{"id":24268,"date":"2018-12-05T00:01:53","date_gmt":"2018-12-04T23:01:53","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=24268"},"modified":"2018-12-05T07:10:28","modified_gmt":"2018-12-05T06:10:28","slug":"gastbeitrag-eigentum-verpflichtet-gilt-auch-fuer-algorithmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=24268","title":{"rendered":"Gastbeitrag <\/font>Eigentum verpflichtet: gilt auch f\u00fcr Algorithmen"},"content":{"rendered":"

Ob selbstfahrende Autos oder Schufa-Score: Algorithmen sind nicht so geheimnisvoll und Scores bei Weitem nicht so exakt, wie fast alle glauben. Die Methode zu ihrer \u00dcberpr\u00fcfung ist uralt, der Gesetzgeber muss sie nur durchsetzen. <\/em><\/p>\n

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Der Schufa, die die Zahlungsf\u00e4higkeit von uns allen einsch\u00e4tzt und uns mit einem \u201eScore\u201c versieht, der theoretisch von null (f\u00fcr \u201eabsolut nicht kreditw\u00fcrdig\u201c) bis 100 (f\u00fcr \u201ekeinerlei Kreditrisiko\u201c) reicht, stehen viele B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger skeptisch gegen\u00fcber. Obwohl klar ist, dass es f\u00fcr uns alle grunds\u00e4tzlich n\u00fctzlich ist, wenn Vertr\u00e4ge und Kredite leichter zustande kommen, weil die Zahlungsf\u00e4higkeit bekannt ist. Dann bekommt man leichter eine Mietwohnung oder kann im Internet ohne Vorkasse bestellen. Die Skepsis gegen\u00fcber der Schufa beruht wohl darauf, dass sie nicht hundertprozentig transparent macht, wie Scores zustande kommen, und die Aufsichtsbeh\u00f6rden nicht pr\u00fcfen, wie gut die Scores tats\u00e4chlich sind und ob bestimmte Gruppen unfair behandelt werden, weil ihre Kreditw\u00fcrdigkeit nicht gut gemessen wird. Nun entstehen durch die Digitalisierung unserer Gesellschaft immer mehr M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Scoring, also die Vermessung von uns selbst. Dadurch entstehen Gefahren, aber auch Chancen. Um die Chancen von \u201eScoring\u201c, etwa in den Bereichen Personalauswahl, Personalbewertung und Gesundheit k\u00fcnftig voll nutzen zu k\u00f6nnen, ist es notwendig, dass daf\u00fcr vom Gesetzgeber Rahmenbedingungen f\u00fcr gerechtes Scoring geschaffen und durchgesetzt werden. Dann kann digitales Scoring sogar transparenter sein als menschliche Entscheidungen es sind. Einem Scoring-Algorithmus kann man mit wenig technischem Aufwand leicht nachweisen, dass er beispielsweise bei der Vergabe von Mietwohnungen bestimmte Gruppen schlecht bewertet und dadurch ggf. diskriminiert. Dem Vermieter eines Dreifamilienhauses, der diskriminiert ohne dar\u00fcber zu reden, kann man dies nur schwer nachweisen \u2013 auch nicht statistisch, da er zu selten neu vermietet. Die \u201eKI-Strategie\u201c der Bundesregierung, also die Diskussion \u00fcber \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c, kann ein guter Rahmen f\u00fcr die gr\u00fcndliche \u00f6ffentliche Diskussion von Scoring sein.<\/p>\n

Vorbilder f\u00fcr Score-Transparenz<\/strong><\/p>\n

Um was geht es im Einzelnen? Zuerst einmal sollte man festhalten, dass das Vermessen von Menschen nicht erst mit der Digitalisierung eingesetzt hat. Die Digitalisierung macht es nur einfacher. Dass das Vermessen von Menschen sehr n\u00fctzlich sein kann \u2013 sowohl f\u00fcr die Betroffenen wie die ganze Gesellschaft \u2013 wissen wir schon aus einer Zeit, in der es noch keine Computer und Big Data gab. Schulnoten, die im Einzelfall v\u00f6llig subjektiv zustande kommen m\u00f6gen, werden am Ende aber mit Hilfe eines sehr einfachen Algorithmus (n\u00e4mlich Mittelwertbildung) zu einem Wert zusammengezogen, der den Zugang zum Studium regelt („Numerus Clausus“). Und die Punkte in Flensburg, die zu einem Fahrverbot f\u00fchren, folgen einem Algorithmus (aufaddieren). Diese Algorithmen sind gesellschaftlich akzeptiert, da sie \u2013 bei allem erbitterten Streit f\u00fcr Einzelf\u00e4lle \u2013 aufgrund jahrzehntelanger positiver Erfahrungen als allgemein n\u00fctzlich angesehen werden und v\u00f6llig transparent sind.<\/p>\n

Wo Transparenz fehlt setzt Skepsis ein (hinzu mag eine kurze Dauer kommen, in der Erfahrungen gesammelt werden konnten). Das gilt seit jeher f\u00fcr Partner-Vermittler, die mit Hilfe ihrer Kartei Menschen zusammenbringen wollten, von denen sie glauben, dass sie auf einer Wellenl\u00e4nge lagen. Aber niemand kannte den Algorithmus. Und Erfahrungen wurden nicht breit im Internet geteilt. Heutzutage wird das elektronisch gemacht, etwa von Parship. Als Fu\u00dfnote sei angemerkt: dass der Parship-Score besonders erfolgreich ist, ist ziemlich unwahrscheinlich wie eine einfache Rechnung unseres Kollegen Gerd Gigerenzer zeigt: Wenn sich bei gesch\u00e4tzten rund 5 Millionen Mitgliedern von Parship in Deutschland alle 10 Minuten zwei davon ineinander verlieben, wie Parship in seiner Werbung herausstellt, betr\u00e4gt f\u00fcr ein zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hltes Mitglied die Wahrscheinlichkeit einer neuen Liebe pro Jahr kaum mehr als 2%. \u00a0Selbst wenn die Zahl der aktiven Mitglieder viel niedriger ist steigt die Wahrscheinlichkeit kaum \u00fcber 10 Prozent.<\/p>\n

Scoring-Anwendungen gibt es inzwischen reichlich: Etwa Scores, die die eigene Gesundheit messen und Autofahrer-Scores im wachsenden Markt der Kfz-Telematik (auf diese beiden Themenfelder geht der SVRV vertieft im j\u00fcngst ver\u00f6ffentlichten Gutachten \u201eVerbrauchergerechtes Scoring\u201c ein), aber auch Kundenbewertungs-Scores von Teams und Einzelpersonen im Servicebereich (z. B. Restaurants) sowie viele weitere Scores.<\/p>\n

Auch in andere Lebensbereiche dringen Algorithmen vor, in denen Verhalten analysiert bewertet und zur Berechnung personalisierter Angebote herangezogen werden, wie z. B.\u00a0 personalisierte Gutscheine in Superm\u00e4rkten, oder \u201eRobo-Advisor\u201c f\u00fcr Geldanlage. Sie sind unterschiedlich zu bewerten: personalisierte Gutscheine k\u00f6nnen kaum Schaden anrichten und sie sind durch Menschen kaum ersetzbar, Intransparenz schadet kaum etwas. Robo-Adviser k\u00f6nnen Anleger in die Irre f\u00fchren k\u00f6nnen, was aber menschliche Berater erst recht k\u00f6nnen! Transparenz der Robo-Adviser hilft hier nicht viel, wenn potentielle Anleger in Finanzfragen ungebildet sind. Hier w\u00e4re eher an der (Weiter-) Bildung anzusetzen. Den Bewertungen durch Kunden k\u00f6nnen Dienstleister nicht \u201eentkommen\u201c \u2013 das System sollte so transparent wie m\u00f6glich sein. Noch wichtiger ist Transparenz bei \u201ePeople Analytics\u201c, also der algorithmischen Bewertung von Menschen bei der Stellensuche bzw. bei Bef\u00f6rderungen. Und das spielt bereits eine gro\u00dfe Rolle. Wenn Schulnoten zu \u201eTeaching Analytics\u201c weiterentwickelt werden, also der individualisierten Steuerung von Lehre anhand pers\u00f6nlicher Merkmale der Sch\u00fclerinnen und Studierenden, dann ist mindestens so viel Vorsicht und damit Transparenz angesagt. Das gleiche gilt, wenn die \u201eelektronische Patientenakte\u201c zu einem System weiterentwickelt w\u00fcrde, das Menschen individualisiert durch das Gesundheitssystem \u201enavigiert.\u201c<\/p>\n

Transparenz ist der Schl\u00fcssel f\u00fcr Akzeptanz<\/strong><\/p>\n

Alle genannten Algorithmen und Scores haben das Potenzial, das Leben zu verbessern. Aber nur wenn die Verfahren transparent, d. h. nachpr\u00fcfbar sind und es ordentliche Rechtswege gegen ihre Ergebnisse zu klagen. Deswegen bestehen freiheitliche Demokratien seit jeher darauf, dass alle Vorschriften (das sind auch Algorithmen, n\u00e4mlich Entscheidungs-Regeln), die in \u00f6ffentlichen Verwaltungen eingesetzt werden, transparent sind und es einen Rechtsweg gibt, um ihre Einhaltung zu pr\u00fcfen und ggf. durchzusetzen. Selbst Ans\u00e4tze wie das \u201ePredictive Policing\u201c zur Steuerung von Polizeieins\u00e4tzen, welche zu Recht in h\u00f6chstem Ma\u00dfe kritisch diskutiert werden, k\u00f6nnten somit in einem klar definierten rechtlichen Rahmen die Polizeiarbeit sinnvoll erg\u00e4nzen.<\/p>\n

Was auch immer noch an digitalen Algorithmen und Scoring kommen wird, die unser Leben erleichtern sollen: Das A und O f\u00fcr Akzeptanz ist Transparenz. Dabei ist Transparenz kein Selbstzweck, sondern eine notwendige Voraussetzung daf\u00fcr, dass beispielsweise F\u00e4lle von Diskriminierung \u00fcberhaupt erkannt werden k\u00f6nnen. Und zu \u00a0Scores, denen man sich nicht entziehen kann, geh\u00f6rt ein Rechtsweg dagegen klagen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Angesichts der Alarmmeldungen \u00fcber die F\u00e4higkeiten sogenannter selbstlernender Systeme, die f\u00fcr \u201eK\u00fcnstlichen Intelligenz (KI)\u201c eingesetzt werden, stellt sich nun aber die Frage: Ist im KI-Zeitalter Transparenz noch m\u00f6glich? Oder machen Algorithmen vielmehr was sie wollen?<\/p>\n

Macht KI Transparenz unm\u00f6glich?<\/strong><\/p>\n

Zun\u00e4chst muss man festhalten, dass KI nur in bestimmten \u2013 wenn auch wichtigen \u2013 Bereichen allen bisherigen Verfahren f\u00fcr statistische Analysen, um die es dabei n\u00e4mlich geht, \u00fcberlegen ist: Bild- und Spracherkennung. Das ist auch plausibel, da Bilder und Sprache (zumindest kurzfristig) keine dynamischen Systeme sind, die auf Anreize und ihre Umwelt reagieren, sondern zumindest statisch und von der Problemstellung her abgrenzbar genug sind, so dass man ein Computerprogramm, das Bild und Sprache erkennen soll, immer mehr verfeinern kann, indem man es mit immer mehr Daten \u00fcber Bilder und Sprache f\u00fcttert. Die KI-Entwickler nennen dieses ein \u201eselbstlernendes\u201c System.\u00a0 In Wahrheit r\u00fchrt dieser vermeintliche Lernprozess nur daher, dass von Menschenhand neue Daten hinzugef\u00fcgt werden, und dadurch – wie bei jeder statistischen Analyse – die Ergebnisse besser werden, sobald ihr mehr Daten \u2013 also hier Fotos und Texte \u2013 zugrunde liegen. Von Selbstlernen im kognitiven Sinne kann keine Rede sein, denn der Computercode ver\u00e4ndert sich nicht von selbst. Alles was sich \u00e4ndert sind die \u201eGewichte\u201c, mit denen einzelne Merkmale der Fotos und von Sprache bei deren Computerauswertung ber\u00fccksichtigt werden. Das ist nicht geheimnisvoll und vor allem nicht revolution\u00e4r, sondern bei jeder statistischen Analyse der Fall. Aus gutem Grund sind Statistiker daher bislang nicht auf die Idee gekommen, von einem selbstlernenden System zu sprechen.<\/p>\n

Denn wie jede statistische Analyse st\u00f6\u00dft KI schnell an ihre Grenzen, wenn ein System sich ver\u00e4ndert \u2013 insbesondere wenn auch sogenannte R\u00fcckkopplungen eine Rolle spielen. Deswegen gibt es noch keine einsatzbereite KI f\u00fcr selbstfahrende Autos. Aber die Einsch\u00e4tzung der Reaktion eines anderen, potentiell menschlichen Fahrers, durch KI ist noch einfach im Vergleich zu den R\u00fcckkopplungen, die es im sozialen Alltag und im Wirtschaftsleben gibt. Hier sind einfache und robuste statistische Verfahren gefragt, die auch nicht jeden Fehler in den Daten \u00fcberinterpretieren. Deswegen wird modernste KI \u2013 in Form von beispielsweise \u201eneuronalen Netzen\u201c \u2013 f\u00fcr die Berechnung des Schufa-Scores der jedem von uns einen Wert \u00fcber unsere Kredit-W\u00fcrdigkeit zuweist, nicht eingesetzt \u2013 und es ist auch unwahrscheinlich, dass das jemals der Fall sein wird. Denn KI bringt nicht mehr als eine konventionelle statistische Analyse, bei der einfach berechnet wird, von welchen Merkmalen das Risiko f\u00fcr Kredit-Ausfall abh\u00e4ngt (etwa Alter und das Abbezahlen eines laufenden Kredits).<\/p>\n

Nun kann man aber \u2013 zu Recht \u2013 argumentieren, dass etliche der heutzutage eingesetzten Algorithmen, auch wenn sie keineswegs \u201eselbstlernend\u201c sind, bereits geheimnisvoll genug sind, und damit f\u00fcr Unbehagen sorgen. Das gilt beispielsweise auch f\u00fcr den Schufa-Score: Da das Kredit-Ausfallrisiko nicht mit einfachen Tabellen ausgerechnet wird (was durchaus m\u00f6glich w\u00e4re), sondern in verfeinerter Form mit sogenannten \u201elogistische Regressionen\u201c, sind die Berechnungen f\u00fcr Laien unverst\u00e4ndlich und selbst f\u00fcr Fachleute \u2013 je nach Art und Weise der Ergebnisdarstellung \u2013 nicht immer intuitiv zu verstehen. Trotzdem ist es keineswegs so, dass wir deswegen diesen Verfahren, die eine Art Black Box darstellen, hilflos ausgeliefert w\u00e4ren, weil sie unverst\u00e4ndlich w\u00e4ren und immer unverst\u00e4ndlicher werden k\u00f6nnten. Denn auch Laien k\u00f6nnen das machen, was konventionelle Statistiker und KI-Spezialisten machen, um die Plausibilit\u00e4t ihrer Berechungen zu pr\u00fcfen: Sie schauen sich Beispielf\u00e4lle an, um zu sehen, was ihr Computercode \u201evoraussagt\u201c. Wenn man eine ganze Reihe von systematisch ausgew\u00e4hlten Beispielen ausrechnet, wei\u00df man, was ein \u201eAlgorithmus\u201c tats\u00e4chlich macht. Etwa, ob er bei der Beurteilung der Kreditw\u00fcrdigkeit Bewohner in bestimmten Gegenden benachteiligen, obwohl die Gegend gar nicht in den Algorithmus eingeht, aber sich dort Nachbarn mit hohen Kredit-Ausfallrisiken ballen.<\/p>\n

Anhand von systematischen Tests die Qualit\u00e4t eines Produktes herauszufinden, ist im Bereich mechanischer Ger\u00e4te ganz normal. Denn auch komplexe mechanische Ger\u00e4te sind in ihrer gesamten Wirkungsweise nicht auf dem Papier bis in jede Einzelheit zu verstehen \u2013 f\u00fcr Laien schon gar nicht, aber auch f\u00fcr die Entwicklungsingenieure nicht. Deswegen werden zum Beispiel neu entwickelte Autos lange in einer realen Umgebung getestet, bevor sie in den Verkauf gehen. Das Gleiche sollte k\u00fcnftig auch f\u00fcr Algorithmen gelten: Algorithmen m\u00fcssen nicht auf dem Papier bis auf die letzte Nachkommastelle verstanden, sondern in einer realen Umgebung auf wichtige Kriterien wie Genauigkeit und Diskriminierung hin getestet werden.<\/p>\n

Verhindert der Schutz geistigen Eigentums Transparenz?<\/strong><\/p>\n

Mit unserem Wunsch nach Transparenz sto\u00dfen wir auf ein Problem: Die Entwicklung der Algorithmen, die uns bewerten und \u00fcber uns entscheiden, kostet Geld. In den Computerprogrammen stecken Erfindergeist und Gesch\u00e4ftskapital. Deswegen sch\u00fctzen sich die Entwickler von Algorithmen durch Intransparenz, rechtlich abgesichert durch ihr Gesch\u00e4ftsgeheimnis. Kann der eigene Algorithmus besser als die der Konkurrenz vorhersagen, welche dem Kunden angezeigte Werbung zum Kauf des beworbenen Produktes f\u00fchrt, kann dies ein handgreiflicher wirtschaftlicher Vorteil sein. W\u00fcrde man hier vollkommene Transparenz einfordern, k\u00e4me diese nicht nur den Menschen zugute, die dem Algorithmus ausgesetzt sind, sondern auch den Konkurrenten im Wettbewerb. Ein virulentes Problem ist das jedenfalls dort, wo Scoring-Algorithmen Menschen bewerten und diese sich der Bewertung faktisch nicht entziehen k\u00f6nnen: Etwa im Hinblick auf die Kreditw\u00fcrdigkeit und die Passf\u00e4higkeit auf eine ausgeschriebene Stelle. Wie k\u00f6nnte man also Transparenz f\u00fcr die einschl\u00e4gigen Scoring-Algorithmen herstellen, ohne die Gesch\u00e4ftsinteressen der Entwickler zu verletzen?<\/p>\n

Erfindergeist und Investitionskapital werden in anderen Bereichen als der Algorithmen-Entwicklung \u00fcber die Gew\u00e4hrung von Patentschutz pr\u00e4miert, man denke etwa an die Entwicklung von Medikamenten. Wie eine patentierte Erfindung funktioniert, ist zwar f\u00fcr jedermann einsehbar. Aber wirtschaftlich nutzen darf die Erfindung regelm\u00e4\u00dfig nur der Patentinhaber, und zwar solange, bis der Patentschutz abgelaufen ist. W\u00e4re Patentschutz ein Modell, wie Algorithmen transparent gemacht werden k\u00f6nnten, ohne dass die Anreize zu ihrer Verbesserung und Weiterentwicklung beseitigt w\u00fcrden? Die Antwort ist nein. Denn ein Algorithmus ist erstmal nichts anderes als eine blo\u00dfe gute Idee, wie man eine bestimmte Aufgabe durch eine Abfolge genau definierter Arbeitsschritte l\u00f6sen kann. Das gilt f\u00fcr den in der Grundschule gelernten Algorithmus, wie man mit dem Bleistift zwei gro\u00dfe Zahlen addiert (n\u00e4mlich Ziffer f\u00fcr Ziffer, von rechts nach links, \u00dcbertrag nicht vergessen) genauso wie f\u00fcr komplizierte Scoring-Algorithmen. Ein Algorithmus ist keine technische Ger\u00e4tschaft, sondern ein rein geistiges Verfahren. Gute Ideen als solche sollten aber nicht patentierbar sein und sind es meistens auch nicht. Ein Patentschutz f\u00fcr Software ist zwar nicht v\u00f6llig unbekannt, die Diskussion dar\u00fcber, wie weit er reichen sollte, verl\u00e4uft aber hochkontrovers. Zur Herstellung von Scoring-Transparenz in dieses Wespennest zu stechen, lohnt sich nicht. Denn f\u00fcr die Gescorten ist Transparenz nicht blo\u00df dann wichtig, wenn die eingesetzten Verfahren aus statistischer Sicht originell sind (das sind sie meistens ohnehin nicht), sondern auch dann, wenn sie sich in naheliegender Weise aus dem Stand der Technik ergeben, wie das bei den eingesetzten statistischen Verfahren der Fall ist (\u201elogistische Regressionen\u201c). Und dann scheidet die M\u00f6glichkeit der Patentierung so oder so aus. Und auch das Urheberrecht bietet keinen gangbaren Weg zur Herstellung von Transparenz. Denn das Urheberrecht sch\u00fctzt nur eine konkrete Programmierung, nicht aber ein Konzept. Ein Programmierer kann aber denselben Algorithmus in ganz unterschiedlicher Weise in Softwarecode umsetzen.<\/p>\n

Der Ausweg aus dem Dilemma zwischen Transparenz und Gesch\u00e4ftsgeheimnis liegt auch hier im Testen von Algorithmen. Um einen Algorithmus zu testen, muss man nicht seinen Bauplan kennen, sondern man schaut nur genau hin, wie er sich im allt\u00e4glichen Einsatz bew\u00e4hrt. Man f\u00fcttert das System mit bekannten Beispieldaten und schaut, wie es sich dann verh\u00e4lt. Liefert der Algorithmus korrekte bzw. plausible Ergebnisse oder produziert er Fehler oder Unsinn? Durch Testen kann man auch herausbekommen, ob der Algorithmus verbotenerweise diskriminiert, d. h. bestimmte Personengruppen benachteiligt.<\/p>\n

Die Black Box kann gesch\u00fctzt werden<\/strong><\/p>\n

Um die Wirkung eines Scoring-Algorithmus herauszufinden, ist es nicht n\u00f6tig, die Black Box des Algorithmus zu \u00f6ffnen. Man muss die Black Box nur mit immer neuen und vielf\u00e4ltigen Daten bef\u00fcllen und beobachten, was sie mit den Daten tut. Der Clou daran ist, dass das Gesch\u00e4ftsgeheimnis der Algorithmen-Entwickler hierdurch erstmal nicht beeintr\u00e4chtigt wird. Mit Produkten, die handfester sind als Computer-Algorithmen, verfahren wir so seit Jahrzehnten: Der Limonadenhersteller muss seine Geheimrezeptur nicht verraten, damit die Limonade getestet werden kann. Um festzustellen, ob die Limo Bauchweh verursacht, trinkt man sie einfach. Und zwar nicht unter Laborbedingungen \u2013 wie bei den Dieselautos, wodurch geschummelt werden konnte, sondern unter Alltagsbedingungen. Verbieten kann der Produkthersteller solche Tests nicht.<\/p>\n

Die Idee des Testens ist so einfach, dass sie eigentlich sofort einleuchtet. Aber da Testen von Computer-Algorithmen bislang nur in Fachkreisen, nicht aber breit \u00f6ffentlich diskutiert wird, hat der Sachverst\u00e4ndigenrat f\u00fcr Verbraucherfragen bei der Gesellschaft f\u00fcr Informatik eine Studie in Auftrag gegeben, die auslotet, wie der Algorithmen-Test in das geltende Recht eingef\u00fcgt werden k\u00f6nnte. Das Ergebnis des interdisziplin\u00e4ren Teams von Informatikern und Juristen ist eindeutig. Unter den zahllosen Herausforderungen, die sich aus dem Umsichgreifen vollautomatisierter Entscheidungsprozesse f\u00fcr die Rechtsordnung ergeben, ist der Algorithmen-Test noch eine der leichter zu stemmenden. Deshalb haben die Experten ganz konkrete Vorschl\u00e4ge gemacht, an welchen Stellen der Gesetzgeber t\u00e4tig werden m\u00fcsste, um einen \u201eAnspruch auf Algorithmentests\u201c in der Rechtsordnung zu verankern.<\/p>\n

Durch den Algorithmentest l\u00e4sst sich der Konflikt entsch\u00e4rfen zwischen dem Wunsch nach Transparenz auf der einen Seite und den Interessen der Unternehmen auf der anderen Seite, die die Mechanik der eigenen Algorithmen vor den Augen der Konkurrenz geheim halten wollen. Restlos aufl\u00f6sen l\u00e4sst sich das Spannungsverh\u00e4ltnis aber nicht.<\/p>\n

Ein Allheilmittel, um den Interessengegensatz zwischen Offenlegungs- und Geheimhaltungswunsch zu \u00fcberwinden, ist der Algorithmentest nicht. Denn je intensiver man eine Black Box von au\u00dfen testet, desto mehr gibt sie ihre inneren Geheimnisse preis. Letztlich gewinnt der Algorithmentester doch ein klares Bild vom geheimen Bauplan des Algorithmus. Wie intensiv dadurch Gesch\u00e4ftsgeheimnisse in Mitleidenschaft gezogen werden, ist eine offene Frage. Denn nicht nur der Score, den ein Algorithmus berechnet, ist zum Beispiel f\u00fcr das Gesch\u00e4ftsmodell der Schufa wichtig, sondern die gesamte Online-Abwicklung und Organisation einer Anfrage geh\u00f6ren zu ihrem Gesch\u00e4ftskapital. Den Algorithmus zu kennen schafft nicht automatisch auch die Organisation, die f\u00fcr seine gesch\u00e4ftsm\u00e4\u00dfige Anwendung im Alltag notwendig ist.<\/p>\n

Das Test-Szenario hat bisher kaum Aufmerksamkeit erhalten. Denn derzeit muss kein Algorithmen-Entwickler es der kritischen \u00d6ffentlichkeit leicht machen, seine Produkte zu testen. Das Bef\u00fcllen der Black Box mit Testdaten kann deshalb ein m\u00fchsames Unterfangen sein. Neu gemischt w\u00fcrden die Karten, sobald ein Anspruch auf Durchf\u00fchrung von Tests in die Rechtsordnung Einzug hielte. Dann m\u00fcssten die Algorithmen-Entwickler eine Schnittstelle vorsehen, \u00fcber die Testdaten eingespeist werden k\u00f6nnen. Die Arbeit der Algorithmentester w\u00fcrde dies ungemein vereinfachen \u2013 so sehr, dass es F\u00e4lle geben kann, in denen es keinen Unterschied mehr macht, ob der Algorithmus nun offengelegt oder \u201enur\u201c auf Herz und Nieren getestet wurde.<\/p>\n

Ein stichhaltiger Trumpf gegen das Testen von Algorithmen ist damit aber nicht gespielt. Zwar sch\u00fctzt das Grundgesetz Unternehmen davor, zwangsweise ihre Gesch\u00e4ftsgeheimnisse offenlegen zu m\u00fcssen. Der Schutz des Gesch\u00e4ftsgeheimnisses ist aber nicht absolut. Wie weit er reicht, entscheidet sich erst durch eine Abw\u00e4gung mit anderen in der Verfassung garantierten Rechtsg\u00fctern.<\/p>\n

Eigentum verpflichtet auch Software-Besitzer<\/strong><\/p>\n

Zu den sch\u00fctzenswerten Rechtsg\u00fctern geh\u00f6ren allemal das Pers\u00f6nlichkeitsrecht und die informationelle Selbstbestimmung derjenigen, die den sich undurchschaubar gebenden Algorithmen ausgesetzt sind. Die V\u00e4ter und M\u00fctter des Grundgesetztes haben hier Weitsicht bewiesen. Denn dessen Artikel 14 gew\u00e4hrleistet nicht nur das Eigentum. Im k\u00fcrzesten Satz des gesamten Grundgesetzes hei\u00dft es dort mit maximaler Pr\u00e4gnanz: \u201eEigentum verpflichtet.\u201c Eine Ausnahme f\u00fcr das Eigentum in der digitalen Welt ist in der Verfassung nicht vorgesehen.<\/p>\n

Die Zuverl\u00e4ssigkeit eines bestimmten Verfahrens anhand von Tests abzusch\u00e4tzen ist auch \u2013 der Name verr\u00e4t es bereits \u2013 einer der zentralen Ans\u00e4tze der Stiftung Warentest. Um die Qualit\u00e4t vieler Ger\u00e4te und deren Software beurteilen zu k\u00f6nnen, reicht es ohnehin nicht, die Einzelbestandteile und den Bauplan zu kennen, der ja auch zu Recht ein Gesch\u00e4ftsgeheimnis ist. Stattdessen testet man, wie das Produkt sich im Alltag unter Belastung verh\u00e4lt. Das kann man mit jedem Algorithmus \u2013 wie gesagt \u2013 ebenso machen.<\/p>\n

Dass es Algorithmen gibt, deren Wirkungen schwer f\u00fcr alle Eventualf\u00e4lle zu testen sind, etwa die Computerprogramme, die Finanzprodukte an- und verkaufen, ist auch richtig. Aber hier ist nicht der Computer-Algorithmus das Problem, sondern das Finanzsystem. Es ist von vielen R\u00fcckkopplungen gekennzeichnet und nicht nur f\u00fcr digitale Algorithmen, sondern auch von Menschen nur schwer zu verstehen. B\u00f6rsenkr\u00e4che gab es schon, bevor es Computer gab.<\/p>\n

Gegen die Sorge vor dem nicht g\u00e4nzlich Bekannten hilft auch ein Blick zu Stanislaw Lem. Der argumentierte in seiner \u201eSumma Techologiae\u201c, dass jeder Mensch ein hervorragendes Beispiel eines Apparates ist, dessen wir uns bedienen k\u00f6nnen, ohne seinen Algorithmus im Detail zu kennen.<\/p>\n

Als B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger haben wir zu Recht ein Interesse daran zu wissen, wie Algorithmen, die f\u00fcr unser Leben eine wesentliche Rolle spielen, etwa der Schufa-Score, funktionieren. Auch wie ein von einem Algorithmus gesteuertes selbstfahrendes Auto funktioniert und in gef\u00e4hrlichen Situationen \u201eentscheidet\u201c, sollte jeder zumindest im Grundsatz verstehen. Dieses Wissen zu erlangen ist sehr einfach, der Gesetzgeber muss es nur wollen und per Gesetz und Verordnungen sicherstellen, dass alle relevanten Algorithmen so getestet werden, wie das beim selbstfahrenden Auto bereits jetzt der Fall ist. Das hei\u00dft, dass systematisch verschiedenste Situationen durchgespielt werden.<\/p>\n

Die Ergebnisse von Tests m\u00fcssen transparent gemacht werden. Das ist zum Beispiel beim Schufa-Score recht einfach zu bewerkstelligen, da man ihn ganz leicht anhand von Beispielf\u00e4llen berechnen kann. Der Gesetzgeber muss eine solche \u201eTransparenz-Schnittstelle\u201c nur wollen. Sie einzurichten ist keine Hexerei, sondern bedarf eines \u00fcberschaubaren (Forschungs-) Aufwands.<\/p>\n

Die Diskussion um die Schufa macht deutlich, dass Kreditw\u00fcrdigkeits-Algorithmen erste Kandidaten f\u00fcr volle Transparenz sind. Die Systeme, die die Personalauswahl und Bef\u00f6rderungen steuern (\u201ePeople Analytics\u201c), sind weitere hei\u00dfe Kandidaten f\u00fcr gesetzlich verordnetes Testen. Aber ob zum Beispiel auch die Algorithmen, die hinter Partnervermittlungs-Agenturen wie Parship stehen, so relevant sind, dass gesetzlich sichergestellte Transparenz notwendig ist, ist sicherlich diskussionsw\u00fcrdig.<\/p>\n

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Gert G. Wagner<\/em><\/strong> ist \u00d6konom in Berlin, Mitglied der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech) und Mitglied des Sachverst\u00e4ndigenrates f\u00fcr Verbraucherfragen (SVRV), der Ende Oktober ein Gutachten vorgelegt hat, das sich mit Algorithmen und Scoring besch\u00e4ftigt (http:\/\/www.svr-verbraucherfragen.de\/<\/a>). Wagner hat das SVRV-Gutachten federf\u00fchrend zusammen mit Gerd Gigerenzer erarbeitet; der Volkswirt Christian Gro\u00df<\/strong> hat als Mitarbeiter des wissenschaftlichen Stabs des SVRV daran mitgearbeitet. Das SVRV-Gutachten ist u. a. durch ein Gutachten der Gesellschaft f\u00fcr Informatik unterlegt (http:\/\/www.svr-verbraucherfragen.de\/wp-content\/uploads\/GI_Studie_Algorithmenregulierung.pdf<\/a><\/u>). Inzwischen liegt auch die unmittelbar einschl\u00e4gige Stellungnahme \u201ePrivatheit in Zeiten der Digitalisierung\u201c [Link: https:\/\/www.leopoldina.org\/uploads\/tx_leopublication\/2018_Stellungnahme_BigData.pdf<\/a>] von Leopoldina, acatech und der Union der deutschen Akademien der Wissenschaften vor, die zu sehr \u00e4hnlichen Schlussfolgerungen wie das SVRV-Gutachten kommt: Auch hier wird die Transparenz von Algorithmen in den Mittelpunkt ger\u00fcckt und sogenannte Audit-Verfahren f\u00fcr Algorithmen gefordert. Nicht zuletzt die gro\u00dfe Medienresonanz auf die Ver\u00f6ffentlichung der Ergebnisse des Projekts OpenSchufa [Link: https:\/\/okfn.de\/blog\/2018\/11\/openschufa-ergebnisse\/<\/a>] zur Rekonstruktion des Schufa-Algorithmus zeigt, dass auch die breite \u00d6ffentlichkeit zunehmend Einblick in die \u201eBlack Box\u201c fordert.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ob selbstfahrende Autos oder Schufa-Score: Algorithmen sind nicht so geheimnisvoll und Scores bei Weitem nicht so exakt, wie fast alle glauben. Die Methode zu ihrer … <\/p>\n

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