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Die Dystopie des Jahres 2054 im Film “Minority Report”, gedreht 2002 nach einer Romanvorlage von Philip K. Dick aus dem Jahr 1956, l\u00e4sst so gut wie keine Verbrechen mehr zu, da die Polizei\u00a0nun endlich \u2013 zumindest vermeintlich \u2013 in die Lage versetzt werden soll, Verbrechen zu verhindern, bevor diese \u00fcberhaupt geschehen. M\u00f6glich machen sollen das sogenannte\u00a0“Precogs”, das sind Troikas, die mit quasi \u00fcbersinnlichen Kr\u00e4ften in die Zukunft blicken k\u00f6nnen. Diese mit einer Allmacht auszustattenden Polizisten im Film zeugen zwar von\u00a0einer dystopischen Gesellschaft, die schon stark an jene Albtr\u00e4ume in George Orwells Romanen erinnert. Dennoch ist bereits heute ist ein solches Szenario nicht mehr so fern von der Realit\u00e4t. Durch den\u00a0Fortschritt im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) r\u00fcckt der Traum \u2013 oder eher Albtraum \u2013 vom\u00a0Predictive Policing, der pr\u00e4ventiven Strafverfolgung immer n\u00e4her.<\/p>\n
Zumeist mit \u2013 zumindest angeblich \u2013 guten Absichten verfolgen Forscher weltweit das Ziel, auch Algorithmen zur Vorhersage von Verbrechen zu entwickeln. Und langsam scheinen derartige Bem\u00fchungen von Erfolg gekr\u00f6nt zu sein, wie ein Forschungsprojekt der University of Chicago derzeit eindrucksvoll belegt. “Mit unserem Algorithmus kann man sagen, dass es am n\u00e4chsten Mittwoch an der Kreuzung 37th Street und Southwestern Avenue einen Mord geben wird”, behauptet Ishanu Chattopadhyay, Professor an der University of Chicago und Entwickler des Algorithmus in der britischen Wissenschaftszeitschrift BBC Science Focus<\/em>.\u00a0<\/p>\n Wie funktioniert der neue Algorithmus?<\/strong><\/p>\n Der Algorithmus unterteilt eine beliebige Stadt in rund jeweils 92 Quadratmeter gro\u00dfe Kacheln und verwendet die in der Vergangenheit erfassten polizeilichen Daten zu Gewalt- und Eigentumsdelikten, um k\u00fcnftige Verbrechen eine Woche im Voraus mit einer Genauigkeit von erstaunlichen etwa 90 Prozent vorherzusagen. An f\u00fcr sich nichts Neues, allerdings unterscheidet sich laut Chattopadhyay ihre Methode stark von anderen algorithmischen Vorhersagen dieser Art. Herk\u00f6mmliche KI-Tools setzten demnach voraus, dass die Kriminalit\u00e4t von Brennpunkten ausgeht und sich von dort aus auf andere Gebiete ausweitet.<\/p>\n Solche Ans\u00e4tze, so argumentiert der Forscher, lie\u00dfen jedoch das komplexe soziale Umfeld von St\u00e4dten au\u00dfer Acht und w\u00fcrden durch die vom Staat zur Strafverfolgung eingesetzte \u00dcberwachung auch negativ beeinflusst. Der von\u00a0Chattopadhyay entwickelte\u00a0Algorithmus hingegen analysiert fr\u00fchere Ereignisprotokolle \u2013 also detaillierte Berichte mit Informationen dar\u00fcber, wann, wo und welche Art von Verbrechen stattgefunden hatte \u2013\u00a0unter Ber\u00fccksichtigung vieler anderer Faktoren \u2013 und prognostiziere dann die Verbrechenswahrscheinlichkeit.\u00a0<\/p>\n “Wir beginnen mit diesem Ereignisprotokoll und digitalisieren dann die Stadt in kleine Bereiche von etwa zwei Blocks mal zwei Blocks \u2013 etwa 300 Meter im Durchmesser”, erkl\u00e4rte der Professor.\u00a0“Und in einer dieser Kacheln sehen wir diese Zeitreihe der verschiedenen Ereignisse, wie Gewaltverbrechen, Eigentumsdelikte, T\u00f6tungsdelikte und so weiter. Unser Algorithmus betrachtet diese sich gemeinsam entwickelnden Zeitreihen und findet heraus, wie abh\u00e4ngig sie voneinander sind und wie sie sich gegenseitig beeinflussen \u2013 wie sie sich also gegenseitig formen.”<\/p>\n Bisher wurde das Programm in acht verschiedenen US-St\u00e4dten getestet, darunter in Chicago, Los Angeles sowie Atlanta und Philadelphia.\u00a0In einer separaten Versuchsreihe untersuchte das Team um Chattopadhyay auch die polizeiliche Reaktion auf Verbrechen, indem es die Anzahl der Verhaftungen nach strafrechtlich relevanten Vorf\u00e4llen in Stadtvierteln mit\u00a0unterschiedlichem sozio\u00f6konomischem Status\u00a0analysierte und die dadurch gewonnenen Daten dann miteinander verglich. Sie stellten fest, dass Verbrechen in wohlhabenderen Gegenden zu mehr Verhaftungen f\u00fchrten, w\u00e4hrend die Zahl der Verhaftungen in benachteiligten Vierteln zur\u00fcckging. Verbrechen in Armenvierteln f\u00fchrten jedoch nicht zu mehr Verhaftungen, was auf eine Voreingenommenheit bei der polizeilichen Reaktion und Durchsetzung von Gesetzen schlie\u00dfen l\u00e4sst.<\/p>\n Von solchen interessanten Feststellungen abgesehen, l\u00e4sst der Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz zur Strafverfolgung bei vielen jedoch die Alarmglocken l\u00e4uten.<\/p>\n Gefahren der KI\u00a0<\/strong><\/p>\n Denn sobald entsprechende Technologien vorhanden sind, werden sie \u2013 und auch das hat die Geschichte der menschlichen Zivilisation leider allzu oft gezeigt \u2013 oft auch missbraucht. Auch besteht die F\u00e4higkeit von\u00a0Algorithmen, Verbrechen vorherzusagen, lediglich darin, per definitionem unsichere Wahrscheinlichkeiten zu errechnen, die dar\u00fcber hinaus zudem von vielen weiteren, unbekannten oder nicht vorhersehbaren Faktoren abh\u00e4ngig sind, wie auch Chattopadhyay nach der Ver\u00f6ffentlichung seiner Studie gegen\u00fcber US-Medien einr\u00e4umte:<\/p>\n “Die Vergangenheit sagt nichts \u00fcber die Zukunft aus. Die Frage ist: In welchem Ma\u00dfe beeinflusst die Vergangenheit tats\u00e4chlich die Zukunft? Und inwieweit sind die Ereignisse spontan oder wirklich zuf\u00e4llig? \u2026 Unsere F\u00e4higkeit, Vorhersagen zu treffen, ist dadurch begrenzt.”<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n Bereits seit Langem nutzt die Polizei jedes verf\u00fcgbare Instrument, um Verbrechen aufzukl\u00e4ren oder gar vorherzusagen. Bevor es technologische Fortschritte gab, setzten sich Polizisten in Konferenzr\u00e4umen zusammen und markierten mit\u00a0Stecknadeln solche Orte, an denen zuvor Verbrechen ver\u00fcbt wurden. Dadurch erhofften sich die Ermittler, auff\u00e4llige H\u00e4ufungen ausfindig machen zu k\u00f6nnen, die ihnen Hinweise darauf geben w\u00fcrden, wo sie einen T\u00e4ter als n\u00e4chstes suchen sollten, um ihn dingfest zu machen.<\/p>\n In den letzten 15 Jahren begannen die gr\u00f6\u00dften Polizeidienststellen der USA, darunter jene in New York, Los Angeles und Chicago, \u00fcber M\u00f6glichkeiten nachzudenken, die K\u00fcnstliche Intelligenz einzusetzen, um Verbrechen nicht nur analysieren, sondern auch vorhersagen zu k\u00f6nnen. Bei ihrer Suche wandten sie sich an Unternehmen zur professionellen Datenanalyse wie PredPol und Palantir, die unter anderem auch Software zur pr\u00e4ventiven Strafverfolgung entwickeln. Bei s\u00e4mtlichen diesen “Predictive Policing Tools” werden Daten \u2013 wie etwa Verbrechensberichte, Verhaftungsprotokolle und auch Bilder von Nummernschildern \u2013 in einen Algorithmus eingespeist, der darauf programmiert ist, nach Mustern zu suchen. Anhand der gefundenen Muster l\u00e4sst sich dann ungef\u00e4hr vorhersagen, wo und wann eine bestimmte Art von Ereignissen, also hier Verbrechen, in Zukunft auftreten k\u00f6nnte, was allerdings zweifellos durchaus auch zu voreiligen Verhaftungen oder noch schlimmeren Ma\u00dfnahmen der “Pr\u00e4vention” f\u00fchren kann.\u00a0<\/p>\n So st\u00fctzten sich die polizeilichen Bem\u00fchungen zur Verbrechensbek\u00e4mpfung in der Regel auf Berichte \u00fcber Straftaten, die implizit eine komplexe Beziehung zwischen Verbrechen, Polizeiarbeit und Gesellschaft widerspiegeln. Infolgedessen haben die Vorhersage von Verbrechen und die vorausschauende Polizeiarbeit eine Kontroverse ausgel\u00f6st, da die neuesten, auf K\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen nur begrenzte Einblicke in das soziale System der Kriminalit\u00e4t haben und die Beamten zudem auch zu falschen R\u00fcckschl\u00fcssen verleiten k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n Wenn ein Algorithmus beispielsweise vorhersagt, dass ein Polizeibeamter an einem bestimmten Ort erschossen wird, und daraufhin mehr bewaffnete Polizisten in dieses Gebiet entsandt werden, k\u00f6nnte diese Vorhersage somit auch zu einer “sich selbst erf\u00fcllenden Prophezeiung” werden. Und obwohl Chattopadhyays Software\u00a0in rund 90 Prozent der F\u00e4lle richtig liegen mag, bedeutet das noch lange nicht, dass damit auch mehr Verbrechen verhindert werden k\u00f6nnen. Es bedeutet lediglich, dass an den von der Software als Schauplatz k\u00fcnftiger Verbrechen vorhergesagten Orten, pr\u00e4ventiv ein paar mehr Polizisten eingesetzt werden k\u00f6nnen, die in der Folge allerdings vermutlich jeden, der in diesen Gebieten verkehrt, als potenziell verd\u00e4chtig betrachten k\u00f6nnten.<\/p>\n Am Ende des Films “Minority Report” zeigt das System Schwachstellen, die Vorhersagen manipulierbar machen und sowohl zu falschen Verd\u00e4chtigungen als auch falschen Vorhersagen f\u00fchren.<\/p>\n Neben den erhofften Vorz\u00fcgen besteht bei der Verwendung von derartigen “Predictive Policing Tools”\u00a0die nicht zu untersch\u00e4tzende Gefahr, dass autorit\u00e4re Systeme sie dazu nutzen k\u00f6nnen, um st\u00f6rende Andersdenkende oder gar Oppositionelle “loszuwerden”. Chattopadhyay schlussfolgert:<\/p>\n “Wir sind uns der Gefahr bewusst, dass leistungsstarke Prognoseinstrumente \u00fcbereifrigen Staaten im Namen des Schutzes der Zivilbev\u00f6lkerung in die H\u00e4nde spielen. Meine Teamkollegen und ich haben viel dar\u00fcber gesprochen, dass wir nicht wollen, dass es als rein pr\u00e4diktives politisches Werkzeug eingesetzt wird. Wir wollen, dass es haupts\u00e4chlich zur Optimierung der Politik eingesetzt wird. Wir m\u00fcssen dies erm\u00f6glichen, denn es reicht nicht aus, ein Papier aufzustellen und den Algorithmus zu haben. Wir wollen, dass der B\u00fcrgermeister oder die Administratoren das erzeugte Modell nutzen, um Simulationen durchzuf\u00fchren und die Politik zu informieren.”<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n W\u00e4hrend viele andere Lebensbereiche stark von KI-Prognosen profitieren k\u00f6nnen, sollte die Polizei angesichts der nicht zu leugnenden Fehleranf\u00e4lligkeit besser beraten sein, weiterhin auf menschliche F\u00e4higkeiten statt auf Algorithmen zu setzten. Sicher klingt das pessimistisch, aber in Anbetracht des systematischen Missbrauchs \u00e4hnlicher experimenteller Software zur Unterst\u00fctzung der Polizei \u2013 ganz zu schweigen von den systematischen \u00dcbergriffen auf gef\u00e4hrdete Bev\u00f6lkerungsgruppen, die es in der Arbeit der US-Polizei ohnehin schon lange, ohne jegliche KI gibt \u2013 scheint dieser Pessimismus durchaus berechtigt zu sein.<\/p>\n Mehr zum Thema –<\/strong>\u00a0Wenn die EU-Chatkontrolle aus besorgten Eltern P\u00e4dophile macht<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n
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