Читать книгу Mensch und Künstliche Intelligenz - Ralph-Miklas Dobler - Страница 9

Die staatlichen Gefängnisse in den USA sind überfüllt. Deshalb wurden Algorithmen entwickelt, die zur Einschätzung des Rückfälligkeitsrisikos von Strafgefangenen eingesetzt werden, und zwar dann, wenn über deren frühzeitige Entlassung verhandelt wird. Die dazu eingesetzte Software ist meistens COMPAS („Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions“).

COMPAS liefert Richter*innen einen Wert für die Wahrscheinlichkeit, mit der Angeklagte erneut straffällig werden. Das Problem dabei ist, dass die Algorithmen mit historischen Daten trainiert werden, die nicht auf kausalen Zusammenhängen, sondern auf statistischen Korrelationen beruhen. [8] Aufgrund dessen erhalten Menschen aus Bevölkerungsgruppen, die in der Vergangenheit für die Strafverfolgungsbehörden auffällig waren, z.B. ethnische Minderheiten oder Personen mit schlechterem finanziellen Status, schlechtere Prognosen und werden allein aufgrund der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Bevölkerungsgruppe benachteiligt. Vorherrschende Verzerrungen werden also durch den Algorithmus kopiert und sogar verstärkt.

Die Hoffnung war ursprünglich, dass Algorithmen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Verurteilter nach seiner Entlassung wieder straffällig wird, objektiver vorhersagen als Menschen. Nach einer Studie der Stanford University und der University of California in Berkeley kamen daran aber Zweifel auf. [7] Danach gelingt es weder Mensch noch Maschine besonders gut, das Rückfälligkeitsrisiko zu bestimmen. Das Team aus Stanford und Berkeley nahm sich einen Datensatz vor, der 7000 sogenannte COMPAS-Einschätzungen von nachgewiesenen Kriminellen enthielt. Daraus entstanden individuelle Profile. Diese wurden dann wiederum 400 Laien präsentiert. Deren Aufgabe war es einzuschätzen, ob die betroffene Person wieder eine Straftat begehen wird. Die Studie aus 2018 fand heraus, dass COMPAS in 65 Prozent der Fälle richtig lag, die Laien jedoch in 67 Prozent der Fälle. Die Software ist seitdem nicht unumstritten.

Kritisch sehen die Forscher das Image von COMPAS und anderen Computersystemen auch aus anderen Gründen. Während sich ungerecht behandelt fühlende Personen vergleichsweise gut begründet gegen Entscheidungen von Richter*innen vorgehen können, ist es viel schwieriger, sich gegen scheinbar objektive Algorithmen zu wenden.

Ein weiterer Kritikpunkt ist, dass Richter*innen, also Menschen, freiwillig die Entscheidung an die Maschine abgeben.

Neuere Studien insbesondere zu Predicitve Policing verdeutlichen, dass auch aktuelle, verbesserte Algorithmen Rassismus nicht verhindern. [9]