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Wissenschaftskommunikation mal anders: „Cassandra Rising“ greift Ergebnisse eines Bamberger Forschungsprojektes auf.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt in der deutschen Polizeiarbeit bereits zum Einsatz. Beim sogenannten „Predictive Policing“ werden polizeiliche Daten durch Algorithmen ausgewertet. Ziel ist es, kriminelle Brennpunkte frühzeitig zu identifizieren, Ordnungskräfte effizient einzusetzen und potentielle Täter abzuschrecken. Allerdings gibt es in der Wissenschaft schwere Bedenken gegen diese Art von Kriminalitätsprognosen: „Das Verfahren fußt auf nicht repräsentativ erhobenen Polizeidaten und birgt ein hohes Diskriminierungsrisiko“, sagt Dr. Georgiana Banita. Die Amerikanistin leitet das durch die Volkswagen-Stiftung mit 80.000 Euro geförderte Forschungsprojekt "Sicherheit für alle: Polizeikultur in einer Einwanderungsgesellschaft" der Trimberg Research Academy (TRAc) der Otto-Friedrich-Universität Bamberg.
Zu welchen Szenarien „Predictive Policing“ führen könnte, steht im Zentrum des Science-Fiction-Hörspiels „Cassandra Rising“ von Martin Heindel, das von Banita konzipiert und wissenschaftlich begleitet wurde: Protagonist ist der Polizist Cyrill Kuchinsky, der im Jahr 2060 Straftaten verhindern muss und sich dabei auf die Prognosen der Software „Cassandra“ verlässt. Die Zusammenhänge durchblickt er dabei nicht. Noch weniger versteht er die ihm erteilten Anweisungen, bei denen er unwissentlich Minderheiten diskriminiert. Doch das scheinbar allwissende Prognoseprogramm ist nur ein Instrument. Wer oder was hält in dieser nicht allzu fernen Zukunft die Fäden in der Hand?
Automatisierte Polizeiarbeit kann Ungerechtigkeiten erzeugen
Das Hörspiel zeigt, dass automatisierte Polizeiarbeit genau diejenigen Verzerrungen und Ungerechtigkeiten aufrechterhalten könnte, die dringend abgebaut werden müssen. “Es kann deshalb gefährlich sein, einem Algorithmus soziale Normen und ethische Werte beizubringen. Denn diese sind gesellschaftlich konstruiert, oft auf Kosten von sozialen Randgruppen“, sagt Banita. „Das sollten wir bedenken, bevor wir einem Algorithmus unsere Sicherheit anvertrauen.“
Georgiana Banita hat in das ebenfalls von der Volkswagen-Stiftung mit knapp 50.000 Euro geförderte Hörspiel Fragestellungen und Ergebnisse ihrer Forschung eingebracht: Der Algorithmus für Prognoseinstrumente wie „Cassandra“ müsse von einem möglichst umfangreichen und exakten Wissen ausgehen. So könne man verhindern, dass das Problem der Diskriminierung von Migrantinnen und Migranten durch die Polizei bestehen bleibe. „Psychologische, kulturelle und gesellschaftliche Zusammenhänge dürfen nicht verschleiert werden. Eine Lösung kann hier die Verwendung von KI als interaktives System sein. KI wäre dann kein eigenständiges Entscheidungsinstrument – die Nutzerinnen und Nutzer könnten selbst bestimmen, wie sie auf Grundlage der Informationen handeln möchten“, erklärt Banita.
Das Hörspiel wurde erstmals als WDR 1LIVE Krimi am 2. Juli 2020 gesendet und steht ein Jahr kostenlos zum Download zu Verfügung unter: www1.wdr.de/radio/1live/on-air/sendungen/1live-krimi/kriminalitaet-vorhersagen-hoerspiel-100.html
Dr. Georgiana Banita
Trimberg Research Academy
georgiana.banita@uni-bamberg.de
Hinweis: Derzeit ist die Ansprechpartnerin ausschließlich per Mail erreichbar. Sie behält ihren E-Mail-Account regelmäßig im Blick und ruft gerne zeitnah zurück.
http://www1.wdr.de/radio/1live/on-air/sendungen/1live-krimi/kriminalitaet-vorher... (Hörspiel zum kostenlosen Download)
Poster des Science-Fiction-Hörspiels „Cassandra Rising“
Lenny Ward
Georgiana Banita leitet das Forschungsprojekt „Sicherheit für alle“ an der Universität Bamberg.
Benjamin Herges/Universität Bamberg
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Lehrer/Schüler, Studierende, Wissenschaftler, jedermann
Gesellschaft, Informationstechnik, Philosophie / Ethik
regional
Buntes aus der Wissenschaft
Deutsch
Poster des Science-Fiction-Hörspiels „Cassandra Rising“
Lenny Ward
Georgiana Banita leitet das Forschungsprojekt „Sicherheit für alle“ an der Universität Bamberg.
Benjamin Herges/Universität Bamberg
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