Computer says no? Wie Artificial Intelligence unsere Gesellschaft jetzt schon verändert und welche Entwicklungen die Zukunft bringt.

Artificial Intelligence hat vor zehn Jahren in Produkten des täglichen Lebens praktisch nicht existiert.

Heute ist der Einsatz „smarter“ Software in Autos, Social-Media-Netzen, Verkaufs-Plattformen, Kunden-Service-Diensten und vielen industriellen Anwendungen ein aktiver und rasch wachsender Markt der von praktisch null vor zehn Jahren auf ein globales Marktvolumen von mehreren Milliarden USD gewachsen ist.

Wir können davon ausgehen, dass AI Anwendungen zu einem selbstverständlichen Element in vielen Services und Geräten werden.

Während viele Prognosen auf deutliche Veränderungen in den kommenden Jahren hinweisen, ist das Thema an sich nicht neu. Schon in den 1950er Jahren beschäftigten sich IT-Expert_innen mit AI.

Neu ist jedoch, dass die technologischen Entwicklungen mittlerweile so weit sind, dass wir in vielen Bereichen des Alltags, von staatlichen Institutionen wie dem Arbeitsmarktservice bis hin zum Gesundheitssektor immer öfter auf AI-Anwendungen stoßen. Gleichzeitig sehen wir, dass unsere Gesellschaft (und auch der entsprechende gesetzliche Rahmen) oftmals noch im analogen Zeitalter stecken geblieben ist. Auf viele Fragen, wie beispielsweise die Frage wie Datensouveränität in Zeiten von Big Data aussehen soll, haben wir weder einen gesellschaftlichen Konsens noch entsprechende gesetzliche Regelungen. Das NEOS Lab widmet sich daher 2019 dem Thema AI mit zwei Studien:

Basanta E. P. Thapa "Artificial Intelligence and Predictive Analytics in Government"

Big Data und der Einsatz moderner Analysetools stellen eine wichtige Entscheidungsgrundlage für jene dar, die Zugang zu derartig umfangreichen Informationen haben. Das trifft, beispielsweise im Rahmen von E-Government, auch auf Regierungen zu. Unter Einbindung weiterer, konventioneller Daten ermöglichen diese Technologien, dass Regierungen vermehrt proaktiv handeln und intervenieren können, zum Beispiel durch die Vorhersage menschlichen Handelns (z.B. Pendlerverkehr), in Notfallsituationen (z.B. Verkehrsunfälle oder Hochwasserschäden) oder in wirtschaftlichen Problemlagen (z.B. Insolvenzen).

Es ist augenscheinlich, dass derartige Möglichkeiten viele positive Aspekte (z.B. rascheres Eintreffen von Rettungskräften) mit sich bringen. Gleichzeitig eröffnet der Einsatz derartiger Technologien ein Spannungsfeld zwischen der Verbesserung des Allgemeinwohls und der Einschränkungen individueller Freiheit.

Julia M. Puaschunder: "Big Data, Algorithms and Health Data"

In den letzten 10 bis 15 Jahren fand eine Datenrevolution im Gesundheitsbereich statt. Heutzutage finden moderne Screening- und Big Data Anwendungen in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens ihre Anwendung.  Jedoch bringen diese Entwicklungen auch Herausforderungen und Risiken mit sich: Berichte über die Verletzung von Datenschutz und Privatsphäre häufen sich und ethische Fragestellungen stehen uns bevor. Die Entwicklung eines ethischen Rahmens für den Einsatz von Big Data im Gesundheitsbereich ist daher essenziell, um weiteren Fortschritt zu sichern. Wie dieser Rahmen aussehen kann und welche Fragen gerade aus liberaler Perspektive von Relevanz sind, entwickelt dafür unsere Studienautorin Julia Puaschunder.