Schicksalsentscheider: KI prägt in den USA immer häufiger Urteile

Usa, Haft, Gefängnis, Knast Bildquelle: Public Domain

Künstliche Intelligenz kommt immer häufiger zum Einsatz, um Menschen bei Entscheidungsprozessen zu unterstützen. In den USA finden solche Systeme jetzt bei der Strafverfolgung Anwendung. US-Gerichte lassen immer öfter per KI ermitteln, wie wahrscheinlich bei Straftätern ein Rückfall ist, und richten danach ihre Strafe aus

Ein Urteil, das sehr stark von der Meinung der künstlichen Intelligenz geprägt ist

In den Vereinigten Staaten von Amerika sitzen mehr Menschen im Gefängnis als in jedem anderen Land der Welt. Wie Technology Review schreibt, waren 2016 insgesamt 6,7 Millionen Erwachsene in Gefängnissen und andere Justizvollzugsanstalten inhaftiert - viele davon sitzen dabei nicht zum ersten Mal ein. Genau diese Situation führt jetzt auch dazu, dass die Justiz der USA immer häufiger auf die Unterstützung von künstlicher Intelligenz vertraut, um die Chancen auf eine Resozialisierung von Straftätern besser abschätzen zu können - oder umgekehrt, eine Rückfallwahrscheinlichkeit zu ermitteln. Infografik: Künstliche Intelligenz im Aufwärtstrend

Wie Rechtsexperten und Aktivisten auf der "Data for Black Lives"-Konferenz betonen, sei es aus ihrer Sicht sehr bedenklich, dass Algorithmen in US-Gerichten immer häufiger ein entscheidender Faktor sind, der den weiteren Verlauf des Lebens eines Straftäters beeinflusst. Die Berechnung der Rückfallwahrscheinlichkeit fußt auf verschiedenen Faktoren in der Biografie und Umgebung des Angeklagten, der ermittelte Wert hat bei Anwendung des Richters maßgebliche Auswirkungen auf mögliche Rehabilitationsleistungen, Untersuchungshaft und Strafmaß.

Der Algorithmus sieht das alles zu eng

Das Problem laut der kritischen Experten: Auch bei modernen Risikobewertungsinstrumenten kommen sehr häufig Algorithmen zum Einsatz, deren Training auf historischen Daten zur Kriminalität fußt. Wie Technology Review ausführt, ergeben die darin ermittelten Muster einen Hinweis auf statistische Korrelationen und nicht auf kausale Zusammenhänge. Die Folge: Eine KI könnte beispielsweise Armut als Faktor für eine hohe Rückfallwahrscheinlichkeit ausmachen, ob fehlendes Geld aber wirklich eine Rolle bei der Straftat gespielt hat, erkennt sie nicht. Man darf gespannt sein, wie sich die Anwendung von KI in der Justiz in den nächsten Jahren weiterentwickeln wird.