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Amazon und die schmutzigen Entscheidungen von "neutralen" Maschinen
Wirtschaftsjournalist, Blogger, Moderator, Livestreamer, Dozent
Gunnar Sohn, 1961, Diplom-Volkswirt, Wirtschaftsblogger, Kolumnist, Livestreamer, Dozent an der Hochschule Fresenius in Köln. Schwerpunkte: Wirtschaftsethik, CSR, unternehmerische Verantwortung, Methodenstreit in der Ökonomik, Innovationstheorie, narrative Ökonomie, digitale Medien, Theorie der öffentlichen Meinung. Wichtigste Publikationen: 2018. Ökonomie gone wrong: Wie Vulgärkapitalisten semantisch und faktisch die Welt dominieren. Berlin. Netzpiloten 2017. Wie Merkel die VWL-Pseudorechnungen weglächelt: Mainstream-Ökonomen und Politik. Berlin. Netzpiloten. 2016. Die vermessene Ökonomie – Es könnte auch alles ganz anders sein.Berlin. Netzpiloten.
In den vergangenen Jahren habe ich einiges recherchiert und berichtet über die perfiden Ansätze von Silicon Valley-Konzernen bei der Überwachung von Mitarbeitern. Es geht dabei um die Schaffung von digitalen Nasenring-Systemen. Man könnte auch von kybernetischen Steuerungsobsessionen sprechen.
Eine Meldung in MIT Technology Review belegt die Perversion dieser Logik. So verfolgt wohl Amazon mit digitalen Werkzeugen nicht nur die Produktivität ihrer Belegschaft bis zum Klo, sondern lässt sie in automatisierten Verfahrensschritten Kündigungen aussprechen. Erste Reaktion auf Facebook: „Was ist besser? Durch eine Maschine gefeuert zu werden, die meine Leistung beurteilt oder durch einen Vorgesetzten, dem meine Nase nicht gefällt?“
Das ist die Fata Morgana von neutralen Systemen. Wir schreiben den Maschinen Fähigkeiten wie Rationalität und Unfehlbarkeit zu. Was für ein großer Irrtum. Mit Software und mit den Trackingsystemen wird gelogen und betrogen. Der KI-Analyst Stefan Hotel spricht sehr treffend von „Lügen zweiter Ordnung“, mit denen viele Firmen agieren. Benutzer können das nicht mehr durchschauen. Denn leider wächst den Maschinen keine lange Nase. Wenn auf dieser Basis die digitalen Systeme ihre unermüdliche Arbeit aufnehmen und Entscheidungen vorbereiten oder sogar selbst treffen, kommt ziemlicher Mist dabei heraus. Kunden, die keinen Kredit mehr bekommen, Versicherte, die Prämienerhöhungen hinnehmen müssen oder gar Netzaktivisten, die als potenzielle Störenfriede der Gesellschaft aussortiert werden. Fast alle Daten, die von Black Box-Maschinen verarbeitet werden, sind von Menschen annotiert worden.
Das Ganze ist ein paradiesisches Feld für Trickser, Agitatoren, Autokraten und Machtgierige. Die können sich hinter den Ergebnissen von „neutralen und objektiven“ Maschinen verstecken und mit Unschuldsmiene die schmutzigen Entscheidungen auf die Algorithmen schieben.
Quelle: Charlotte Jee EN technologyreview.com
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