{"id":4774,"date":"2019-10-29T11:54:07","date_gmt":"2019-10-29T10:54:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/?p=4774"},"modified":"2019-10-29T16:03:14","modified_gmt":"2019-10-29T15:03:14","slug":"empfehlungen-der-datenethikkommission-nichts-zu-begruessen-teil-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/2019\/10\/29\/empfehlungen-der-datenethikkommission-nichts-zu-begruessen-teil-i\/","title":{"rendered":"Nicht zu begr\u00fc\u00dfen: Der Bericht der Datenethikkommission &#8211; Teil I"},"content":{"rendered":"<p>Ganz ohne Ethik und methodologisch an der Natur des Problems vorbei &#8211; Die <em>Datenethikkommission <\/em>(<em>DEK<\/em>) der<em> Bundesregierung<\/em> hat ein Jahr lang \u00fcber die Ethik der Nutzung von Daten und algorithmischer Systeme nachgedacht. Das Ergebnis ist leider nicht zu begr\u00fc\u00dfen.<\/p>\n<p>Die DEK setzte sich aus namhaften Expert:innen aus unterschiedlichen Disziplinen der Wirtschaft, Politik und Wissenschaft zusammen. Ich kenne einige von ihnen pers\u00f6nlich und habe gro\u00dfen Respekt und Achtung f\u00fcr deren Werk.<\/p>\n<p>Die Ergebnisse, die solch eine Gruppe ausarbeiten kann, ist immer ein Kompromiss verschiedener Positionen und h\u00e4ngt von der F\u00e4higkeit der Gruppe ab, eine eigene Sprache und Systematik zu entwickeln, die Missverst\u00e4ndnisse zwischen den verschiedenen Disziplinen und Jargons \u00fcberbr\u00fccken kann. Die <em>DEK<\/em> stand allein aufgrund ihrer Konstellation vor einer sehr schwierigen Aufgabe. Kritisieren ist viel leichter als zu kreieren. Und doch verdienen Dokumente wie der Bericht der <em>DEK<\/em> eine kritische Betrachtung. Die ausgearbeiteten Empfehlungen haben enorme Tragweite. Die Rechtsdogmatik der vorgeschlagenen Ans\u00e4tze enth\u00e4lt gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen f\u00fcr die gesetzliche Architektur Deutschlands und der EU.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>1. Der Datenschutzreflex<\/strong><\/p>\n<p><em>Morozov<\/em> kritisierte einst in seinem Buch \u201eTechnical Solutionism\u201c die Silicon Valley Kultur, die im Allgemeinen zu glauben schien, f\u00fcr jedes Problem in der Gesellschaft g\u00e4be es eine Technologie, die es l\u00f6sen k\u00f6nnte. Die Empfehlungen der <em>DEK<\/em> konzentrieren sich auf technische Prinzipien in dem Glauben, dass durch eine <em>Regulierung auf technischer Ebene<\/em> die durch die Technik amplifizierten oder entstandenen sozialen Konflikte gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Das ist die normative Version von <em>Morozov\u2019s<\/em> technischem Solutionismus. Man denkt vom Ergebnis her und vernachl\u00e4ssigt die Grundlagen, die vielleicht zu anderen Fragen und Ergebnissen h\u00e4tten f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>a) Erst Ethik, dann Technik<\/strong><\/p>\n<p>Erst mit konkreten ethischen Zielvorgaben k\u00f6nnen technische Vorgaben ausgearbeitet werden. Es k\u00f6nnen keine (ethischen) Datenrechte wie im <em>DEK<\/em>-Bericht entworfen und eingeschr\u00e4nkt werden, ohne zuvor die im <em>DEK<\/em>-Bericht erw\u00e4hnten ethischen und rechtlichen Grunds\u00e4tze und Prinzipien zu definieren und voneinander abzugrenzen: Welche Gemeinwohlinteressen sollen verfolgt werden? Auf der Grundlage welcher ethischen Kriterien sollen Gemeinwohlinteressen gegen\u00fcber individuellen (datenschutzrechtlichen) Interessen abgewogen? Welche wirtschaftlichen Ziele sollen erreicht werden?<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Ansatz der DEK: ohne Gerechtigkeit<\/strong><\/p>\n<p>Die <em>DEK<\/em> konnte oder wollte keine Definitionen liefern<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-medium wp-image-4779\" src=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1-300x181.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"181\" srcset=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1-300x181.png 300w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1-768x464.png 768w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1-1024x618.png 1024w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-1.png 1186w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Link: <a href=\"https:\/\/twitter.com\/CWoopen\/status\/1188414833278046208\">https:\/\/twitter.com\/CWoopen\/status\/1188414833278046208<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Anstelle einer konkreten Definition, was Gerechtigkeit in diesem Rahmen bedeuten soll, werden wissenschaftlich nicht fundierte Szenarien als einzige Erkl\u00e4rung f\u00fcr die im \u00fcbrigen unbegr\u00fcndeten rechtlichen Forderungen in den Raum gestellt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-medium wp-image-4780\" src=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2-300x213.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"213\" srcset=\"https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2-300x213.png 300w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2-768x546.png 768w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2-1024x728.png 1024w, https:\/\/www.cr-online.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Tweet-2.png 1192w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Link:\u00a0<a href=\"https:\/\/twitter.com\/CWoopen\/status\/1188557872323596290\">https:\/\/twitter.com\/CWoopen\/status\/1188557872323596290<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Daran krankt u.a. das Verst\u00e4ndnis der Natur von Daten, die im <em>DEK<\/em>-Bericht verwendete <a href=\"https:\/\/medium.com\/@lopalasi\/selbstbestimmung-in-der-netzwerkgesellschaft-dffe0afec887\">Notion von informationeller Selbstbestimmung<\/a> und die Forderung nach einer \u201edigitalen Selbstbestimmung\u201c. <em>Thomas Kienle<\/em> hat <a href=\"https:\/\/www.juwiss.de\/95-2019\/\">hier<\/a> sehr treffend analysiert, warum dies aufgrund der Begriffsunsch\u00e4rfe und der unn\u00f6tigen Entstehung einer k\u00fcnstlichen Dichotomie zwischen dem Analogen und dem Digitalen kritikw\u00fcrdig ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>b) Datenschutz &amp; Algorithmische Systeme<\/strong><\/p>\n<p>So verh\u00e4lt es sich auch, wenn die <em>DEK<\/em> eine Entwicklung von algorithmischen Systemen mit Datenschutz \u201eby Design\u201c empfiehlt. Hier wird eine bestimmte technikorientierte Empfehlung formuliert, die auf den technischen Prinzipien der Datenminimierung und Zweckbindung basiert. Es sind <em>technische Prinzipien<\/em>, weil sie eine bestimmte technische Ansatzweise abverlangen, die \u00fcber jeden Kontext hinaus anzuwenden ist. So mag vielleicht eine geringere Wahrscheinlichkeit bestehen, dass sie die Privatsph\u00e4re von Individuen verletzen. Ganz sicher aber werden sie mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit <em>diskriminieren<\/em>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Dilemma zur Vermeidung von Diskriminierung<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Um Diskriminierung zu vermeiden, braucht man viele Daten. Um sicher zu gehen, dass nicht \u00fcber relationale Daten diskriminiert wird, braucht man zum Beispiel insbesondere sensible Datenkategorien wie Ethnizit\u00e4t und Postleitzahl. Illegitime Diskriminierung wird durch Datenschutz nicht gesch\u00fctzt. Daf\u00fcr ist die Dogmatik des Datenschutzes nicht geeignet.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Irrelevanz des Einzelnen f\u00fcr algorithmische Systeme<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Moderne algorithmische Systeme werden als automatisierte Datenverarbeitungsprozesse vielfach im ersten Reflex ausschlie\u00dflich am Ma\u00dfstab des individualrechtlichen Datenschutzrechts gemessen. Dies ist schon deshalb problematisch, weil sich der Algorithmus qua Einstellung gar nicht f\u00fcr das Individuum interessiert. Algorithmische Systeme wollen Individuen in Profile, sprich in \u201eSchubladen\u201c zerlegen. Algorithmische Personalisierung ist technisch gesehen die Zuordnung eines Individuums zu einem Kollektiv. Dies geschieht mittels Kategorien, die m\u00f6glichst granular differenziert und kombiniert werden: von den klassischen Marktforschungskategorien wie \u201e<em>Geschlecht\u201c<\/em>, \u201e<em>Alter\u201c<\/em>, \u201e<em>Wohnort\u201c<\/em> zu bspw.: \u201e<em>m\u00e4nnlich, 30-40 Jahre, konservativ, naturliebend, Hobby-Imker<\/em>\u201c. Der Unterschied ist:<\/p>\n<ul>\n<li><u>Algorithmen<\/u> fu\u00dfen auf Kategorien und Standards. Sie bilden Durchschnitte ab, den gemeinsamen Nenner in einer Gruppe von vielen Individuen.<\/li>\n<li><u>Das Datenschutzrecht<\/u> stellt demgegen\u00fcber stets das Individuum als individuell betroffene Person in den Mittelpunkt und zwar auch dann, wenn keine weitere Ma\u00dfnahme gegen\u00fcber dem Individuum getroffenen wird. Gesch\u00fctzt wird das f\u00fcr Individuum belanglose Datum ebenso wie Daten, deren Verarbeitung unmittelbare Nachteile f\u00fcr den Betroffenen haben.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Regulatorischer Zielkonflikt<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Zwischen algorithmischen Systemen und dem Datenschutzrecht besteht ein Zielkonflikt in der Ratio:<\/p>\n<ul>\n<li>Aus der Perspektive des Datenschutzrechts ist die Verarbeitung m\u00f6glichst weniger Daten von m\u00f6glichst wenig Individuen,<\/li>\n<li>w\u00e4hrend der Algorithmus f\u00fcr seine Kollektivbildungen m\u00f6glichst viele Daten m\u00f6glichst vieler Individuen ben\u00f6tigt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Eine Regulierung von Algorithmen durch das individualbezogene Datenschutzrecht ist daher von vornherein dysfunktional in Bezug auf algorithmische Prozesse und deren Optimierung. Sie w\u00e4re ebenso dysfunktional im Hinblick auf Gleichheitsrechte.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>2. Algorithmen und Gleichheitsrechte<\/strong><\/p>\n<p>Aus der Sicht der algorithmischen Prozesse ist nicht ein individuelles Freiheitsrecht, sondern der Gleichheitsgrundsatz der \u201e<em>nat\u00fcrliche<\/em>\u201c Pr\u00fcfungsma\u00dfstab. Algorithmen k\u00f6nnen Ungleichheiten verst\u00e4rken oder beseitigen. Letzteres ist das nat\u00fcrliche Ziel einer Optimierung und Regulierung. Eine ungerechtfertigte Ungleichbehandlung (sei es aus rechtlichen oder ethischen Gr\u00fcnden) bezeichnen wir als Diskriminierung.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>a) Der Gleichheitssatz<\/strong><\/p>\n<p>Eine Diskriminierung ist zun\u00e4chst ein soziales Ph\u00e4nomen, das in allen Bereichen vorkommen kann. Durch algorithmische Systeme kann dieses Ph\u00e4nomen besser identifiziert und amplifiziert werden. Der Bewertungsma\u00dfstab ist dabei nicht immer leicht zu erkennen. Zwar gibt es bestimmte Kriterien der Unterscheidung, die schon als solche eine Diskriminierung identifizieren k\u00f6nnen, wie etwa Rasse, ethnische Herkunft, Geschlecht, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter oder sexuelle Identit\u00e4t (\u00a7 1 AGG). Zur Unterscheidung muss jedoch zudem eine Benachteiligung hinzukommen, die zudem nicht gerechtfertigt ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>b) Gleichbehandlung durch algorithmische Systeme<\/strong><\/p>\n<p>Diese vordergr\u00fcndig klare Dogmatik wird \u00e4u\u00dferst komplex, wenn man versucht, algorithmische Prozesse danach zu ordnen. Falsch w\u00e4re es, bereits auf der ersten Stufe den Algorithmen ein \u201eVerbot\u201c aufzuerlegen, nach den genannten Kriterien zu unterscheiden.<\/p>\n<p>Vielmehr kann es gerade erforderlich sein, durch Algorithmen bestimmte Ungleichheiten sichtbar zu machen. Die Schwierigkeit des allgemeinen Gleichheitssatzes besteht nicht nur darin, gleiche Dinge nicht ungleich zu behandeln, sondern auch ungleiche Dinge nicht gleich zu behandeln. Was gleich oder ungleich sein muss, um Nachteile zu vermeiden, ist mitunter schwer zu erkennen. Es kann sogar menschlicher Erfahrung widersprechen. Algorithmen k\u00f6nnen hier zwar helfen, jedoch nur, wenn sie mit ausreichenden Daten trainiert werden.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px\"><em>Ein Beispiel aus der Medizin mag dies illustrieren:<\/em><br \/>\nFrauen und Menschen mit unterschiedlicher genetischer Varianz (etwa Menschen afrikanischer oder asiatischer Provenienz) haben bei Herzinsuffizienz teilweise eine fehlerhafte medikament\u00f6se Dosierung mit Beta-Blocker erhalten, weil die Datenbanken, menschliche Diversit\u00e4t nicht ausreichend ber\u00fccksichtigt haben. Die Nachteile f\u00fcr den Einzelnen k\u00f6nnen im Ergebnis immens sein und sogar eine Gefahr f\u00fcr Leib oder Leben darstellen<em>.<\/em> <em>\u00a0\u00a0<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>c) Eigentliche methodische Herausforderung<\/strong><\/p>\n<p>Methodologisch betrachtet, zeigt dies den individualrechtlichen Bewertungsma\u00dfst\u00e4ben bei algorithmischen Systemen enge Grenzen auf. Algorithmische Systeme sind Technologien, die je nach Einstellung Diskriminierung identifizieren und\/oder automatisieren. Um zu evaluieren, ob diese automatisierte Zuordnung legitim ist, sind weitere Bewertungsma\u00dfst\u00e4be notwendig, die Kontexte und kollektive Aspekte abbilden. Individualrechtliche Kriterien in dem Kontext laufen Gefahr nur einzelne B\u00e4ume anstelle des Waldes zu analysieren.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Morgen folgt eine weitere Einsch\u00e4tzung mit dem Titel<\/p>\n<p><em>Nicht zu begr\u00fc\u00dfen- Teil II<\/em><\/p>\n<p><em>EUVAS: warum der allgemeine Rechtsrahmen zu Algorithmen rechtsdogmatisch die Grundpfeiler unserer Demokratie gef\u00e4hrdet<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ganz ohne Ethik und methodologisch an der Natur des Problems vorbei &#8211; Die Datenethikkommission (DEK) der Bundesregierung hat ein Jahr lang \u00fcber die Ethik der Nutzung von Daten und algorithmischer Systeme nachgedacht. Das Ergebnis ist leider nicht zu begr\u00fc\u00dfen. Die DEK setzte sich aus namhaften Expert:innen aus unterschiedlichen Disziplinen der Wirtschaft, Politik und Wissenschaft zusammen. 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