Soziale Probleme mit Algorithmen lösen

Von Sharona Boonman

Gastkommentare
Sharona Boonman ist datenwissenschaftliche Beraterin. Sie strebt einen Erasmus-Mundus-Masterstudiengang in einem integrierten internationalen Studienprogramm für digitale Kommunikation (DCLead) an der Universität Salzburg und der Universität Aalborg in Kopenhagen an. Von dort aus forscht sie derzeit an der University of California in Los Angeles (UCLA), wo sie mithilfe anonymisierter Daten einer Kinderhilfsorganisation vernachlässigte Kinder unterstützt.

Algorithmen müssen keine Menschen ersetzen, aber sie können sie ergänzen.


Heutzutage werden zunehmend Algorithmen zur Optimierung von Prozessen eingesetzt. Im sozialen Bereich ist davon jedoch noch nicht viel zu sehen. Dabei haben Algorithmen auch hier ein großes Potenzial. Sie können beispielsweise automatisch einen Gehirntumor erkennen oder der Polizei helfen, Kriminelle zu identifizieren.

Dass Algorithmen im sozialen Bereich noch nicht weit verbreitet sind, hat wohl auch mit den Risiken und ethischen Einwänden zu tun. Schließlich besteht die Gefahr, dass sich Algorithmen (ethnisch) profilieren und daher unethisch handeln. Diese Risiken scheinen heutzutage eher als Entschuldigung denn als legitimer Einwand zu dienen. Dabei ist das Erstellen ethischer Algorithmen für maschinelles Lernen heutzutage gängige Praxis. Die Skeptiker gegenüber dem Einsatz technologischer Mittel scheinen auch nicht zu erkennen, dass es auch Nachteile gibt, wenn Menschen für bestimmte Aufgaben eingesetzt werden. Algorithmen müssen keine Menschen ersetzen, aber sie können sie ergänzen. Genauso wie Menschen Algorithmen ergänzen und verbessern können.

Es liegt im sozialen Interesse, ein bisschen mehr über die Möglichkeiten nachzudenken als über die Probleme. Algorithmen haben viel Potenzial und sind sicherlich inzwischen viel besser entwickelt als noch vor einigen Jahren. Es ist wichtig, dass die im kommerziellen Bereich gesammelten Kenntnisse und Erfahrungen auch dazu genutzt werden, Menschen im sozialen Bereich zu helfen. So ist es zum Beispiel möglich, bei Beratungsstellen automatisierte Hilfe anzubieten.

Ein konkretes Beispiel könnte etwa darin bestehen, bei der Notrufnummer Rat auf Draht (147) eingehende Nachrichten bezüglich Vernachlässigung zu klassifizieren, um bei Bedarf rechtzeitig Hilfe zu leisten. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können Algorithmen schnell die Chat-Sprache lernen, die für bestimmte Leistungserbringer unverständlich ist, und so verstehen, was ein Kind wirklich meint. Infolgedessen könnte ein Algorithmus nicht bloß mittels Standardantworten die Wartezeit auf persönliche Antworten verkürzen, sondern auch die Qualität der Antworten verbessern. Darüber hinaus gibt es viele andere Organisationen und Sektoren, die die Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen könnten.

Vor fast 180 Jahren, in den 1840ern, entwickelte die britische Mathematikerin Ada Lovelace (geborene Byron) den ersten maschinengesteuerten Algorithmus und schrieb damit quasi das erste Computerprogramm der Welt. Algorithmen werden jedoch auch heute immer noch so behandelt, als wären sie eine Technologie, die erst gestern erfunden wurde. Es ist daher wichtig, dass wir uns der vielen Möglichkeiten bewusst werden, die wir verpassen, wenn wir nur über die Probleme statt über deren Lösung nachdenken.