
Das Forum fragt...
... Expert*innen antworten und die Zivilgesellschaft diskutiert - jetzt mitmachen und gemeinsam den Digitalen Wandel gestalten!
"Durch ihre Fähigkeit, eine Vielzahl unterschiedlicher Daten zu analysieren, darin - für uns Menschen mitunter verborgene - Muster schnell zu erkennen und dabei niemals müde zu werden, haben algorithmische Systeme das Potenzial zentrale gesellschaftliche Herausforderungen etwa in den Bereichen Gesundheit, Bildung, Nachhaltigkeit zu adressieren. Ob sie dieses Potenzial entfalten, hängt aber von uns Menschen ab. Wir haben es in der Hand, algorithmische Systeme so zu gestalten und einzusetzen, dass unser gesellschaftliches Zusammenleben von ihnen profitiert und sie nicht auf Kosten des Gemeinwohls gehen, indem sie etwa bestehende Ungleichheiten weiter verschärfen.
Transparenz und Wissen
Dafür ist es zunächst wichtig, dass eine gemeinwohlorientierte Verwendung algorithmischer Systeme bei echten gesellschaftlichen Bedarfen und Bedürfnissen ansetzt und nicht an der Lebenswirklichkeit von Bürger:innen, die algorithmische Systeme nutzen oder von ihnen profitieren könnten, vorbeigeht. Ebenso wichtig ist es, die gesellschaftlichen Folgen des Algorithmen-Einsatzes immer im Blick zu behalten und im Zweifel gegenzusteuern. Dafür braucht es Sorgfalt, Umsicht und vor allem die entsprechenden Kompetenzen bei der Entwicklung und beim Einsatz eines algorithmischen Systems. Wenn man mit Hilfe von Algorithmen das Gemeinwohl stärken will, bedeutet das aber auch, die Schwächen und Grenzen solcher Systeme anzuerkennen und entsprechende rote Linien zu ziehen, damit algorithmische Systeme für bestimmte Zwecke eben nicht eingesetzt werden. Zudem setzt eine gemeinwohlorientierte Anwendung von Algorithmen mehr Transparenz und Wissen über sie voraus: Menschen müssen erkennen können, wenn ein algorithmisches System über sie entscheidet, um sich kritisch damit auseinandersetzen, im Zweifel widersetzen und insgesamt mündig an der digitalen Gesellschaft teilhaben zu können.
Gemeinwohl-Leitplanken
Algorithmen allein können das Gemeinwohl nicht stärken. Nur wir Menschen können es und Algorithmen können uns dabei unterstützen, wenn wir Vorkehrungen treffen und ihnen Gemeinwohl-Leitplanken setzen."
Das Engagement in all seinen vielfältigen Ausprägungen setzt sich jeden Tag für das Gemeinwohl ein – auf genauso vielfältige Weise. Was ist aber nun mit algorithmischen Systemen, die das Potential haben, die Gesellschaft zu verändern – ob im positiven Sinne für das Gemeinwohl oder im negativen Sinne. Was bedeutet das für die Gesellschaft im Allgemeinen und für das Engagement im Speziellen?
Wir – das Forum Digitalisierung und Engagement – wollen zusammen mit der engagierten Zivilgesellschaft einen Diskurs über den Digitalen Wandel führen. Dazu gehört, wie Leonie Beining in ihrem Beitrag deutlich macht, nicht nur Debatten über Tools und ganz praktische Belange der Digitalisierung, sondern es geht auch um größere Themen, die die Gesellschaft und unser Zusammenleben betreffen. Algorithmen können demnach für das Gemeinwohl eingesetzt werden, allerdings passiert das nicht von alleine, denn die Algorithmen sind nur so gut und sinnvoll wie der Mensch, der sie programmiert und einsetzt, es beabsichtigt.
Wir, die Zivilgesellschaft, sind dafür verantwortlich wie Algorithmen eingesetzt werden, wir haben es in der Hand, ob sie das Gemeinwohl stärken. Dafür benötigen wir zuallererst Kompetenzen und Fähigkeiten. Wenn also Daten, algorithmische Systeme und KI für das Gemeinwohl und dessen Förderung sinnvoll eingesetzt werden sollen, muss es umfassende Bildungs- und Qualifizierungsprogramme geben. Auch – nein besonders für die engagierte Zivilgesellschaft, denn nur eine digital mündige Gesellschaft kann sich in der Digitalen Transformation behaupten.
Hinterlassen Sie einen kurzen Kommentar zu Ihrer Meinung und diskutieren Sie mit uns und anderen!
Ich stimme Leonie Beining zu, dass algorithmische Systeme großes Potenzial haben, das Gemeinwohl zu stärken. Vor der Programmierung und Anwendung müssen aber Ziele (und Grenzen) klar formuliert werden.