ABLE - Gemeinsam für faire KI-Chatbots

KI-Chatbots sind heute in vielen Bereichen im Einsatz – vom Online-Shop bis zur Stadtverwaltung. Sie sollen helfen, einfache Anliegen schnell und unkompliziert zu bearbeiten. Menschen mit Behinderung machen damit regelmäßig schlechte Erfahrungen: Chatbots verwenden diskriminierende oder unverständliche Sprache, ihnen fehlen wichtige Informationen. Bisher wird nicht ausreichend getestet, ob Chatbots inklusiv und diskriminierungsfrei sind. Die Aktion Mensch hat deshalb gemeinsam mit der Hochschule Bielefeld ein Tool entwickelt, um das zu ändern. Mit ABLE (Ableism Bias Language Evaluation, auf Deutsch etwa: Überprüfung von Sprache auf Ableismus und Vorurteil) wollen wir prüfen, wie sich KI-Systeme verhalten, um Ableismus und Diskriminierung sichtbar zu machen – und zu vermeiden.

3. September 2026|8 Minuten Lesedauer|Von Merlin Münch

Eine bline Online-Redakteurin an ihrem Arbeitsplatz.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Ableismus und was hat er mit Chatbots zu tun?
Wie hilft ABLE gegen Ableismus?
Wie funktioniert ABLE?
Wie wurde ABLE entwickelt?
Erfahrungsberichte: Von Superheld*innen und Außenseiter*innen
Was wurde bisher herausgefunden?
Wie geht es mit dem Projekt weiter?

Was ist Ableismus und was hat er mit Chatbots zu tun?

Du möchtest den Kundenservice deines Stromanbieters erreichen? Oder online einen Termin beim Bürgeramt buchen? Dann hast du es wahrscheinlich immer öfter mit sogenannten Chatbots zu tun. Zunehmend stecken dahinter KI-Programme, die mit dir kommunizieren und einfache Aufgaben erledigen können. Sie basieren auf sogenannten Large Language Models – KI-Sprachmodellen, die mit großen Datenmengen trainiert wurden. Chatbots sollen Online-Dienste leichter zugänglich machen und dir dabei helfen, Anliegen schneller und rund um die Uhr zu erledigen.

Was sind Large Language Models?

Große Sprachmodelle werden mit sehr vielen Daten trainiert – Zeitungsartikel, Blogbeiträge, YouTube-Videos oder Social Media-Posts zum Beispiel. Sie lernen dabei, in diesen Daten Muster zu erkennen. Nach einiger Zeit können die Modelle dann zum Beispiel zwischen Katzen und Hunden unterscheiden. Je mehr Daten die Modelle für das Training bekommen, desto besser können sie auf Befehl neue Inhalte erstellen. Weil große Sprachmodelle sehr unterschiedliche Arten von Daten verarbeiten können, sind sie vielfältig einsetzbar: in der Medizin, der Bildung, im Verkehr oder der Inklusionsarbeit zum Beispiel. Zu den bekanntesten dieser Modelle gehören Mistral, Gemini (Google), Claude (Anthropic) oder die GPT-Modelle von OpenAI.

Klingt gut, aber die Sache hat einen Haken: Bei der Entwicklung von Chatbots wird nicht ausreichend an die Bedürfnisse von Menschen mit Behinderung gedacht. Die Sprachmodelle, auf denen sie basieren, können außerdem Verzerrungen und Vorurteile enthalten. Das kann dazu führen, dass Chatbots diskriminierende Sprache verwenden. Sie können Menschen mit Behinderung in ihren Ergebnissen benachteiligen oder ausgrenzen. Chatbots können also ableistisch sein.

Was bedeutet Ableismus?

Manche Menschen behandeln Menschen mit Behinderung anders. Zum Beispiel, weil sie im Rollstuhl sitzen oder eine psychische Krankheit haben. Oder weil sie Lernschwierigkeiten haben. Diese Menschen werden dann oft nur nach ihrer Behinderung beurteilt. Sie werden zum Beispiel für weniger fähig gehalten. Oder es wird über sie gesprochen, ohne sie selbst zu fragen. Das nennt man Ableismus. Ableismus bedeutet: Menschen mit Behinderung werden schlechter behandelt, nur weil sie eine Behinderung haben. Das ist eine Form von Diskriminierung. Ein Beispiel für eine ableistische Aussage ist etwa, wenn man sagt, dass eine Person trotz ihrer Behinderung gute Arbeit leistet.

Mehr über Ableismus erfahren

Wie hilft ABLE gegen Ableismus?

Die Aktion Mensch hat gemeinsam mit der Hochschule Bielefeld ein Tool entwickelt, um diese Diskriminierung sichtbar zu machen. ABLE (Ableism Bias Language Evaluation, auf Deutsch etwa: Überprüfung von Sprache auf Ableismus und Vorurteil) ist das erste Tool seiner Art. Ableismus durch Chatbots wird nämlich bisher – vor allem im deutschen Sprachraum – kaum systematisch erforscht. Mit dem Tool wollen wir herausfinden, in welchen Situationen KI-Chatbots ableistische Sprache verwenden. Wir wollen verstehen, welche Nachteile Menschen mit Behinderung dadurch entstehen. Mit dem Tool wollen wir diskriminierende Sprache in Chatbots sichtbar und messbar machen. Die Ergebnisse der Forschung sollen dazu beitragen, Chatbots zu verbessern und Diskriminierung zu vermeiden. Zum Beispiel, indem wir Entwickler*innen dabei helfen, ihre Systeme frühzeitig zu testen und sie so sicherer und inklusiver zu machen.

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Wie funktioniert ABLE?

Das Tool kann über einen Browser automatisch Gespräche mit Chatbots auf öffentlichen Webseiten anfangen. Dabei greift es auf eine Auswahl vorab festgelegter Fragen zurück. Mit diesen Fragen beginnt es ein Gespräch und testet, wie die Chatbots reagieren:

Liefern sie diskriminierende Antworten?
Liefern sie richtige und hilfreiche Informationen?
Verstehen sie die Bedürfnisse von Menschen mit unterschiedlichen Behinderungserfahrungen?

Das Tool speichert die Ergebnisse und wertet sie anhand festgelegter Kriterien aus. Im Anschluss kann man sich die Ergebnisse auf einer Webseite ansehen. So können Expert*innen zum Beispiel überprüfen, ob es in den Antworten der Chatbots bestimmte Muster gibt. Bisher konnten wir mit dem Tool bereits eine Reihe an Chatbots testen: Zum Beispiel die Chatbots einiger Städte und Kommunen oder einer Buchungsplattform.

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Jetzt ABLE-Nutzer*in werden

Wir wollen ABLE verfügbar und nutzbar machen. Seit August 2025 steht es deshalb auf GitHub unter einer Open-Source-Lizenz zur freien Verfügung. Gerne begleiten wir dich dabei, das Tool zu testen, und stehen dir für Rückfragen jederzeit zur Verfügung.

Du entwickelst einen Chatbot? Gerne begleiten wir dich schon während der Entwicklung, um deine Lösungen zu testen!
Du setzt bereits einen Chatbot ein und möchtest die Performance testen? Unser Tool bietet dir eine effiziente, skalierbare und objektive Möglichkeit zur Evaluation.
Du willst dich mit uns vernetzen, etwa um über weitere Einsatzmöglichkeiten für das Tool nachzudenken? Setz dich mit uns in Kontakt!
Deine Ansprechpartnerin bei der Aktion Mensch ist Nadja Ullrich (nadja.ullrich@aktion-mensch.de)

Gemeinsam können wir mehr Awareness schaffen. Lass uns dazu beitragen, dass das Testing auf Ableismus und Diskriminierung von der Ausnahme zur Norm wird.

ABLE auf GitHub

Wie wurde ABLE entwickelt?

Die Hochschule Bielefeld hat das Tool im Auftrag der Aktion Mensch zusammen mit der KI-Agentur wonk.ai entwickelt. Auch Menschen mit unterschiedlichen Behinderungserfahrungen haben an der Entwicklung mitgearbeitet. In fünf Workshops haben circa 80 Teilnehmende ihre Erfahrungen im Umgang mit KI-Chatbots geteilt. Sie haben den Entwickler*innen von Bedürfnissen und Herausforderungen erzählt und sie beraten.

Um zu testen, wann es zu Diskriminierung kommt, haben die Teilnehmenden mit verschiedenen Chatbots gechattet. Sie haben geholfen, neue Anweisungen (Prompts) und Fragen für das Tool zu entwickeln. Gemeinsam mit den Forschenden haben die Teilnehmenden Bewertungskriterien festgelegt. Das Tool nutzt diese Kriterien, um die Ergebnisse des Chatbots automatisch zu bewerten: Verwendet der Chatbot eine respektvolle und positive Sprache? Übernimmt er Vorurteile über Menschen mit Behinderung? Sind die Antworten hilfreich und barrierefrei? Diese Kriterien werden fortlaufend überprüft und weiterentwickelt.

Was sind Prompts?

Prompts sind die Anweisungen, mit denen KI-Chatbots arbeiten. Meistens werden sie als Text formuliert. Einige Chatbots unterstützen auch Spracheingabe. Je genauer und umfangreicher der Prompt, desto besser sind in der Regel die Ergebnisse. Es gibt unterschiedliche Arten von Prompts. Mit sogenannten Meta-Prompts kann man zum Beispiel beeinflussen, wie das KI-System hinter einem Chatbot funktioniert. Das nennt sich dann Prompt-Engineering.

Erfahrungsberichte: Von Superheldinnen und Außenseiterinnen

Diskriminierung klingt oft sehr abstrakt. Wie gestalten sich also Situationen, in denen Menschen diskriminierende Erfahrungen mit Chatbots machen? Die Teilnehmer*innen der Workshops berichten, dass sie oft auf Stereotype, unverständliche Sprache oder mangelndes Wissen über Menschen mit Behinderung stoßen. Hier teilen einige von ihnen ihre Erfahrungen:

Zwei Hände schreiben auf einer Tastatur.

„Formulierungen wie ‚Trotz seiner Behinderung hat er studiert‘ stellen normale Lebensentscheidungen als außergewöhnlich dar. Das wirkt auf mich übertrieben und entmenschlichend. Stattdessen sollte einfach beschrieben werden: Eine Person studiert und hat eine Behinderung. Beides gehört zur Realität, ohne dass daraus eine Heldengeschichte gemacht werden muss.“

Was wurde bisher herausgefunden?

Bisher liegen nur vorläufige Ergebnisse der Studie vor. Sie weisen aber darauf hin, dass es noch viel zu tun gibt, um Chatbots inklusiver zu machen. Viele Chatbots übernehmen diskriminierende Formulierungen. Bei heiklen Themen weichen manche Systeme auf allgemeine Antworten aus. Vieles deutet darauf hin, dass die Daten, mit denen die Modelle hinter den Chatbots trainiert wurden, ableistische und diskriminierende Annahmen enthalten. Manchmal fehlen ihnen auch relevante Daten oder die Daten sind nicht korrekt.

Wie geht es mit dem Projekt weiter?

Im August 2025 wurde das Tool auf der Entwickler*innen-Plattform GitHub unter einer Open Source-Lizenz veröffentlicht. Es kann also frei verwendet werden. Das Ziel ist, das Tool zusammen mit Entwickler*innen und Inklusions-Expert*innen weiterzuentwickeln. Auch die Bewertungskriterien, mit denen das Tool arbeitet, sollen weiterentwickelt werden.

Natürlich freuen wir uns, wenn das Tool von so vielen wie möglich genutzt wird! Lasst uns gemeinsam daran arbeiten, die Prüfung und Evaluation von Chatbots zum Standard zu machen. So können wir gemeinsam dazu beitragen, Ableismus und Diskriminierung entgegenzuwirken. Und Chatbots für alle nützlich und zugänglich zu machen!

Aktueller Regelkatalog

Hier kannst du dir einen Überblick über die bisher erarbeiteten Regeln und Kriterien verschaffen:

Zum Regelkatalog

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