Der Fokus dieser Hausarbeit liegt auf der Verwendung biometrischer Gesichtserkennung bei der Strafverfolgung und damit möglichen einhergehenden Nachteilen für Schwarz weiblich gelesenen Personen.
Zu dem Ergebnis, dass biometrische Gesichtserkennungssysteme zur Unterdrückung Schwarz gelesener Personen – insbesondere Schwarz weiblich gelesener Personen – und People of Color beitragen, kommt auch Laura Schelenz (2021) in ihrem Artikel „Schwarzfeministische Perspektiven auf Künstliche Intelligenz: Erkenntnisse und neue Fragen zu KI-gestützter Gesichtserkennung und Überwachung“. Das Ziel dieser Arbeit ist eine Stellungnahme, inwieweit der Einsatz biometrischer Gesichtserkennungssystemen bei Strafverfolgungen ethisch vertretbar ist. Hierfür wird die Situation anhand der Potter-Box analysiert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf die Folgen, die sich für Schwarz weiblich gelesene Personen ergeben.
Nach der Einleitung werden im zweiten Kapitel zunächst der Terminus „Künstliche Intelligenz“ und damit zusammenhängende weitere Begriffe näher betrachtet. Im Kapitel drei wird die biometrische Gesichtserkennung genauer betrachtet. Diese Betrachtung erfolgt sowohl im Allgemeinen, als auch explizit im Zusammenhang mit der Strafverfolgung und den Folgen, die sich dabei für Schwarz weiblich gelesene Personen ergeben.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Künstliche Intelligenz und Algorithmus
3 Biometrische Gesichtserkennung
3.1 Funktionsweise der biometrischen Gesichtserkennung
3.2 Biometrische Gesichtserkennung bei Strafverfolgung
4 Analyse anhand der Potter-Box
4.1 Potter-Box
4.2 Analyse
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht kritisch, inwieweit der Einsatz von biometrischen Gesichtserkennungssystemen bei der polizeilichen Strafverfolgung aus ethischer Sicht vertretbar ist, wobei ein besonderes Augenmerk auf die Diskriminierung Schwarz weiblich gelesener Personen gelegt wird.
- Ethik der biometrischen Gesichtserkennung
- Künstliche Intelligenz und algorithmische Voreingenommenheit
- Strafverfolgung und datenschutzrechtliche Herausforderungen
- Intersektionale Diskriminierung und Racial Profiling
- Methodische Analyse ethischer Dilemmata mittels der Potter-Box
Auszug aus dem Buch
4.1 Potter-Box
Die Potter-Box wurde von Ralph B. Potter Jr. entwickelt und dient als Hilfe bei ethischen Entscheidungen. Sie besteht aus vier Quadranten: Definition, Werte, Prinzipien und Loyalitäten (Clifford, 2011, S. 3). Es kann hilfreich sein sich bei der Analyse bestimmter Situationen an der genannten Reihenfolge zu orientieren, jedoch ist auch jede andere Reihenfolge möglich. Im Folgenden werden die vier Quadranten genauer beschrieben.
Im ersten Quadranten, der Definition, wird die Situation inklusive aller relevanter Fakten dargelegt. Wichtig ist hierbei eine objektive Sichtweise (ebd.).
Des Weiteren spielen Werte eine bedeutsame Rolle, wenn es darum geht ein ethisches Urteil zu treffen. Wesentliche Werte der Potter-Box sind sozikulturelle Werte wie Fleiß und Sparsamkeit, ästhetische Werte wie Harmonie, logische/rechtliche Werte wie Konsequenzen und Kompetenzen, moralische Werte wie Ehrlichkeit sowie professionelle Werte wie Innovation. Hier gilt es zu beachten, dass in einer zu analysierenden Situation nicht nur entweder akzeptierte oder nicht-akzeptierte Werte zu finden sind, sondern es Werte beider Seiten in einer einzigen Situation geben kann (ebd., S. 2).
In der Ethik gibt es viele Prinzipien, nach denen man handeln sollte. Louis Hodges hat diese in fünf Kategorien zusammengefasst: Tugend, Pflicht, Nützlichkeit, Rechte und Liebe (ebd., S. 9). Eine Orientierung an den folgenden Leitlinien kann hilfreich sein, um zu verstehen nach welchen Prinzipien die Personen, die in der anfangs definierten Situation eine Rolle spielen, (unbewusst) gehandelt haben.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in das Thema ein, erläutert die Relevanz der Künstlichen Intelligenz und definiert das Ziel der Arbeit, den ethischen Einsatz von Gesichtserkennung zu bewerten.
2 Künstliche Intelligenz und Algorithmus: Dieses Kapitel definiert die grundlegenden Begriffe der Künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen und Algorithmen.
3 Biometrische Gesichtserkennung: Hier wird die Funktionsweise der Technologie beleuchtet sowie deren spezifische Anwendung und Problematik im Kontext der Strafverfolgung aufgezeigt.
4 Analyse anhand der Potter-Box: In diesem Kapitel wird das ethische Framework der Potter-Box vorgestellt und zur Analyse der diskriminierenden Auswirkungen der Gesichtserkennung genutzt.
5 Fazit: Das Fazit fasst die ethische Unvertretbarkeit unter aktuellen Bedingungen zusammen und zeigt weiteren Forschungsbedarf auf.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Biometrische Gesichtserkennung, Strafverfolgung, Ethik, Potter-Box, Diskriminierung, Schwarz weiblich gelesene Personen, Algorithmen, Maschinelles Lernen, Racial Profiling, Intersektionalität, Datenschutz, Rechtliche Rahmenbedingungen, Identifikation, Menschenrechte.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der ethischen Vertretbarkeit von biometrischer Gesichtserkennung im Bereich der polizeilichen Strafverfolgung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen Künstliche Intelligenz, Ethik, Strafverfolgung, Intersektionalität und die diskriminierenden Tendenzen algorithmischer Systeme.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist eine Stellungnahme dazu, ob der Einsatz biometrischer Gesichtserkennungssysteme unter Berücksichtigung ethischer Standards und der Benachteiligung marginalisierter Gruppen vertretbar ist.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Zur Untersuchung und ethischen Bewertung der Thematik wird das Modell der Potter-Box angewandt.
Welche Inhalte bilden den Hauptteil?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Einführung in KI und Gesichtserkennung, rechtliche Überlegungen sowie die strukturierte Analyse ethischer Konflikte mittels der Potter-Box.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Gesichtserkennung, ethische Vertretbarkeit, Diskriminierung, algorithmische Fehlerquote und gesellschaftliche Verantwortung.
Wie beeinflussen Trainingsdaten das Ergebnis der Gesichtserkennung?
Da Trainingsdaten oft nicht divers genug sind und vorwiegend Gesichter weiß gelesener Personen abdecken, werden Schwarz weiblich gelesene Personen häufiger falsch identifiziert.
Warum wird im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung von Racial Profiling gesprochen?
Die Kombination aus häufigeren Personenkontrollen und fehlerhaften Identifikationsergebnissen bei Schwarz gelesenen Personen führt dazu, dass bestehende rassistische Strukturen durch die Technik reproduziert werden.
Welche Bedeutung spielt die Potter-Box für diese Arbeit?
Sie dient als strukturiertes analytisches Werkzeug, um vier Quadranten (Definition, Werte, Prinzipien, Loyalitäten) systematisch abzuarbeiten und so ein begründetes ethisches Urteil zu formulieren.
Wie bewertet die Autorin den aktuellen Stand der Technik?
Unter den gegenwärtigen Bedingungen und aufgrund der mangelnden Repräsentativität der Trainingsdaten hält die Autorin den Einsatz zur Identifikation in der Strafverfolgung für ethisch nicht vertretbar.
- Arbeit zitieren
- Julia Bogendörfer (Autor:in), 2023, Digitalisierung und Ethik. Biometrische Gesichtserkennung in der Strafverfolgung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1355268
