Algorithmen fürs Gemeinwohl

Algorithmisch gesteuerte Entscheidungsprozesse sind derzeit in vielen Lebensbereichen auf dem Vormarsch. Sie stehen in der Kritik, weil sie zunehmend wichtige Entscheidungen von Menschen übernehmen, dabei aber in vielen Fällen intransparent arbeiten. Da bekannt ist, dass Algorithmen unfaire und fehlerhafte Entscheidungen treffen können, beschäftigen sich viele mit der Frage, wie wir sie kontrollieren oder ihre Nutzung eingrenzen können. Allerdings gibt es weit weniger Ideen, wie Algorithmen im Sinne des Gemeinwohls einsetzbar sind, um Benachteiligung, Diskriminierung oder Marktversagen aufzudecken und zu bekämpfen. An diesem Thema arbeitet die Stiftung Neue Verantwortung gemeinsam mit der Bertelsmann Stiftung.

Das digitale Zeitalter ist das Zeitalter der Algorithmen. Algorithmisch gesteuerte Entscheidungsprozesse sind derzeit in vielen Lebensbereichen auf dem Vormarsch.  Solche Entscheidungssysteme werden mittlerweile zunehmend kritisch reflektiert. Häufig wird gefragt, wie wir Algorithmen kontrollieren können und ob wir die Anwendungsbereiche von Algorithmen eingrenzen müssen. Vor allem werden Wege gesucht, die „Black Box Algorithmus“ zu öffnen und dadurch Überprüfbarkeit sicherzustellen.Tatsächlich zeigen viele aktuelle Beispiele, wie unfair und problematisch algorithmische Entscheidungsfindung sein kann - etwa wenn sie herangezogen werden, um über Kreditvergaben zu entscheiden. Deswegen ist es zweifelsohne wichtig, sich mit den Schwächen und Herausforderungen von algorithmischen Systemen zu befassen.

Allerdings bergen Algorithmen für die Objektivierung von Entscheidungen und die Lösung von Problemen große Potenziale. Denn auch von Menschen getroffene Entscheidungen sind mit erheblichen Schwächen behaftet. Etwa weil Menschen von subjektiven Einschätzungen geleitet werden, oder weil die Komplexität einer Sachlage schlicht die zeitlichen oder kognitiven Kapazitäten von Personen übersteigt.

Das neue Kooperationsprojekt zwischen der Stiftung Neue Verantwortung und der Bertelsmann Stiftung verfolgt daher eine zu den verbreiteten kritischen Ansätzen komplementäre Strategie, indem es das gesellschaftliche Potenzial von algorithmischen Systemen ins Zentrum der Projektarbeit stellt. Zu diesem Zweck verfolgt das Projekt einen Bottom-up-Ansatz: Am Beispiel von gesellschaftlichen Handlungsbereichen, die von algorithmischer Entscheidungsfindung besonders profitieren können, soll geklärt werden, wie algorithmische Systeme per Design gemeinwohlorientiert gestaltet werden können. Ziel ist es, Prinzipien zu identifizieren, über die bereits in der technischen Entwicklungsphase sichergestellt wird, dass Algorithmen ihr gesellschaftliches Verbesserungspotenzial voll entfalten können, ohne über Skaleneffekte negative Maßnahmen wie die Benachteiligung einzelner Personen oder Gruppen zu vergrößern.

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