächtigung; die Gruppe entscheidet, was veröffentlicht wird (Zustimmung!)

Methode 2: Perspektiven selbst machen 🎥

Quelle	JFF-Handreichung „Queere Jugendmedienarbeit" (2023), Baustein „Einstellungsgrößen"
Ziel	Filmisch erfahren, wie Kameraposition Macht erzeugt: Wer ist groß, wer klein, wer schaut auf wen?
Dauer	90–120 Min.
Ablauf	1) Einstellungsgrößen (Totale, Nah, Detail) mit Beispielen zeigen 2) In Kleingruppen dieselbe Szene zweimal drehen: mal aus Machtposition, mal „auf Augenhöhe" 3) Clips vergleichen und diskutieren
Queersensibler Kern	Repräsentation wird körperlich erfahrbar – wer die Kamera hält, entscheidet über Sichtbarkeit

Methode 3: Queer Joy digital ✨

Quelle	QueeResilience-Workshopmodul B „Potenziale und Nutzen" (Stiftung Digitale Chancen, 2026)
Ziel	Digitale Räume nicht nur als Risikozonen denken: Was tut gut? Wo gehört die Gruppe hin?
Dauer	45–60 Min.
Ablauf	1) Sammeln: digitale Orte, Accounts, Musik, Kunst, die Queer Joy machen 2) Kartenübung: Was brauche ich, damit sich ein Raum sicher anfühlt? 3) Gemeinsam eine „Joy-Liste" für den eigenen Feed erstellen
Queersensibler Kern	Resilienz und Wohlbefinden ernst nehmen – Schutz und Freude gehören zusammen

Methode 4: KI-Übersetzungs-Check „Right to be seen" 🔍

Quelle	Eigene Methode, inspiriert von Joy Buolamwinis Frage: Wer wird von KI erkannt – und wer wird gelöscht?
Dauer	60 Min.
Ablauf	1) Kurze Selbstbeschreibungen der Gruppe notieren (mehrstellig, wie es sich für alle richtig anfühlt) 2) Durch KI-Übersetzer in mehrere Sprachen schicken und zurückübersetzen 3) Differenzen markieren: Was ist verschwunden, was wurde „korrigiert"? 4) Ergebnistabelle fotografieren und diskutieren: Wer schreibt die Regeln?
Queersensibler Kern	Bias wird nicht behauptet, sondern selbst erlebbar – Low-Tech, hoher Aha-Effekt, sicherer Rahmen vorher klären

💡 Vertiefung: Für Methode 1 und 2 lohnt der Blick in die JFF-Handreichung (PDF) und auf GenderONline – Genderprojekte am JFF – dort findest du ausgearbeitete Anleitungen und Projektbeispiele zum Weiterrecherchieren.