GOAL: Governance von und durch Algorithmen - von algorithmischer Verhaltenssteuerung und künstlicher Intelligenz (GOAL)

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Die Begriffe Algorithmen und Künstliche Intelligenz sind in aller Munde. Die zugrundeliegenden Technologien finden immer häufiger Anwendung. Dabei bergen sie Risiken und Chancen. Algorithmen enthalten diejenigen Regelsysteme, die entscheidend dafür sein können, welche Schlussfolgerungen aus Datenverarbeitung und -Analysen gezogen, welche Bewertungen, Vorhersagen und Entscheidungen über Personen getroffen werden. Sie dienen nicht mehr allein der Automatisierung der Datenverarbeitung sowie der Informations- und Wissensgenerierung, sondern sind zunehmend auch Kernelemente von Systemen der automatisierten Entscheidungsunterstützung oder -durchführung. Besondere Bedeutung erlangt daher, dass Softwareentwickelnde und Auftraggebende Wertvorstellungen und Grundannahmen in Algorithmen implementieren, wodurch sowohl beabsichtigte wie auch nicht beabsichtigte Folgen für die direkt Betroffenen als auch für Dritte auftreten können. GOAL untersucht daher, wie Algorithmen Governancefunktionen ausüben und die Governance von Algorithmen gestaltet werden kann. Dabei wird der Begriff „Governance" aus gesellschaftswissenschaftlicher Perspektive gebraucht und bezieht sich auf kollektiv bindende, gesellschaftliche Entscheidungs- und Steuerungsformen, die durch mehr Akteure als allein den Staat realisiert und durchgesetzt werden. Der Fokus liegt auf den verhaltenssteuernden und regulativen Wirkungen von Algorithmen und den damit zusammenhängenden gesellschaftlichen Konsequenzen. Ziel von GOAL ist die Ermittlung von staatlichen, technischen und regulativen Handlungsbedarfen und -optionen zur Gestaltung von umfassenden Governancestrukturen. Dies kann dazu beitragen, dass Rechts- und Investitionssicherheit zu einem Baustein der Digitalökonomie werden. Dazu forschen im GOAL-Projektverbund Informatiker, Rechtswissenschaftler, Ethiker, Verhaltenswissenschaftler und Ökonomen gemeinsam und interdisziplinär zur Technikfolgenabschätzung. Indem unterschiedliche Disziplinen zusammengeführt werden, können neue Lösungsansätze für bestehende Forschungsprobleme erarbeitet werden. Durch Veranstaltungen, wie eine Winter School und einen internationalen Workshop, sollen zudem externe Experten Beiträge einbringen können und auch international vorhandenes Wissen eingebunden werden. Darüber hinaus bietet eine Fallstudie, mit einer selbst entwickelten App, die Möglichkeit, die Ergebnisse von GOAL zur Entwicklung von umfassenden Governancestrukturen beispielhaft zu testen und ihre Eignung zu demonstrieren. Die durch diese interdisziplinären und praxisorientierten Ansätze erarbeiteten Governanceoptionen können die zukünftige technische Entwicklung maßgeblich beeinflussen.