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Algorithmisch unantastbar : Lebenswege

Was es einmal in die Hand nehmen wird, vermag keine künstliche Intelligenz vorherzuberechnen: zwei Wochen altes Neugeborenes auf dem Schoß der Mutter. Bild: Picture-Alliance

Wie gut sich ein individueller Lebensweg anhand eines Algorithmus vorsagen lässt, hat eine internationale Gruppe von Wissenschaftlern systematisch zu ergründen versucht. Mit ernüchterndem Ergebnis.

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          Die großen christlichen Feiertage bieten, sofern man sie auch nur ein wenig ernst nimmt, Anlass zur Reflexion des eigenen Lebens, darüber, was gewesen ist und was daraus folgen kann und sollte. Die Aufgabe, sich selbst biographisch zu verstehen, ist allerdings keine geringe. Nicht selten wird man rückblickend zugeben müssen, wie falsch man lag mit manchen Interpretationen, Plänen und Prognosen.

          Umso gewagter mag vor diesem Hintergrund der Versuch erscheinen, dieses Projekt aus der Perspektive der ersten auf die der dritten Person zu erweitern – und es dann auch noch aus der hermeneutischen Sphäre des Verstehen-Wollens in die der datenbasierten Vorhersage zu transferieren. Immerhin: An Zuversicht in die Kraft der Daten mangelt es derzeit nicht; kaum etwas, dessen Prognose heute nicht an Algorithmen delegiert werden soll.

          Wie gut dies im Fall individueller Lebenswege funktioniert, hat nun eine interdisziplinäre und internationale Gruppe von Wissenschaftlern systematisch zu ergründen versucht. Die von ihnen gestellte Aufgabe: Aus einem umfangreichen Datensatz, der in sechs Stichproben gesammelte Informationen über den Lebensweg von Kindern bis zu deren fünfzehntem Lebensjahr aus mehr als zweitausend amerikanischen Familien enthält, eine Reihe von Kenngrößen für eine gleich große Gruppe anderer Familien vorherzusagen.

          Für letztere wurden die familiären Informationen nur bis zum neunten Lebensjahr des Kindes bereitgestellt. Immerhin 12.942 Variablen pro Familie standen dabei zur Verfügung, abgeleitet werden sollten Informationen zum weiteren Bildungsweg sowie zur Wohn- und Arbeitssituation der Familie. Mitmachen an diesem Wettbewerb durften alle, die sich numerisch der Aufgabe gewachsen fühlten.

          Hundertsechzig Teams beteiligten sich schließlich, viele von ihnen nutzten die Methode des maschinellen Lernens – selbstlernende Algorithmen, die anhand von Trainingsdaten vermeintliche Prognosefähigkeiten erlangen, die sie dann auf neue Daten anwenden können. Das Ergebnis, das nun in den „Proceedings“ der amerikanischen Nationalen Akademie der Wissenschaften veröffentlicht wurde, ist allerdings ernüchternd.

          Die Vorhersagen aller Modelle wichen erstaunlich wenig voneinander ab. Von den tatsächlichen Biographien waren sie aber allesamt äußerst weit entfernt. „Die Resultate legen praktische Grenzen für die Vorhersagbarkeit von Lebenswegen nahe“, fassen die Autoren nüchtern zusammen. Die Freiheit menschlich-biographischer Gestaltung bleibt sozusagen algorithmisch unangetastet. Und das ist nicht nur an Ostern ein tröstlicher Gedanke.

          Sibylle Anderl
          (sian), Feuilleton

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