Kurz hat sich auf Israel bezogen und immer wieder liest man von Südkorea - was genau haben diese Länder für Lösungen entwickelt?
Vorab: in beiden Ländern findet sich deutlich mehr im Bereich AI und Big Data als das was nun beschrieben wird. Hier wird vor allem auf die wesentlichsten Aspekte eingegangen, die von Seiten der jeweiligen Regierungen gesetzt wurden.
Israel, auf das sich Sebastian Kurz bezogen hat, erlaubt vorübergehend den Einsatz von Überwachungsmaßnahmen die ursprünglich zur Terrorabwehr entwickelt wurden. Hierzu gehört auch die Überwachung von Mobilfunkgeräten, ohne das die entsprechenden Eigentümer_innen informiert werden. Parallel dazu wird eine auf Umfragen basierte KI entwickelt, die weitere Ausbrüche des Coronavirus prognostizieren soll. Hierbei geben die Benutzer_innen täglich Informationen zu ihrem Gesundheitszustand ein. Algorithmen bewerten ihre Antworten, um Symptome mit Orten (Geodaten) zu verbinden. Die Ergebnisse werden dann auf einer Karte angezeigt, die die Infektionscluster zeigt, in denen sich das Virus ausbreitet.
Südkorea hat eine Applikation entwickelt, in der die Regierung Nachrichten an die Öffentlichkeit versenden kann, in denen die Bewegungen von Menschen, bei denen kürzlich das Virus diagnostiziert wurde, detailliert beschrieben werden. "Eine Frau in den Sechzigern hat gerade positiv getestet", heißt es in einem typischen Text. "Klicken Sie auf den Link für die Orte, die sie besucht hat, bevor sie ins Krankenhaus eingeliefert wurde." Auf coronamap.site können Nutzer_innen ansehen, in welcher Region positiv getestete Personen leben und wann der positive Test erfolgt ist.
Warum wir wachsam bleiben sollten
"Big Data" und AI Lösungen sind ein wichtiger Baustein, um die aktuelle Situation zu verbessern. Seit Dezember wurden über 2000 wissenschaftliche Artikel über den Coronavirus publiziert, Algorithmen und Machine Learning Techniken unterstützen Expert_innen dabei Informationen zu verdichten und diese in das Gesundheitssystem einzuspeisen. Ebenso skizziert die Studienautorin der NEOS Lab Studie "Big data, Artifcial Intelligence and Healthcare" Julia Puaschunder, wie KI Ärzt_innen dabei hilft, mittels Lungenscans das Virus zu entdecken. Jedoch sind weder AI noch "Big Data" ein Wundermittel, insbesondere wenn wir über Überwachungsmaßnahmen sprechen. Die Losung "mehr Überwachung = mehr Sicherheit" kennen wir aus sicherheitspolitischen Debatten, unter anderem Rund um Antiterrormaßnahmen. Jedoch bedeutet ein mehr an (staatlicher) Kontrolle nicht, dass die Sicherheit der Gesellschaft verbessert wird.
Das südkoreanische Tracking-Tool beispielsweise wird zwar derzeit oft diskutiert und gelobt, jedoch ist nicht klar ob es die Infizierungsrate wirklich gesenkt hat. Was wir jedoch wissen ist, dass es trotz Anonymisierung gelang Personen zu identifizieren, Personen stigmatisiert wurden auf Grund der Orte, die sie besucht haben und persönliche Daten (wie z.B. Besuche bei Ärzt_innen) personalisiert veröffentlicht wurden:"As South Korean media pored over their movements, citizens looked on with a mixture of horror and fascination as their private lives were laid bare, leading to speculation that they were having an affair and that the secretary had undergone plastic surgery."
Hinzu kommt, dass wir unterschätzten, welche Informationen aus Daten gewonnen werden können. Ein schönes Fallbeispiel, was nur mit minimalen Informationen über verschickte E-Mails herausgelesen werden kann, findet sich hier.
Während datenbasierte Modelle und Applikationen uns helfen können, so gilt auch das Risiko abzuschätzen was passiert, wenn - beispielsweise durch fehlerhafte oder unvollständige Daten - falsche Informationen vermittelt werden. Dies könnte zu riskantem Verhalten führen, indem sie Menschen ein falsches Sicherheitsgefühl vermitteln. Insbesondere wenn sich die Republik dazu entschließt, hier verstärkt auf Überwachungsmaßnahmen zu setzen, ist Skepsis angebracht. Das Regierungsprogramm beinhaltet keine Maßnahmen für den Bereich Cybersecurity, im Gegensatz zur Trump-Administration gibt es keine AI-Richtlinien für die staatliche Anwendung und eine Datenstrategie, die als Basis für Standards, Innovation und Sicherheit notwendig ist, hat Österreich im Gegensatz zur Europäischen Union nicht.
Wie es gehen kann, zeigt Deutschland: von 20.-22. März hat die Bundesregierung einen Hackathon veranstaltet in dem über 800 Projekte entstanden sind, um aktuelle Probleme zu lösen. Ebenso hat das Robert Koch Institut grünes Licht bekommen eine App zu veröffentlichen, mit der User_innen Daten, die von Fitness-Tracking-Geräten wie Fitbit gesammelt werden, anonymisiert an Wissenschafter_innen weitergeben werden können. Mittels Machine Learning wollen die Epidemiologen Pulsfrequenz und Schlafmuster auf Anzeichen dafür analysieren, dass Menschen Fieber haben. Dies, so die Hoffnung, sollte bisher unbekannte Cluster von COVID-19 im ganzen Land entdecken. Abschließend gilt: sollte es hier zu einem weiteren Eingriff in die Grundfreiheiten kommen, so müssen diese gemeinsam mit Opposition und Datenschutzexpert_innen ausgearbeitet und zeitlich befristet werden.
Können Sie sich noch an die App aus Südkorea, die in diesem Artikel genannt wurde, erinnern? Ein Coronavirus-Patient, dessen persönliche Reisegeschichte veröffentlicht wurde, hat bei der nationalen Datenschutzkommission eine Beschwerde eingelegt und bekam von der Kommission Recht. Die Offenlegungen persönlicher Bewegungen wurden als „über die Notwendigkeit hinaus“ bezeichnet. Auch in Südkorea gilt, es müssen nicht immer personalisierte Originaldaten veröffentlicht werden.
Machine Learning (ML) sind auf Algorithmen basierte Lernmodelle, die statistische Methoden (Bayes & Inferenzstatistik) für Prognosemodelle nutzen. Spam-Filter funktionieren beispielsweise so. Anhand von Testdatensätzen wird einem Modell beigebracht, wann eine Mail als "Spam" zu definieren ist. Wenn nun neue Mails kommen, überprüft das Modell anhand der "gelernten" Informationen, ob eine neue Mail ebenso als Spam zu definieren ist.