Der Begriff der Governance bezeichnet in den Politik- und Gesellschaftswissenschaften gewöhnlich die staatliche Aufgabe der Führung und Steuerung der Amts- bzw. Regierungsgeschäfte und dient dabei der Beschreibung der dazu notwendigen Prozesse und Strukturen. Von Algorithmic Governance ist dann meist die Rede, wenn in diesem Kontext diskutiert wird, ob menschliche politische Entscheidungen durch datenbasierte Technologie ergänzt oder vollständig ersetzt werden könnten oder sollten.

Code is Law – Wenn-Dann-Prinzip und Algorithmic Governance

In Anlehnung an Laurence Lessigs Diktum „Code is Law“  ließe sich diese Vorgehensweise als die Automatisierung der Ausführung vorab definierter (staatlicher) Regeln beschreiben. Die Anwendung des hier zugrundeliegenden, der Computerprogrammierung entlehnten „Wenn-Dann“-Prinzips („if this … then that…“, „IFTTT“) basiert auf der Annahme, dass sich zuvor definierte – und legitimierte – Entscheidungsmuster auf spätere Situationen anwenden lassen. Die nachfolgende Exekution anstehender Entscheidungen kann dann idealerweise autonom erfolgen, ohne dass es eines weiteren menschlichen Eingreifens zwingend bedürfte.

Chancen und Herausforderungen von Algorithmic Governance

Die Vorteile eines solchen Systems werden zuerst in der Effizienzsteigerung gesehen, die hierbei für die staatliche Entscheidungsfindung und -ausführung durch die Automatisierungszuwächse zu erwarten wären. Ähnliche oder identische Entscheidungsfragen müssten nicht immer wieder neu verhandelt, sondern könnten durch die einmalige Festlegung auch für die Zukunft verbindlich geregelt werden. Des Weiteren ließen sich Verwaltungsentscheidungen versachlichen, da das einmal gefundene Regelsystem für alle Betroffenen gleichermaßen zur Anwendung käme, ungeachtet möglicher persönlicher Präferenzen der Entscheider „vor Ort“. Damit ginge dieser Argumentation folgend ein Zuwachs an Fairness und Gleichberechtigung einher.

Demgegenüber ist jedoch eine potenzielle „Entmenschlichung“ politischer Entscheidungen durch eine weitergehende Automatisierung anzumerken. Gerade dann, wenn diese nicht mehr unter Berücksichtigung individueller Situationen getroffen werden, sind Verzerrungen und soziale Härten zu erwarten. Auch stellen sich Fragen nach den Verantwortlichkeiten im Einzelfall – und zwar sowohl politisch als auch rechtlich.

Die Herausforderung für Algorithmic Governance besteht demnach vor allem darin, das richtige Maß und einen Ausgleich zwischen diesen beiden Polen zu finden.

Von Algorithmic Governance zu AI Governance

Sofern in der Regierungs- und Verwaltungstätigkeit nicht nur fest programmierte Algorithmen, sondern auch intelligente, selbst lernende Systeme zum Einsatz kommen, verändert dies die Spielregeln für den Einsatz algorithmischer Verfahren und ebenso deren Bewertungsmaßstäbe grundsätzlich. Entsprechend hat sich hier inzwischen der Begriff der AI Governance (AI für Artificial Intelligence) als abgrenzende Bezeichnung etabliert.

Ganz entscheidend ist dabei: Der Einsatz von intelligenten, autonomen, selbst lernenden Systemen steht im Widerspruch zum IFTTT-Automatismus des „Code is Law“. Während herkömmliche Algorithmic Governance allein auf einem festen, menschlich definierten Regelsystem beruht, führt die Kombination mit KI potenziell zu einer Verselbständigung der Entscheidungsmuster. Begründet liegt dies in den Methoden des maschinellen Lernens, die ja gerade auf Autonomie in der Funktionsfähigkeit eines Systems zielen. Insbesondere wenn eine Anwendung eigenständig Kausalitäten identifizieren soll (wie beim Unsupervised Learning) oder eine eigene Strategieentwicklung gefordert ist (wie beim Reinforcement Learning), verwischen die Grenzen zwischen ursprünglicher menschlicher Intention und abgeleiteter Systemlogik schnell. In der Praxis kommen heute zudem immer öfter Kombinationen aus verschiedenen Verfahren zum Einsatz, was die Problematik weiter verschärft. Es ist oft schwierig, den Pfad der Entscheidungsfindung, den ein lernendes System eigenständig eingeschlagen hat, zu rekonstruieren. Damit ist aber gerade eben keine starre Festlegung von abgewogenen Entscheidungsalternativen für spezifische Situationen möglich.

AI Governance: KI und Algorithmic Governance

Während Maßnahmen auf Grundlage herkömmlicher Algorithmic Governance ihre Rechtmäßigkeit aus diesem zuvor abgestimmten, „festverdrahteten“ Regelsystem beziehen, justieren sich KI-Systeme auf Grundlage ihres Lernfortschrittes permanent eigenständig neu. Dies mag legitim erscheinen, sofern zumindest die Ziele, anhand derer dies geschieht, Ausfluss eines am Staatszweck orientierten (demokratischen) Verfahrens sind. Gleichwohl ist für die Erreichung politischer Ziele in der Demokratie auch die Art und Weise ihres Zustandekommens relevant. Zieldefinitionen, anhand derer ein lernendes System sich ausrichtet, können schließlich stets nur quantitativer Natur sein. Die Auswirkungen einer solchen politischen Zieloptimierung weisen jedoch immer auch eine qualitative Dimension auf, deren Tragweite ein Algorithmus nie erfassen kann. Beispielsweise ist es sicherlich möglich, einem System eine bestimmte „optimale“ Budgetallokation als Ziel vorzugeben, die Frage, ob diese dann im Ergebnis im Einklang mit einem wie auch immer definierten Gemeinwohl steht, ist eine ganz andere und kann weder in der Praxis technisch noch in der Theorie legitim durch eine KI beantwortet werden, sondern verbleibt zwangsläufig Gegenstand der menschlichen Domäne.

Die faktischen Erscheinungsformen von Algorithmic Governance sollen in einem folgenden Beitrag behandelt werden, bevor sich dann ein weiterer Artikel mit der Legitimation algorithmischer Entscheidungen – insbesondere auch unter Rückgriff auf Verfahren des maschinellen Lernens und KI befasst.

Der Artikel erschien in überarbeiteter und deutlich erweiterter Form in der SWS-Rundschau, Andreas Wagener: Demokratische Legitimation von AI Governance, Sozialwissenschaftliche Rundschau, Heft 4/2021, 61. Jahrgang, S. 369 – 390

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

Mehr Informationen zum Thema KI im Marketing finden Sie im Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing, Haufe, Freiburg, 2023

Mehr zu Themen wie Industrie 4.0, Big Data, Künstliche Intelligenz, Digital Commerce und Digitaler Ökonomie finden Sie auf unserer Newsseite auf XING sowie auf Facebook.

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Die digitale Früherziehung ist ja ein heikles Thema. Vermutlich ist eine schrittweise Konfrontation mit den Gerätschaften der Digitalisierung eine sinnvolle Herangehensweise. Dazu gehört auch die frühe Auseinandersetzung mit digitalen Hürden zum Aufbau der Frustrationstoleranz. Ein Experiment im familiären Rahmen:

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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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Vermittlung „medientechnischer Verantwortung“ per Handyverbot

Interessant ist dabei die Motivation für dieses Vorgehen: Denn begründet wird die Maßnahme „mit dem Ziel, die Schülerinnen und Schüler an unserem Gymnasium zu medientechnisch verantwortungsvollen Persönlichkeiten zu erziehen“.

Die Schulleitung beruft sich dabei in einem entsprechenden Schreiben an die Eltern auf Art. 56 Abs.(5) des bayerischen Gesetz über das Erziehungs- und Unterrichtswesen (BayEuG):

Im Schulgebäude und auf dem Schulgelände sind Mobilfunktelefone und sonstige digitale Speichermedien, die nicht zu Unterrichtszwecken verwendet werden, auszuschalten. Die unterrichtende oder die außerhalb des Unterrichts Aufsicht führende Lehrkraft kann Ausnahmen gestatten. Bei Zuwiderhandlung kann ein Mobilfunktelefon oder ein sonstiges digitales Speichermedium vorübergehend einbehalten werden.

Für mich leiten sich daraus zwei Fragen ab:

1.) Wie glaubt eigentlich der bayerische Gesetzgeber, dass Medienkompetenz erworben wird?

Und 2.): Wie will eine Schule ernsthaft „medientechnisch verantwortungsvolle Persönlichkeiten“ bilden, wenn das Einzige, was ihr zur Medientechnik einfällt, ist, diese auszuschalten?

Verantwortung lernen ohne eigenes Handeln?

Natürlich, wer selbst Kinder im „Anwenderalter“ hat, weiß oft zur Genüge von exzessivem Smartphonegebrauch und daraus womöglich resultierenden kleineren und größeren Familiendramen zu berichten. Aber ist ein Abschalten ernsthaft eine Lösung? Wäre es nicht die primäre pädagogische Aufgabe, sich aktiv und intensiv damit auseinanderzusetzen? Verantwortung kann nur übernehmen wer auch handeln und das heißt in diesem Fall anwenden darf – zunächst zum Beispiel unter Anleitung und dann Schritt für Schritt selbständiger.

Verbote statt Kompetenzaufbau

Das setzt natürlich auch voraus, dass diejenigen, die Anleitung geben sollen, dazu auch die Kompetenz besitzen. Und vermutlich liegt hier das Problem: Snapchat, Instagram, Twitter kennen die meisten Eltern und Lehrer bestenfalls vom Hörensagen. Dann ist es natürlich schwierig, hier einwirken zu können. Also wird alles Digitale pauschal dämonisiert. Man versteckt sich hinter angewandter Verbotsautorität. Die eigentlich zu lösenden Aufgaben und Probleme werden auf außerhalb der erzieherischen Sphäre verlegt. Dabei wäre Bildung genau hier so unendlich wichtig. Es gäbe eine Menge zu vermitteln: nicht nur aus ökonomischen Gesichtspunkten, sondern auch etwa bei Fragen nach einer selbstbestimmten „Datenidentität“ oder Verhaltenskodizes im Netz.

Damit – und nicht mit pauschalen Verboten – würde man Kinder zu „medientechnisch verantwortungsvollen Persönlichkeiten“ erziehen.

Aber so wie in Bayern, am Würzburger Matthias-Grünewald-Gymnasium, überlässt man die Beantwortung dieser wichtigen Fragen lieber sich selbst – das entspricht einer pädagogischen und bildungspolitischen Bankrotterklärung.

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42% der Unternehmen gaben dabei an, dass sie nicht über die erforderlichen Mitarbeiter im Unternehmen verfügen, um die Digitalisierung voranzutreiben.

Bitkom: Unternehmen nutzen häufiger Faxgeräte als Soziale Netzwerke

Quelle: Bitkom

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Um die digitale Kompetenz der Deutschen ist es weiterhin nicht gut bestellt. Jüngstes Beispiel: Im Rahmen einer repräsentativen Befragung zu Begrifflichkeiten aus dem Digitalumfeld konnten nur 13% etwas mit dem Begriff Wearables anfangen. Nur 5% konnten auch erklären, was sich dahinter verbirgt. Auch die weiteren Ergebnisse lassen nichts Gutes für Deutschlands digitale Zukunft erhoffen.

Bekanntheit digitaler Begriffe in Deutschland (TNS infratest)

Quelle: TNS Infratest

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