Wie Detroit seine Bürger überwacht – und die Frage: Will man das?

Dieser Tage habe ich zum ersten Mal von einer heftigen, fast chinesischen Überwachungsmethode gehört, mit der die Polizei in Detroit arbeitet – allerdings in einer knallhart kapitalistischen Variante. Die Sache nennt sich „Project Green Light“ und funktioniert so: Als Ladenbesitzer (aber auch: als Schule, Kirche) kauft man sich für 4000 bis 6000 Dollar ein System von Überwachungskameras, dazu kommt ein amtliches grünes Alarmlicht. Das Ding blinkt rund um die Uhr (kein Spaß für die Nachbarn). Jeder kann also sehen: Aha, hier sind Kameras installiert. Die Bilder der Kameras gehen live zur Polizeistation. Dort sieht das Ganze dann so aus:

Derzeit sind knapp 600 solcher Systeme überall in der Stadt installiert.

Es gibt eine offizielle Landkarte, auf der jedes Green-Light-System eingetragen ist.

Die Polizei arbeitet parallel mit einer Gesichtserkennungs-Software, um bei etwaigen Verbrechen sehen zu können, wer die Tat begangen hat. So zumindest die Idee dahinter. Klingt nach einer Überwachung im chinesischen Stil. Allerdings mit dem Twist, dass Firmen und Ladenbesitzer dafür bezahlen. Die Sache ist ein Geschäftsmodell. Den zusätzlichen Schutz durch die Polizei gibt’s nur für diejenigen, die ihn sich leisten können. Man ist bei der (staatlichen) Polizei sozusagen privatversichert. Wär das in Deutschland denkbar? Glaub ich nicht. Aber vielleicht hab ich auch zu wenig Ahnung davon.

Die Technologie der Gesichtserkennung ist ziemlich umstritten. Sie funktioniert nicht besonders gut. Und sie ist rassistisch. Bei Afro-Amerikanern ist die Fehlerrate je nach Algorithmus z.T. 100 Mal höher als bei weißen Gesichtern. Das zumindest ist das Ergebnis einer aktuellen Studie der US-Regierung. Eigentlich unglaublich, dass man so eine Technologie trotzdem schon im Einsatz hat – vor allem in einer Stadt wie Detroit, in der mehr als 80 Prozent der Einwohner Afro-Amerikaner sind.

Dass die Technologie so fehlerhaft ist, hat vielerlei Gründe. Einer davon: Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Datensätze, an denen sie trainiert wurde. Wenn man vornehmlich weiße Gesichter in den Trainingsdaten hat, sehen Gesichter mit dunkler Hautfarbe für den Computer sozusagen „alle gleich aus“. Ähnliche Effekte gibt es überall, wo man mit Künstlicher Intelligenz arbeitet. Es ist eines der großen Probleme der Technologie.

Prof. Christian Sandvig von der University of Michigan hat vor einigen Tagen ein Youtube-Video dazu hochgeladen, das er mit der Bürgerrechtlerin Tawana Petty geführt hat. Ich habe das Interview unten verlinkt. Tawana sagt darin: „Am Ende können Leute eingesperrt werden für Verbrechen, die sie nicht begangen haben.“ Sie spricht sogar von „Massenverhaftungen“ Unschuldiger.

Tawana Petty sagt: In einer Stadt in der das mittlere Einkommen bei 27.000 Dollar pro Jahr liegt, senkt man die Kriminalitätsrate, in dem man für bessere Lebensbedingungen und bessere Nachbarschaften sorgt – und nicht, in dem man öffentliche Mittel für noch mehr Überwachung ausgibt.

Eine andere Frage lautet: Hat sich die Sache überhaupt auf das Verbrechen in der Stadt ausgewirkt? Tja. Geht so. Das Projekt läuft seit 2016. Angeblich werden seither weniger Autos geknackt. Einige Ladenbesitzer behaupten, dass sie durch die Kameras mehr Kunden haben und die Leute sich bei ihnen „sicherer“ fühlen (z.B. in den Kommentaren hier). Für den Bürgermeister ist die Sache ein Erfolg. Er träumt davon, die Zahl der Kameras auf 1000 auszuweiten.

Die Sache steht – nüchtern betrachtet – auf sehr wackeligen Füßen. Als Gast aus Deutschland frage ich mich ja bei fast allem hier: Will man das auch bei uns haben? In diesem Fall glaube ich: Man will das bei uns eher nicht haben.

Kommentare

  1. Wenn die Daten erstmal erhoben sind (in diesem Fall „erkannte Gesichter/ Personen mit Zeit- und Ortsstempel“), dann lassen sich diese auch beliebig anders auswerten, z.B. wer an den letzten Wahlen teilgenommen hat …
    Nachweislich ändert sich auch das Verhalten von Personen, die sich „überwacht“ fühlen. Ständig ist der Gedanke im Hinterkopf, ob man sich gerade im Konsens mit den bestehenden oder auch nur erwarteten Regeln verhält und was eine Abweichung für Konsequenzen haben könnten…

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