Wenn KI die sexuelle Orientierung erkennt

Was im ersten Moment lustig oder spannend erscheinen mag, entpuppt sich bei genauerem Hinschauen schon als ausgewachsene Dystopie: KI-Programme analysieren Gehirnscans und Porträtbilder und sagen mit hoher Trefferquote voraus, ob ein Mensch homosexuell oder heterosexuell ist. Doch genau daran arbeiten manche Forschungsinstitutionen. Eine künstliche Intelligenz zu trainieren, um homosexuelle Menschen identifizieren zu können: Solche Projekte bewegen sich an einer empfindlichen Grenze zwischen Erkenntnisinteresse und gesellschaftlichem Sprengstoff.

Die Lebens- und Sozialwissenschaften suchen schon seit langer Zeit nach Erklärungen dafür, warum es Homosexualität gibt, wie sie entsteht, ob und wie sich homosexuelle Menschen auch jenseits ihrer sexuellen Präferenzen wesentlich von heterosexuellen Menschen unterscheiden und welche Auswirkungen das alles auf die Gesellschaft hat. Im 19. Jahrhundert wurden Fragen der Homosexualität im westlichen Kulturraum noch exklusiv als Aufgabenfeld der Pathologie behandelt, homosexuelle Menschen meistens pauschal als krankhaft entwertet. In der Weimarer Republik waren es Pioniere wie Magnus Hirschfeld, in den USA später namhafte Forschende wie Alfred Kinsey und John Money, die sich ohne Pathologisierungen des Phänomens mit solchen und ähnlichen Fragen beschäftigten. Mit der Zeit interessierten sich auch immer spezifischere, spezialisiertere Forschungsdisziplinen für das Thema: Evolutionsbiologie und Genetik, Neurobiologie und Endokrinologie, Persönlichkeits- und Entwicklungspsychologie, um nur ein paar zu nennen.

Erziehung vs. Natur

Ab den 1970er Jahren stand die Frage nach den Ursachen von Homosexualität ganz oben auf der Prioritätenliste der Forschung. Hier gab es zwei konkurrierende Strömungen, die fundamental unterschiedliche Positionen vertraten und sich durch den Gegensatz von nurture vs. nature (Erziehung vs. Natur) kennzeichneten. Anfangs dominierte die nurture-Fraktion, also diejenigen, die glaubten, Homosexualität sei erlerntes bzw. erworbenes Verhalten und habe keine biologischen Ursachen. Fälle wie der von David Reimer¹, der nach einer verpatzten Genitaloperation als Kleinkind zum Mädchen erzogen werden sollte (was ordentlich schief ging) lassen aber starke Zweifel an dieser These aufkommen. Nach und nach gewann die nature-Fraktion die Oberhand, die davon ausgeht, dass Homosexualität angeboren ist. Dementsprechend müssten sich also biologische Parameter identifizieren lassen, die dafür verantwortlich sind.

Man suchte unter diesen Vorzeichen gezielt nach messbaren, stabilen Unterschieden in der organischen Beschaffenheit von homosexuellen und heterosexuellen Menschen. Bei den Genen und Chromosomen war man dahingehend nicht sehr erfolgreich. Auch mit Hormonen allein ließ sich Homosexualität nicht erklären. Die Identifikation der entscheidenden Marker glich der sprichwörtlichen Suche nach einer Nadel im Heuhaufen, bis die Hirnforschung fündig wurde. 1991 veröffentlichte der britisch-amerikanische Neurowissenschaftler Simon LeVay in "Science" eine Studie², in der er nachweisen konnte, dass eine sehr kleine, sehr spezifische Region des menschlichen Gehirns sich nach Geschlechtern unterschied, nämlich INAH-3 (der dritte interstitielle Kern des vorderen Hypothalamus). INAH-3 war bei Männern größer, bei Frauen kleiner ausgeprägt, wobei die Zelldichte in diesem Abschnitt bei Frauen größer, bei Männern dafür kleiner war. Hier stellte LeVay fest, dass es sich bei homosexuellen und trans Menschen andersherum verhält: Der INAH-3 von schwulen Männern glich in Größe und Dichte mehr dem von heterosexuellen Frauen, der von lesbischen Frauen eher dem von heterosexuellen Männern.

Startschuss einer endlosen Suche im Hirn

Diese Studie markierte mehr oder weniger den Startschuss einer endlosen Suche nach weiteren solcher Hirnareale, die sich zwischen homo- und heterosexuellen Menschen unterscheiden. Und über die Jahrzehnte wurde man einige Male fündig, etwa in der Amygdala, im präfrontalen Cortex, im präzentralen Gyrus und so weiter. In der Zwischenzeit hat sich auch der Schwerpunkt des Forschungsinteresses etwas verschoben, nämlich weg vom Fokus auf die Ursachen sexueller Abweichungen von der cis-hetero-Norm und hin zu den empirisch erfassbaren, statistischen Unterschieden zwischen hetero, homo, bi und trans in verschiedenen Bereichen.

In diesem Rahmen stellte man beispielsweise fest, dass sich die Unterschiede in den Gehirnen nicht nur strukturell bemerkbar machen, das heißt als Unterschiede in der Größe und Zelldichte spezifischer Areale, sondern auch funktionell im Rahmen der neuronalen Aktivierungsmuster von Hirnregionen. Irgendwann war die Menge an Aspekten und Parametern, die im Gehirn mit der sexuellen Orientierung eines Menschen korrelieren, so groß, dass man ohne die Rechenleistung von Computern schnell den Überblick verlor. Von hier an war es nur noch eine Frage der Zeit, bis die Hilfe von künstlicher Intelligenz und Lernalgorithmen in Anspruch genommen wurde.

MRT-Untersuchung von Homos und Heteros

In einer 2022 veröffentlichten Studie³ wollten Forscher*innen der Universität Aachen wissen, ob solche Lernalgorithmen es schaffen, Gehirndaten selbsttätig auszuwerten und auf dieser Grundlage zu erkennen, welches Gehirn zu einem heterosexuellen oder zu einem homosexuellen Menschen gehört. Untersucht wurden 86 erwachsene Personen, von denen sich etwa die Hälfte selbst als homosexuell, die andere als heterosexuell identifizierte. Alle nahmen an einer MRT-Untersuchung teil, bei der strukturelle und funktionelle Messungen separat durchgeführt und maschinell ausgewertet wurden. Für die Auswertung hatten die Forschenden das Gehirn in hundert standardisierte Regionen unterteilt, für die die strukturellen Werte und die funktionellen Aktivierungsmuster berechnet wurden. Diese Datenmengen prägte sich ein Machine-Learning-Algorithmus anschließend ein und ermittelte daraus, welche Muster häufiger bei homosexuellen und welche häufiger bei heterosexuellen Probanden vorkamen.

Danach wurde der "Lernerfolg" des Algorithmus an unbekannten Fällen getestet und ermittelt, wie häufig er die sexuelle Orientierung einer Versuchsperson korrekt einschätzen konnte. Für die Untersuchung der sogenannten "grauen Substanz" lag die Trefferquote bei rund 62 Prozent – etwas besser als Zufall, aber noch weit entfernt von einer verlässlichen Vorhersage. Anders sah es dagegen bei den funktionellen Daten aus, bei denen der Algorithmus eine durchschnittliche Genauigkeit von über 90 Prozent erreichte. Alle heterosexuellen Probanden wurden korrekt eingeordnet und nur ein kleiner Teil der homosexuellen fälschlich als heterosexuell klassifiziert. Könnten solche Erkenntnisse später die Grundlage für ein alltagstaugliches, digitales Gaydar sein? Schon allein wegen des für solche Untersuchungen notwendigen Magnetresonanztomografen (MRT), der auch bei einem Zehntel seiner Größe und seines Gewichts in keine Tasche passen würde, lautet die Antwort nein.

Erschreckend hohe Trefferquoten

Anders sieht es bei einer Studie⁴ aus, die einige Jahre zuvor für Aufsehen sorgte. In dieser Untersuchung wurden ein Gesichtserkennungsprogramm und ein auf dem Prinzip der logistischen Regression basierendes Berechnungsmodell eingesetzt, um die sexuelle Orientierung von Menschen aus Gesichtsbildern (etwa von ihren Social-Media-Accounts) vorherzusagen. Dabei wurde das Modell auf die Erkennung und Unterscheidung sowohl fixer (Größe der Nase, Wangenpartie) als auch veränderlicher (Frisur, Schmuck) Gesichtsmerkmale trainiert. 2018 veröffentlichten Yilun Wang und Michal Kosinski ihre dabei gewonnen Erkenntnisse im "Journal of Personality and Social Psychology". Auch bei dieser Methode waren die Trefferquoten erschreckend hoch.

Auf der Grundlage eines einzigen Bildes konnte das Modell bei 81 Prozent der Männer und 71 Prozent der Frauen die sexuelle Orientierung korrekt erkennen. Die Erfolgsquote stieg sogar signifikant an, wenn Wang und Kosinski das Modell mit fünf verschiedenen Bildern einer Person fütterten – nämlich auf 91 Prozent (bei Männern) und 83 Prozent (bei Frauen). Kritiker*innen wiesen jedoch schnell darauf hin, dass hier vermutlich weniger die biologischen Merkmale ausschlaggebend waren, sondern eher die soziokulturellen Signale: Make-up, Frisuren, Kamerawinkel, Selbstdarstellung. Der Algorithmus entschied ihrer Meinung nach also eher auf Basis kultureller Codes und weniger anhand physiognomischer Muster.

Dennoch gibt es heute verstreut Forschungsbemühungen, die wieder an die weitgehend verpönte Disziplin der Physiognomie anknüpfen. Diese geht von der Annahme aus, dass sich Persönlichkeitsmerkmale von Menschen in ihren Gesichtszügen ablesen lassen und erfreute sich vor allem im 19. und frühen 20. Jahrhundert großer Beliebtheit. Beispielsweise erschien 2014 in der Zeitschrift "Archives of Sexual Behavior" ein Artikel ⁵zu statistischen Unterschieden der Gesichtsformen zwischen homo- und heterosexuellen Menschen – allerdings muss man dazu sagen, dass das Journal schon seit einiger Zeit für seine notorisch fragwürdigen Publikationen zu Themen rund um LGBTI-Themen in der Kritik steht. Die Studie ist dementsprechend mit Vorsicht zu genießen.

Warum diese Forschung hochproblematisch ist

Solche und andere Forschungsprojekte sind letztlich hochproblematisch für die Sicherheit und Privatsphäre queerer Menschen, worauf auch die Autor*innen der Studie zur Gesichtserkennung explizit hinweisen. Auf Grundlage ihres Modells wäre es beispielsweise relativ einfach, eine App zu entwickeln, die innerhalb kürzester Zeit Wahrscheinlichkeiten dafür berechnet, ob ein Mensch hetero- oder homosexuell ist – sozusagen einen mobilen, digitalen Gaydar. Dazu braucht es, wie die Studie zeigt, nur ein neuronales Netzwerk zur Gesichtserkennung, die Datengrundlage des Regressionsmodells und eine Kamera. Mithilfe einer solchen App wäre es sehr einfach, Gesichter von Menschen in der Öffentlichkeit mittels eines Smartphones diskret zu fotografieren und heimlich zu ermitteln, welcher sexuellen Orientierung sie mit welcher Wahrscheinlichkeit angehören.

Gerade in einer Zeit, in der die soziale Überwachung immer engmaschiger und invasiver wird (bis hin zur umfassenden, öffentlichen Überwachung mit gesichtserkennenden Kameras in China), sollten queere Menschen stets bereit sein, überall dort politisch laut und kämpferisch zu werden, wo sich Personen in politischer Verantwortung solchen Methoden und Gedankenspielen öffnen. Gerade deshalb ist es auch wichtig, solche Forschung nicht nur mit Neugier oder unter Gesichtspunkten ihrer Vermarktbarkeit, sondern auch mit ausgeprägter kritischer Distanz zu betrachten.

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