Algorithmic Governance kann allgemein als die automatisierte Entscheidungsfindung und -ausführung von institutionellem Handeln, vor allem der Politik, auf Basis von Datenauswertungen und Algorithmen begriffen werden. Zunehmend machen Staat und Verwaltung dabei von Verfahren des maschinellen Lernens und KI Gebrauch. Dies setzt entsprechend eine fortschreitende Digitalisierung politischer Abläufe und Strukturen voraus.

Als plakatives Beispiel lässt sich hier natürlich China als Vorreiter anführen. Die Vernetzung digitaler Prozesse, insbesondere auch gesellschaftlicher Art, nimmt hier ein Ausmaß an, das sonst wohl nirgends seinesgleichen findet. Durch die enge Anbindung der marktwirtschaftlich geführten Technologiekonzerne, wie Tencent oder AliBaba, an das als autoritär einzustufende politische System entstehen „Datensynergien“, die in pluralistisch-demokratischen Systemen derzeit undenkbar wären. Weitverbreitete Social-Media-Anwendungen, wie der Messenger WeChat, der auch eine vielgenutzte Zahlungsfunktion umfasst, kooperieren eng mit den staatlichen Stellen, die auf diesem Wege eine umfassende Datensammlung über alle gesellschaftlichen Teilbereiche hinweg verfolgen.

KI in der Politik: China als Maßstab?

Genutzt werden sollen diese Daten einerseits im Rahmen des berüchtigten chinesischen Social-Scoring-Systems, welches, basierend auf einem an Gamification erinnernden Prinzip, zum Ziel hat, gesellschaftlich konformes und gewünschtes Verhalten der Bürger durch die Schaffung von positiven Anreizen wie auch von Sanktionierungen zu bewirken. Überwacht und „gemessen“ werden können die Verhaltensweisen jedes Einzelnen durch die Auswertungen der Daten aus den zur Verfügung stehenden Quellen der chinesischen Digitalkonzerne. Wer etwa seine Rechnungen immer pünktlich bezahlt, sich positiv über die gesellschaftliche Entwicklung äußert oder ein verantwortungsbewusstes Konsumverhalten an den Tag legt – zum Beispiel indem er durch den Kauf von Windeln bekundet, dass er offenbar als Elternteil mehr Leistung für die Gemeinschaft erbringt –, hat Vorteile gegenüber jenen, die sich eher als „Individualisten“ hervortun, etwa weil ihre Zahlungshistorie entsprechende Positionen für die Ausgaben von Online-Games belegt. Dieser Social Score kann dann über die Vergabe von Privilegien, etwa hinsichtlich der bevorzugten Ausspielung des eigenen Profils bei Dating-Apps bis hin zur Reisefreiheit, entscheiden.

Bußgeld in Echtzeit

Andererseits werden die geschaffenen digitalen Strukturen aber auch für die direkte staatliche Umsetzung bestehender Regeln und Gesetze genutzt. Der Fortschritt im Bereich der KI und der digitalen Gesichtserkennung ermöglicht es, Normenverstöße „ad hoc“ zu sanktionieren. Ein Überqueren der Straße bei roter Ampel kann über den flächendeckend ausgebreiteten Überwachungsapparat sofort erfasst werden, installierte Kameras mit verknüpfter Gesichtserkennung erlauben es, „Gesetzesbrecher“ umgehend zu identifizieren und die entsprechende Strafe automatisiert zu verhängen. Exekutive und Judikative agieren somit wahrhaft algorithmisch, in einer strikten binären „wenn-dann“-Verknüpfung, ohne dass eine menschliche Beteiligung zur Durchsetzung der gesellschaftlichen Normen noch notwendig wäre.

Algorithmic Governance in Demokratien

Aber auch in pluralistischen, demokratischen Systemen gibt es Überlegungen, KI und Datenökonomie für die Erfüllung staatlicher Aufgaben heranzuziehen. Estland, wie erwähnt, ein Vorreiter im Bereich der eGovernance, versucht in einem 2019 begonnenen Projekt zu eruieren, ob es, mit dem Ziel, Staatsapparat und politische Prozesse zu verschlanken, sinnvoll ist, spezifische staatliche Funktionen auf eine KI und algorithmische Verfahren auszulagern. Im Fokus steht dabei unter anderem auch die Einrichtung eines „Robo-Richters“, einer rein digitalen Anwendung, die kleinere privatrechtliche Rechtssachen mit einem Streitwert von bis zu €7.000,00 in erster Instanz autonom bearbeiten soll.

Unterstützend wird derartige Technologie auch in den USA genutzt, wenn Richter über die vorzeitige Entlassung verurteilter Straftäter auf Bewährung entscheiden sollen. Die Software COMPAS errechnet dazu aus 137 erhobenen Merkmalen die individuelle „Rückfall-Wahrscheinlichkeit“. Zwar ist der Richter immer noch frei in seiner Entscheidung, weicht er jedoch von der Empfehlung des Programms ab, so muss er dies gesondert begründen. Das Verfahren ist hochumstritten und gilt als anfällig für den sogenannten „KI-Bias“, bei dem Fehler im KI-Training – wie etwa die Verwendung einseitiger Trainingsdaten – zur Verfestigung faktischer „Vorurteile“ oder zu Verzerrungen führen. Eine Untersuchung des Nachrichtenmediums „Pro Publica“ belegt eine deutliche Diskriminierung schwarzer Amerikaner durch das System: Weiße, deren Rückfallrisiko COMPAS als niedrig einschätzte, wurden tatsächlich viel häufiger wieder straffällig als Schwarze mit niedrigem Risikowert. Eine weitere Studie des Dartmouth College belegte zudem, dass zufällig ausgewählte juristische Laien mit weniger Informationen bei einer Prognose in etwa genauso gut wie der Algorithmus lagen.

Gerechtere Entscheidungen mit KI in der Politik?

Jedoch verstummt der Ruf nach einem verstärkten Einsatz von KI und verwandter Technologien bei der Ausübung staatlicher Autoritätsfunktionen deswegen nicht. Begründet wird dies etwa mit der Vermeidung menschlicher Voreingenommenheit und der rigorosen Sachlichkeit, die digitale Systeme von vornherein mit sich bringen. Damit verknüpft sich die Hoffnung, dass der Fortschritt derartige technische „Kinderkrankheiten“ mit der Zeit eliminiert, während hingegen ein auf jeden Fall immer bestehender „menschlicher Bias“ damit umgangen werden könne.

Angewandter KI werden aber auch in der praktischen Politik erhebliche Kompetenzen zugesprochen. Gemäß einer Studie des spanischen Center of the Governance of Change würde ein Viertel der Befragten es bevorzugen, dass politische Entscheidungen eher von einer KI als von Politikern aus Fleisch und Blut getroffen werden würden. Darin mag einerseits eine allgemeine und derzeit weit verbreitete Ernüchterung gegenüber der Demokratie und ihrer traditionellen Institutionen zum Ausdruck kommen. Andererseits weist dieses Ergebnis auch auf ein sich wandelndes, zunehmend „technozentrisches“ Weltbild hin, welches jedoch zugleich eine Paradoxie enthüllt, erhoffen sich heute doch viele von der Politik gerade auch einen Schutz vor Technisierung und Disruption.

Tech-Unternehmen und KI als gesellschaftliches Steuerungsinstrument

Wille und Bereitschaft, intelligente Technologie für die Lösung gesellschaftlicher Probleme einzusetzen sind weit verbreitet. Google will KI gezielt für „gesellschaftliche Herausforderungen“nutzen, konkret etwa auch in der Arbeitsmarktpolitik, im Natur- und Landschaftsschutz oder anderen klassischerweise staatlichen Domänen. Auch in der Wirtschaftspolitik ist eine aktive Einbindung von KI Gegenstand zahlreicher Diskussionen. Durch deren immer besser werdende Prognosefähigkeit können Vorhersagen perspektivisch immer weiter, bis hin zur absoluten Verlässlichkeit perfektioniert werden, so die Argumentation. Jack Ma, Gründer von Alibaba, geht sogar so weit zu sagen, dass die Übertragung derartiger Kompetenzen an eine KI dazu führen würde, dass Marktunsicherheiten generell überwunden werden könnten und dies letztlich erlauben würde, „die Planwirtschaft zu verwirklichen“. Andrew Ng, oft als „KI-Pionier“ titulierter, ehemaliger führender Mitarbeiter der KI-Forschungsabteilungen von Google und Baidu und heute einer der maßgeblichen Tech-Investoren auf diesem Gebiet, gibt das Bildungsziel einer „KI-betriebenen Gesellschaft“ aus, die maßgeblich durch intelligente Technologie geprägt wird. Selbst von KI als einer „Friedensmaschine“ ist bei manchem, wie dem renommierten finnischen KI-Forscher Timo Holenka, die Rede sowie von dem Ziel, Demokratie durch deren Einsatz „besser zu machen“. Statt wichtige gesellschaftliche und politische Entscheidungen einigen wenigen zu überlassen, selbst wenn diese ihr Mandat aus freien und unabhängigen Wahlen beziehen, sollte der Einsatz von KI demnach die „Weisheit der Vielen“ aggregieren, wovon man sich eine höhere Stabilität der demokratischen Systeme verspricht.

Mahnende Stimmen gegen den Einsatz von KI in der Politik

Demgegenüber stehen mahnende Stimmen, wie die des französischen Präsidenten Emanuel Macron. Dieser erkennt gleichfalls an, dass die gerade stattfindende technologische Revolution in Wahrheit vor allem auch eine politische ist, weist aber auf die Bedrohungen für die Demokratie durch schlecht im System verankerte KI und deren Beteiligung an der politischen Entscheidungsfindung hin. Noch deutlicher wird der selten um visionäre Ansätze verlegene Tesla-, SpaceX- und Neuralink-Gründer Elon Musk, demzufolge der Rückgriff auf KI oder gar die Übertragung politischer Kompetenzen an diese einen „unsterblichen digitalen Diktator“ erschaffen könnte.

Tatsache ist, dass die Einbindung von KI als unterstützendes Instrument, aber auch als maßgebliche Instanz der politischen Entscheidungsfindung keine Phantasterei, sondern vielmehr eine sich bereits etablierende Realität darstellt. Der „staatliche Organismus“ wird somit auch innerhalb seines „zentralen Nervensystems“ zunehmend technologisch herausgefordert. Die immer weiter fortschreitende Entwicklung hat bereits eine gesamtgesellschaftliche technologische Transformation eingeleitet. Eine entsprechende breite Diskussion über die Folgen für das Handeln des Staates, die praktische Politik, wäre daher dringend geboten – und zwar jenseits aktueller Diskurse und Weissagungen, die aufgeregt zwischen positiven ökonomischen Zukunftsversprechungen einerseits und düsteren dystopischen Schreckensszenarien andererseits oszillieren.

KI in der Politik als „Disruptive Innovation“

Disruptive Innovationen wie der Einsatz von KI in der (politischen) Entscheidungsfindung stellen unzweifelhaft Herausforderungen für Kernfunktionen des nationalen wie auch des internationalen politischen Systems dar. Die Grundlagen der herrschenden Ordnung, Regeln, Institutionen, und damit die Machtpositionen verändern sich tiefgreifend. Digitale Technologien wie KI und maschinelles Lernen versetzen Individuen und Gruppen, die diese zu nutzen wissen, potenziell in die Lage, Dinge zu tun, die bisher Staaten und staatlichen Organisationen vorbehalten waren. Diese „digital Ermächtigten“ sind nicht im klassischen Sinne gesellschaftlich legitimiert oder prinzipiell „moralisch gebunden“. Damit stellt sich die grundsätzliche Frage nach der Existenzberechtigung des Staates. Eine ganz neue, eigene gesellschaftliche disruptive Qualität ist somit entstanden. Die Aufgabe, diesen mit einer humanen Prägung zu versehen, liegt bei uns.

Das Thema der „Algoritmic Governance“ ist Bestandteil einer 3 teiligen Reihe auf diesem Blog: zu Teil 1 – hier entlang.

Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Wie der Staat mit Daten umgeht. Was ist gesellschaftlich akzeptabel?“:

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Wir reden viel über „Big Data“ und Deep Learning Netzwerke, die Unmengen an Daten benötigen. Dabei kann es so einfach sein – jedenfalls im Marketing. Um Kundenprofile zu erstellen bedarf es nur weniger Informationen:

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Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Ein neues Zeitalter im Marketing: Künstliche Intelligenz, maschinelle Kreativität, virtuelle Realitäten & DNA-Targeting„:

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Erkennungszeichen Alexander Gaulands (AfD) ist die grüne Krawatte mit Jagdhundmuster. Dieses Modell „Alexander“ gibt es bei Amazon zu kaufen. Interessant ist, wer sich dafür interessiert und was Kunden gekauft haben, die auch Gaulands Krawatte kauften…

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Man braucht nicht unbedingt Deep Learning und Big Data, um aus Daten Ableitungen für das Marketing zu gewinnen. Was die Vorliebe für Mayonnaise oder die Haltung zur Legalisierung von Marihuana über einen Menschen aussagt:

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Die Älteren unter uns, die noch in der Lage sind, den süßen Klang des Einwahlprozesses eines 14.4er Modems pfeifend zu simulieren, mögen diesem Sujet vermutlich mehr Verständnis entgegenbringen. Unsere Generation hat frühzeitig gelernt, dass Töne immer auch stellvertretend für spezifische Informationen stehen können. Aber kein Generation-Y-Bashing an dieser Stelle: rohe, ungezähmte Technik, außerhalb der sicheren Grenzen selbsterklärender Nutzeroberflächen, war nun auch nicht gerade das Gelbe vom Ei. Es geht hierbei allerdings auch nicht um die schnöde „Sounderkennung“ à la Shazaam, der App, mit der man dem Namen nach unbekannte Ohrwürmer im Radio per Analyse des Klangmusters bestimmen kann, sondern um die klangliche Darstellung sowie die darauffolgende kognitive Dekodierung von – aufbereiteten – Daten wie Diagrammen und Infografiken.

Big Data, Smart Data – und Acoustic Data?

Was auf den ersten, äh, Blick seltsam scheint, hat durchaus Potenzial unsere Mediennutzungsgewohnheiten zu verändern – sofern die akustische Aufbereitung einen zusätzlichen Wert liefert. Dieser kann in erhöhter Usability bzw. dem „Ease of Use“ von Informationsangeboten, verbesserter Didaktik – Erzeugung von „A-Ha-Effekten“ – oder auch in weiterführenden Verarbeitungsprozessen auf akustischer Basis – dort wo es sinnvoller ist, mit Klangsignalen statt mit reinen Binärdaten, zu arbeiten – begründet sein.

In der Folge möchten wir hierzu drei Praxisbeispiele vorstellen:

1. Immobilienindex als Arie

Der Case-Shiller Home Price Index gilt in den USA als einer der führenden Immobilien-Indizes. Als die Nachrichtenredaktion von npr („National Private Radio“), ein Zusammenschluss der nicht-kommerziellen US-Hörfunksender, über die neuen Monatszahlen auf dem Immobilienmarkt berichten wollte, sah sie sich wie so oft mit dem „Sinnes-Problem“ der Radioarbeit konfrontiert: Was prima in seiner visuellen Darreichungsform funktioniert – die Darstellung der Entwicklung in einem Diagramm oder einer Grafik – stellt die Berichterstattung auf rein akustischem Wege vor erhebliche Probleme. Kompensieren lässt sich dieser Nachteil gewöhnlich nur durch umfassende Verbalisierung, die einen womöglich simplen Sachverhalt durch wortreiches Beschreiben plötzlich übermäßig komplex erscheinen lässt. Bei npr behalf man sich mit einer ungewöhnlichen Vorgehensweise – die Intonation des Diagramms in der Kunstform des Operngesangs. Die Tonlage bildete dabei den Kurvenverlauf der Indexzahlen ab. Die Höhenflüge in den Jahren 2006/2007 werden damit genauso „erhörbar“ wie die darauffolgende Immobilienkrise und der damit einhergehende Preisverfall.

Ein Jahrzehnt Preisentwicklung auf dem US-Eigenheimmarkt – gesungen als Oper:

2. Zieleinlauf der 100m-Olympiasieger im historisch-akustischen Vergleich

Die New York Times hat 2010 anlässlich der Olympischen Spiele sehr ausgiebig mit der akustischen Darstellung von originär visuell dargestellten Sachverhalten experimentiert. Vielleicht das eindrucksvollste Beispiel ist die Gegenüberstellung sämtlicher Zieleinläufe der Goldmedaillengewinner bei den Olympischen Spielen seit 1896. Beginnend mit dem schnellsten – Usain Bolt bei seinem Olympiasieg 2010 – wird jeder Olympiasieger entsprechend seiner Einlaufzeit mit einem Ton versehen. Es gelingt damit auf eindrucksvolle Weise, die auf dem Papier zwar eigentlich immensen Zeitabstände zwischen den Sprintern in Echtzeitrelation zu setzen und dadurch die spröden Daten und Fakten um eine „fühlbare“ Dimension zu erweitern.

3. Algorithmen beim sortieren zuhören

Eine weitere Anwendunsgmöglichkeit ist die Statusanzeige bei Datensortierprozessen bzw. die Unterscheidbarkeit von Algorithmen über akustische Signale. Um in den vollen Genuss dieser multimedialen Errungenschaft zu kommen, sollten Sie dringend ihre Lautsprecherboxen auf extralaut stellen und – ganz wichtig – die Untertitel im Youtube-Video einschalten.

Quelle: Thoughts On Media

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Heißt: Man nehme einen Clip mit einem politischem Amts- oder Mandatsinhaber und lege diesem einige Worte in den Mund, die dieser so nie geäußert hat – einfach indem man diese selbst spricht. Die entsprechenden – eigenen – Lippenbewegungen werden dann so täuschend echt auf das Ursprungsvideo übertragen, dass kaum noch feststellbar ist, dass die Aussage gar nicht so gefallen ist – der perfekte Werkzeugkasten für den DIY-Verschwörungstheoretiker.

Wenn Sie also schon immer mal Frauke Petry ein überzeugtes, tränenreiches und liebevolles Bekenntnis zur Willkommenskultur in Deutschland abringen wollten, hier ist Ihr Tool:

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