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Diskriminierung durch KI : Plötzlich reden alle über Ethik

  • -Aktualisiert am

Was sehen die Algorithmen in Menschen? Ihre vermeintliche Rationalität ist nicht immer verlässlich. Bild: Picture-Alliance

Ungerechtigkeiten enden nicht beim menschlichen Hirn, schreibt die Soziologin Mona Sloane in ihrem Gastbeitrag – und die moralische Aufrüstung der KI wirkt zunehmend wie ein Ablenkungsmanöver.

          Technologien, die auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) operieren, haben einen kometenhaften Aufstieg erfahren. KI ist inzwischen Chefsache, nicht nur auf Firmenebene. Die Europäische Kommission stellte im Dezember 2018 den „Koordinierten Plan für Künstliche Intelligenz“ vor. Darin werden alle Mitgliedstaaten dazu angehalten, bis spätestens Mitte 2019 ihre eigene nationale KI-Strategie zu entwickeln. Der Plan sieht vor, dass öffentliche und private KI-Investitionen auf insgesamt zwanzig Milliarden Euro pro Jahr erhöht und über die nächsten zehn Jahre gehalten werden.

          Gleichzeitig wird immer deutlicher, dass die potentiellen negativen Effekte von KI nicht unterschätzt werden dürfen. Es häufen sich die Belege, dass KI – oder automatisierte Entscheidungssysteme im Allgemeinen – weitreichenden Schaden oder (echte und symbolische) Gewalt gegen bestimmte, und oft ohnehin benachteiligte soziale Gruppen verursachen kann. Berühmte Beispiele stammen aus der amerikanischen Sozialforschung oder dem investigativen Datenjournalismus. Die Politikwissenschaftlerin Virginia Eubanks hat aufgezeigt, wie algorithmische Systeme in der öffentlichen Verwaltung zu Stigmatisierung führen, die Soziologin Safiya Umoja Nobles deckte auf, dass Suchmaschinen auf rassistischen Klassifizierungsmustern basieren, die besonders afroamerikanische Frauen diskriminieren und diese Muster weiter verbreiten. Das ProPublica-Team belegte schon 2016, dass automatisierte Risikobewertungssysteme im amerikanischen Strafjustizsystem systematisch Afroamerikaner benachteiligt. Ein Team vom Georgia Institute of Technology veröffentlichte jüngst eine Studie, die belegte, dass automatische Objekt-Erkennungssysteme, wie sie beispielsweise im autonomen Fahren verwendet werden, Fußgänger mit einer dunkleren Hautfarbe mit viel höherer Wahrscheinlichkeit falsch klassifizieren.

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