# taz.de -- Mensch und Maschine: Haben Sie Angst vor Algorithmen? | |
> Vieles in unserem Alltag wird von Algorithmen geregelt. Wir vertrauen auf | |
> ihre Neutralität. Dabei entscheiden sie nicht immer fair. | |
Bild: Manche behaupten, sie kenne uns besser als wir selbst: die Datenkrake | |
Stellen Sie sich vor, Sie googlen sich selbst. Rechts neben den | |
Suchtreffern zu Ihrem Namen poppt eine Werbespalte auf. „Miriam Meister“ – | |
mal angenommen Sie heißen so – „im Gefängnis?“, steht da. Sie klicken a… | |
die Werbung und landen auf einer Homepage, auf der man recherchieren kann, | |
ob jemand vorbestraft ist, inklusive Gerichtsakten, Adressen und Alter. | |
Irgendetwas hat Ihren Namen mit einer möglichen Haftstrafe in Verbindung | |
gebracht. Ein Algorithmus. | |
Es ist unwahrscheinlich, dass Ihnen, Miriam Meister, so etwas passiert. Sie | |
leben in Deutschland, die Homepage ist amerikanisch. Latanya Sweeney aus | |
Boston ging es aber so. | |
Die Harvard-Professorin wollte verstehen, warum. Sie googelte weiter, | |
suchte nach Namen, bei denen die gleiche Werbung geschaltet wird. Mit einer | |
Studie, die diese Werbeeinblendungen analysiert, konnte die | |
Computerwissenschaftlerin belegen: Personen, deren Name mit schwarzer | |
Hautfarbe assoziiert wird, bekommen eine Werbung, die nahelegt, dass sie im | |
Gefängnis sitzen, bis zu 25 Prozent häufiger angezeigt, als Menschen mit | |
„weißem Namen“. | |
Der Algorithmus rechnete also rassistisch. | |
Ein weiteres Beispiel: Zwei US-Forscher wollten wissen, ob Algorithmen auch | |
etwas damit zu tun haben könnten, dass Frauen seltener in | |
Führungspositionen sind und oft schlechter bezahlt werden als männliche | |
Kollegen. Sie entwickelten ein Programm, das automatisierte Werbeanzeigen | |
im Internet analysiert. Das Ergebnis: Hoch dotierte Arbeitsangebote werden | |
Männern fast sechs Mal so häufig angezeigt wie Frauen. | |
Algorithmen sind nicht per se schlecht oder gefährlich. Sie sind aber auch | |
nicht so objektiv, wie viele denken. Weil sie immer von Menschen entwickelt | |
und mit Daten gefüttert werden. Fälle, in denen Algorithmen unfair | |
entscheiden, finden sich also immer wieder. Und Algorithmen entscheiden | |
über sehr vieles: Kreditvergabe, Versicherungstarife, Terrorlisten und mit | |
darüber, wer einen Job kriegt und wer nicht. | |
Sie rechnen auf Basis vorhandener Datensätze. Vereinfacht sieht das so aus: | |
Wenn in der Vergangenheit meist weiße Mittelschichtsmänner eingestellt | |
wurden, dann lernt der Algorithmus aus diesen Daten und reproduziert die | |
vorhandenen Entscheidungsmuster. Er wählt also auch weiterhin hauptsächlich | |
weiße Männer aus der Mittelschicht aus. | |
In der [1][taz.am wochenende vom 5./6. März 2016] geht unsere Autorin Meike | |
Laaff der Frage nach, ob man Algorithmen dazu bringen kann, ethische | |
Entscheidungen zu treffen. Sie erzählt unter anderem von einem | |
Forschungsteam, das an einem Antidiskriminierungs-Algorithmus feilt und | |
besucht Menschen, die daran arbeiten, die digitale Welt gerechter zu | |
machen. Aber geht das überhaupt? | |
Was meinen Sie? Müssen wir Angst vor Algorithmen haben? Sind wir machtlos | |
und werden von Maschinen beherrscht? Oder ist das nur | |
fortschrittsfeindliche Panik? Wem vertrauen Sie, Mensch oder Computer? | |
Diskutieren Sie mit! | |
Die ganze Geschichte „Kann ein Computer Ethik lernen?“ lesen Sie in der | |
[2][taz.am wochenende vom 5./6. März 2016]. | |
4 Mar 2016 | |
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## AUTOREN | |
Philipp Saul | |
Viktoria Morasch | |
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