Computergestützte Modelle schaffen es immer besser, Simulationen komplexer künftiger Entwicklungen herzustellen. Wo liegen aus Ihrer Sicht die Chancen datengetriebener Prognostik?
Die zunehmende Verfügbarkeit und technische Verarbeitungsfähigkeit von Daten bieten die Chance, gesellschaftliche Prozesse immer besser zu modellieren. Die Covid-19 Pandemie ist hierfür ein Paradebeispiel. Die Modellierungen des Infektionsgeschehens ermöglicht es beispielsweise, die Impfaktivitäten besser zu koordinieren. Wann und wie genau Arztpraxen die Impfzentren beim Impfen unterstützen können, lässt sich tagesgenau simulieren.
Hier zeigt sich aber gleichzeitig auch die Herausforderung jeder Prognostik. Die Qualität jeder Prognose ergibt sich immer auch aus den zugrundeliegenden Daten und Annahmen. Je weniger Informationen zur Verfügung stehen und je komplexer die zugrundeliegenden Wirkmechanismen sind, desto schwieriger fällt die Erstellung zuverlässiger Prognosen. Daher stoßen computergestützte Modelle schnell an ihre Grenzen, wenn sie Aushandlungsprozesse vorhersagen sollen. Sind die Entscheidungsoptionen von Handlungen begrenzt, beispielsweise bei Wahlen, lassen sich diese computergestützt mit größerer Wahrscheinlichkeit vorhersagen als beispielsweise das Ergebnis der monatlichen Bund-Länder-Beratungen zur Pandemie.
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Immer zuverlässigere Prognosen geben den Entscheidern immer genauere Handlungsempfehlungen an die Hand. Wie groß schätzen Sie die Gefahr zunehmender Alternativlosigkeit für Entscheider ein?
Viel hängt von der vorhandenen Datenlage ab. Die Gefahr einer Alternativlosigkeit durch Algorithmen sehe ich noch weit entfernt. Die Kontingenz der Gegenwart kommt hinzu. Die Kunst von Politik ist es daher, aus zahlreichen Prognosen mit jeweils unterschiedlichen Annahmen und damit verbundenen Empfehlungen, Entscheidungen abzuleiten. Die Herausforderung für die Entscheider ist also weniger ein „Prognosemonopol“, sondern vielmehr eine profunde Auswahl zwischen vorhandenen Prognoseoptionen.
Politische Führung wägt die unterschiedlichen Szenarien ab. Dabei verbindet sich das gesammelte Wissen über Prognostik mit der politischen Erfahrung eines Entscheiders. Beides zusammen führt zu Entscheidungen und zu ihrer Rechtfertigung.
Pandemie, Klimakrise, Kriminalistik – immer häufiger werden Algorithmen-basierte Modelle für Prognosen eingesetzt. Wer sollte aus Ihrer Sicht die Algorithmen kontrollieren?
Algorithmen müssen, ebenso wie alle anderen Technologien, den gesetzlichen Rahmenvorgaben entsprechen. Politische Verantwortung und die digitale Kompetenz von öffentlicher Seite hat die Aufgabe, die Grundrechte unserer Demokratie und des Rechtsstaats auch in der digitalen Welt zu garantieren. Mit dem Einsetzen einer Datenethikkommission nimmt die Bundesregierung diese Herausforderung ernst.
Die Regierung muss die Aufsichtsbehörden nun auch befähigen, Kontrollen auch in der Praxis durchzuführen. Es braucht praxistaugliche Lösungen, welche einerseits den Aufsichtsbehörden Durchsetzungsmöglichkeiten geben, andererseits aber nicht die Realitäten der globalen Digitalwirtschaft (u.a. den Schutz von Geschäftsgeheimnissen) ignorieren.
Seit den Orakeln in der Antike hat die Prognostik eine Tradition – wie sinnvoll sind aus Ihrer Sicht Vorausschauen ganz grundsätzlich, insbesondere wenn sie die weiter entfernte Zukunft betreffen?
Die antiken Orakel balancieren noch zwischen Wahrsagen und Fatalismus mit robustem und demütigem Blick auf den Himmel der Götter. Erst in der Renaissance, gerade in der Zeit der großen Pest im 14. Jahrhundert, entwickelt sich ein vertieftes Verständnis, um dem Zufall auf den Grund zu gehen. Der Zufall spiegelt nun auch eine Chance des Könnens, des Beherrschbaren und des Herstellbaren wider. Mit den Florentinern Leonardo und Machiavelli beginnt die intensive Beschäftigung mit dem Zufall und damit mit der Wahrscheinlichkeit. Die Grundlage aller zukünftiger Wahrscheinlichkeitsrechnung fasst Leonardo in einem berühmten Ausspruch zusammen: Wer nicht kann, was er will, muss das wollen, was er kann.
Die wissenschaftliche Prognostik, wie wir sie heute verstehen, entsteht erst in der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts im Kontext des Zeitalters von Rationalismus und Technisierung. Seit Machiavelli sind für die Politik strategische Kalkulationen unablässig und elementarer Teil der Strategiebildung. Anders als rein naturwissenschaftliche Prognosen beruhen sie jedoch nicht nur auf universellen und unveränderlichen Axiomen, sondern primär auf Erfahrungswerten und sozio-politischen Variablen. Eine Politik, die nie schläft, hat enorme Schwierigkeiten langfristige politische Prognosen zu treffen. Nicht umsonst richten sich politische Blicke selten über die Wahlperiode hinaus.
