{"id":2016,"date":"2021-07-16T11:20:33","date_gmt":"2021-07-16T09:20:33","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/?p=2016"},"modified":"2024-10-26T16:38:04","modified_gmt":"2024-10-26T14:38:04","slug":"algorithmen-unser-staendiger-begleiter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/algorithmen-unser-staendiger-begleiter\/","title":{"rendered":"(Un)fairer Algorithmus?"},"content":{"rendered":"\n<p>Stellen Sie sich vor: Der Job ist weg, die Bewerbung erfolglos. Letzte M\u00f6glichkeit, die Wohnung nicht zu verlieren ein Kredit, doch auch der wird abgelehnt. Nur die wenigsten wissen, wer \u2013 oder besser gesagt was \u2013 hinter all diesen Entscheidungen steckt: Algorithmische Entscheidungssysteme. Sie sortieren Bewerbungen, sch\u00e4tzen die Kreditw\u00fcrdigkeit oder den Pflegebedarf ein. Doch wie transparent und fair ist der Algorithmus dabei?<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Wie funktioniert ein Algorithmisches Entscheidungssystem?\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/GbGPn-by_bE?feature=oembed&#038;wmode=opaque&#038;enablejsapi=1&#038;playerapiid=ytplayer\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>&#8222;Es ist wichtig zu unterscheiden, um welche Art von Algorithmus es sich handelt&#8220;, betont Thomas Schmid, Leiter der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der Universit\u00e4t Leipzig. &#8222;Der klassische Algorithmus ist nur eine Handlungsanweisung, also tue dies, tue das, wenn x dann y. Sie sind relativ unproblematisch, da man sie als Informatiker gut \u00fcberpr\u00fcfen und ver\u00e4ndern kann&#8220;, f\u00fchrt Schmid weiter aus. Bei einem Algorithmischen Entscheidungssystem m\u00fcsse zwischen zwei verschiedene Arten von Algorithmen unterschieden werden. Regelbasiert und datenbasiert. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Regelbasierte vs datenbasierte Algorithmen<\/h2>\n\n\n\n<p>&#8222;Der regelbasierte Algorithmus ist sehr nahe an der urspr\u00fcnglichen Idee der Handlungsanweisung, da nach wie vor Regeln und Kriterien vom Programmierer festgelegt werden&#8220;, erkl\u00e4rt der Informatiker. Dieser sei vergleichsweise gut zu interpretieren, \u00fcberpr\u00fcfen und warten. So k\u00f6nne er jederzeit angepasst werden, anders als bei datenbasierten Algorithmen. Das Entscheidungssystem erh\u00e4lt keinerlei Vorgaben oder Kriterien, sondern lediglich Daten sowie die gew\u00fcnschte Ausgabe. Sie passen sich den Informationen an und lernen daraus. Deshalb werden sie auch lernende Algorithmen genannt. <\/p>\n\n\n\n<p>&#8222;\u00c4hnlich wie bei einem kleinen Kind lernt das System nicht nur Dinge, die es soll, oder die wir vorgesehen haben&#8220;, kommentiert Schmid die lernenden Systeme. So imitieren sie, was wir ihnen vorleben &nbsp;\u2013 auch entsprechende Vorurteile im eigenen Entscheidungsprozess. Zudem seien die Entscheidungen des datenbasierten Algorithmus nur sehr schwer nachvollziehbar. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"733\" height=\"358\" src=\"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/Unbenannt.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2475\" style=\"width:841px;height:411px\" srcset=\"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/Unbenannt.png 733w, https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/Unbenannt-300x147.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 733px) 100vw, 733px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>&#8222;Das Problem ist die Anzahl an personenbezogenen Daten, die in den letzten Jahren unheimlich gewachsen ist&#8220;<\/p>\n<cite>Carsten Orwat<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p> Carsten Orwat ist wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Institut f\u00fcr Technikfolgenabsch\u00e4tzung und Systemanalyse an der Universit\u00e4t Karlsruhe. Die gesammelten Daten seien sogar so wertvoll, dass Unternehmen diese untereinander handeln. <\/p>\n\n\n\n<p>Das Entscheidungssystem verarbeitet diese Informationen und zieht Schlussfolgerungen, indem es Zusammenh\u00e4nge und Muster erkennt. Dabei werden jedoch auch triviale Fakten zur Einflussgr\u00f6\u00dfe. Zumal gesch\u00fctzte Merkmale wie Alter, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Herkunft und Religion gar nicht in den Entscheidungsprozess einflie\u00dfen d\u00fcrfen. <\/p>\n\n\n\n<p>&#8222;Selbst wenn die Daten vorab bereinigt wurden, erkennt das System durch Drittvariablen die verborgene Information&#8220;, erkl\u00e4rt der Wissenschaftler. Drittvariablen, auch Proxy genannt, sind Hinweise, durch die auf die eigentliche Information geschlossen werden kann. Kauft eine Person im Internet R\u00f6cke, so ist es sehr wahrscheinlich, dass es sich um eine Frau handelt. <\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>So sieht ein Programmiercode f\u00fcr maschinelle Lernsysteme aus <\/strong>\n\n# Show dataset\n<span style=\"color:#d75edd\" class=\"tadv-color\">show_dataset<\/span> (<span style=\"color:#fcb900\" class=\"tadv-color\">X<\/span>, <span style=\"color:#fcb900\" class=\"tadv-color\">Y<\/span>)\n\n# Split dataset\n<span style=\"color:#fcb900\" class=\"tadv-color\">X_train, X_test, Y_train, Y_test = <\/span><span style=\"color:#d75edd\" class=\"tadv-color\">train_test_split<\/span>(X, Y, test_size=0.30)\n\n# Create logistic regressor\nlr<span style=\"color:#2eb8d8\" class=\"tadv-color\"> =<\/span> LogisticRegression()\nlr.fit(<span style=\"color:#fecb49\" class=\"tadv-color\">X_train<\/span>, <span style=\"color:#fecb49\" class=\"tadv-color\">Y_train<\/span>)\n<span style=\"color:#d54ed8\" class=\"tadv-color\">print<\/span>('Logistic regression score: %.3f' % lr.score(X_test, Y_test))\n\n# Compute CV score\nlr_scores<span style=\"color:#2eb8d8\" class=\"tadv-color\"> = <\/span>cross_val_score( lr, X, Y, scoring='accuracy', cv=10)\n<span style=\"color:#d54ed8\" class=\"tadv-color\">print<\/span>('Logistic regression CV average score: &amp;.3f' % lr_scores.mean())\n\n# Show classification areas\n<span style=\"color:#d54ed8\" class=\"tadv-color\">show_classification_areas<\/span>(<span style=\"color:#fecb49\" class=\"tadv-color\">X<\/span>, <span style=\"color:#fecb49\" class=\"tadv-color\">Y<\/span>, lr)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>&#8222;Besorgniserregend sind Algorithmen immer dann, wenn die Teilhabechance von ihnen abh\u00e4ngt und sie damit einen massiven Einfluss auf unser Leben haben&#8220;, betont Lajla Fetic, Leiterin des Projektes &#8222;Ethik und Algorithmen&#8220; der Bertelsmann Stiftung. Einfache Recommender-Systeme wie Serien- oder Musikvorschl\u00e4ge von Spotify und Netflix seien laut der Wissenschaftlerin weniger problematisch. Hingegen m\u00fcssen B\u00fcrger:innen bei kritischen Bereichen wie Bewerbungen, Krediten und Leistungen vom Staat \u00fcber den Einsatz von Entscheidungssystemen aufgekl\u00e4rt werden. <\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>&#8222;Betroffene m\u00fcssen wissen, wo sie die algorithmischen Entscheidungen hinterfragen k\u00f6nnen&#8220;<\/p>\n<cite>Lajla Fetic<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Betreiber, die das System von Entwicklern kaufen, verstehen jedoch oft nicht, wie das System funktioniert und k\u00f6nnen so das Ergebnis nicht erkl\u00e4ren. Dabei werden sie im Falle einer Diskriminierung zur Verantwortung gezogen. Zwar unterliegen Software-Hersteller einer Art Produkthaftung, schlussendlich sind aber die Betreiber f\u00fcr die Verwaltung der Algorithmischen Entscheidungssysteme zust\u00e4ndig.<\/p>\n\n\n\n<p>Vor Gericht werden viele F\u00e4lle jedoch gar nicht erst behandelt, da die Diskriminierung durch eine Maschine nur kaum bis sehr schwer feststellbar ist. Betroffene registrieren diese oft gar nicht. So werden bei der Arbeitssuche eher m\u00e4nnlich besetzte Jobs zum gr\u00f6\u00dften Teil nur M\u00e4nnern angezeigt. Frauen werden diese erst gar nicht vorgeschlagen. Dadurch ist ihnen die Diskriminierung nicht bewusst. &#8222;Es liegt auf der Hand, dass der Algorithmus diskriminieren kann. Doch auch dort, wo der Computer Entscheidungen trifft, gilt das allgemeine Gleichbehandlungsgesetz&#8220;, erkl\u00e4rt Niklas Hofmann von der Antidiskriminierungsstelle des Bundes.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieses Gesetz legt Bereiche fest, in denen es zu keiner Andersbehandlung kommen darf. Das sind Arbeit, Zugang zu G\u00fctern und Dienstleistungen, Versicherungen, Kredite und Wohnungsmarkt. &#8222;Betroffene sind vor allem die Gruppen, die es auch schon vorher waren. Es muss also eine M\u00f6glichkeit geben, sowohl pr\u00e4ventiv als auch aktiv dieses Recht durchzusetzen&#8220;, betont Hofmann eindringlich. Erforderlich w\u00e4re dazu eine Dokumentations- und Kennzeichnungspflicht. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"601\" height=\"831\" src=\"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/bsp.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4125\" style=\"width:839px;height:1160px\" srcset=\"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/bsp.png 601w, https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/bsp-217x300.png 217w, https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/bsp-400x553.png 400w\" sizes=\"auto, (max-width: 601px) 100vw, 601px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\" \/>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">In diesem Podcast geht Niklas Hofmann im Detail auf die rechtliche Lage von Algorithmischen Entscheidungssystemen ein.<\/h5>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-audio\"><audio controls src=\"https:\/\/wp.zim.uni-passau.de\/unnahbar\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2021\/07\/podcastwp.mp3\"><\/audio><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\" \/>\n\n\n\n<p>Die Europ\u00e4ische Kommission hat im April dieses Jahres einen<a href=\"https:\/\/ec.europa.eu\/germany\/news\/20210421-kuenstliche-intelligenz-eu_de\"> Leitfaden <\/a>f\u00fcr die Regulierung der Verwendung von K\u00fcnstlicher Intelligenz herausgegeben. Dabei werden die Anwendungsbereiche nach Risikoeinstufungen eingeteilt und ein rechtlicher Rahmen vorgegeben. Verboten werden Anwendungen, die \u00fcber ein hohes Schadenspotenzial verf\u00fcgen. So auch autonome Waffensysteme, besser bekannt als Killerdronen. Derzeit werde auch in Deutschland \u00fcber die Implementierung dieser Vorschl\u00e4ge diskutiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiteres Problem ist jedoch der individuelle Rechtsanspruch. \u00d6ffentliche Stellen k\u00f6nnen demnach lediglich beraten, den Rechtsweg m\u00fcssen Betroffene allein bestreiten. &#8222;Im Antidiskriminierungsrecht ist das Verbandssammelklagerecht schon lange Thema vieler Diskussionen. Der individuelle Rechtsanspruch kommt schnell an seine Grenzen. Umso wichtiger w\u00e4re es, dass Stellen die Interessen vertreten k\u00f6nnen&#8220;, berichtet Hofmann. <\/p>\n\n\n\n<p>Algorithmische Entscheidungssysteme diskriminieren systematisch, nicht individuell. So benachteiligen sie eine ganze Gruppe von Menschen. Nur sehr selten kommt eine Klage zu Stande, daher bleiben viele F\u00e4lle ungekl\u00e4rt. Gerichte verf\u00fcgen zudem nicht \u00fcber die n\u00f6tigen Kapazit\u00e4ten, um die komplexen Systeme nachzuvollziehen. &#8222;In solchen F\u00e4llen muss es f\u00fcr Verb\u00e4nde m\u00f6glich sein, die Interessen gro\u00dfer Gruppen auch potenziell Gesch\u00e4digter zu vertreten&#8220;, betont der Hofmann.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Team Mensch-Maschine sorgt f\u00fcr die besten Ergebnisse<\/h2>\n\n\n\n<p>Trotz allem haben Algorithmische Entscheidungssysteme durchaus ihre Daseinsberechtigung. Bestimmte Prozesse wie Bild- oder Spracherkennung k\u00f6nnen nicht durch urspr\u00fcngliche Algorithmen programmiert werden. F\u00fcr viele sind diese jedoch bereits fester Bestandteil im Alltag. So m\u00fcssen Wege gefunden werden, die Systeme transparenter zu gestalten. So k\u00f6nnen Chancen genutzt und Risiken minimiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Aufgabe widmeten sich bereits mehrere Projekte. So auch die neun sogenannten Algo.Rules. Dabei handelt es sich um einen Katalog bestehend aus Regeln, die beachtet werden m\u00fcssen, um eine gesellschaftlich f\u00f6rderliche Gestaltung und \u00dcberpr\u00fcfung von Entscheidungssystemen zu gew\u00e4hrleisten. Sie wurden von Lajla Fetic zusammen mit einem Team entwickelt. Die Algo.Rules sollen eine Grundlage f\u00fcr ethische Erw\u00e4gungen und die Durchsetzung rechtlicher Rahmenbedingungen bieten, die bereits bei der Entwicklung mitbedacht und implementiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Algo.Rules - Regeln f\u00fcr die Gestaltung algorithmischer Systeme\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/UBbM6IYXVAk?feature=oembed&#038;wmode=opaque&#038;enablejsapi=1&#038;playerapiid=ytplayer\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/algorithmwatch.org\/de\/\">AlgorithmWatch<\/a> richtet sich hingegen mit dem Projekt Autocheck an Mitarbeiter:innen von Antidiskriminierungsstellen.  Mithilfe von Handlungsanleitungen und Workshops sollen sie in der Lage sein, Risiken besser einzusch\u00e4tzen und zu erkennen. Bei konkreten Diskriminierungsf\u00e4llen sollen so Betroffene besser unterst\u00fctzt werden. <\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><span class=\"tadv-color\" style=\"color:#000000\">&#8222;Es sind nicht algorithmische Systeme, die diskriminieren. Das k\u00f6nnen nur Menschen, und das passierte auch schon vor dem Algorithmeneinsatz&#8220;<\/span><\/p>\n<cite>Lajla Fetic<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p> Das System reproduziere lediglich, was wir ihm vorleben. Die Wissenschaftlerin sieht den Algorithmus sogar als Chance, an den eigenen Vorurteilen zu arbeiten. &#8222;Algorithmen  halten uns einen Spiegel vor, wie irrational und ungern wir manchmal Entscheidungen treffen&#8220;, f\u00fchrt sie weiter aus. <\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die Automatisierung einer Entscheidung sei es wichtig, bereits vorher zu \u00fcberlegen, welche Kriterien eine Rolle spielen d\u00fcrfen und wie diese mit einem Code umgesetzt werden k\u00f6nnen. Dadurch entstehe sogar mehr Transparenz, da die Maschine nicht intuitiv vorgehen k\u00f6nne. &#8222;Wenn Mensch und Maschine zusammenarbeiten, entstehen die besten Ergebnisse. Digitalisierung ist lediglich ein Werkzeug. Es liegt an uns, das Potential zu nutzen&#8220;, bilanziert Lajla Fetic.<\/p>\n\n\n\n<p>Externe Quellen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>https:\/\/www.antidiskriminierungsstelle.de\/SharedDocs\/downloads\/DE\/publikationen\/Expertisen\/studie_diskriminierungsrisiken_durch_verwendung_von_algorithmen.pdf;jsessionid=F7789254B2597E21ADC20C632EAAE61B.intranet211?__blob=publicationFile&amp;v=3<\/li>\n\n\n\n<li>https:\/\/www.kas.de\/de\/analysen-und-argumente\/detail\/-\/content\/algorithmische-entscheidungen-transparenz-und-kontrolle<\/li>\n\n\n\n<li>https:\/\/www.bertelsmann-stiftung.de\/fileadmin\/files\/BSt\/Publikationen\/GrauePublikationen\/Algo.Rules_DE.pdf<\/li>\n\n\n\n<li>https:\/\/ec.europa.eu\/germany\/news\/20210421-kuenstliche-intelligenz-eu_de<\/li>\n\n\n\n<li>https:\/\/www.tab-beim-bundestag.de\/de\/pdf\/publikationen\/berichte\/TAB-Hintergrundpapier-hp024.pdf<\/li>\n<\/ul>\n<script language='javascript' type='text\/javascript'>function getWR360PopupSkin(){return 'light_clean';}<\/script>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Algorithmische Entscheidungssysteme begegnen uns im Alltag \u00f6fter, als man vermutet. 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