Wie Walled Gardens im Bereich der öffentlichen Sicherheit die Datenschutzkrise in Amerika offenlegen

Die wachsenden Grenzen der KI und die dafür benötigten Daten

Künstliche Intelligenz ist schnell unsere Lebensweise verändern, arbeiten und regieren. Im öffentlichen Gesundheitswesen und in öffentlichen Diensten versprechen KI-Tools mehr Effizienz und schnellere Entscheidungsfindung. Doch unter der Oberfläche dieses Wandels lauert ein wachsendes Ungleichgewicht: Unsere Fähigkeit, Daten zu sammeln, hat unsere Fähigkeit, sie verantwortungsvoll zu verwalten, überholt.

Dies geht über eine bloße technische Herausforderung hinaus und stellt eine Datenschutzkrise dar. Von Predictive Policing Software über Überwachungstools bis hin zu automatisierten Kennzeichenlesern, Daten über Einzelpersonen werden mit beispielloser Geschwindigkeit gesammelt, analysiert und verarbeitet. Und dennoch haben die meisten Bürger keine Ahnung, wem ihre Daten gehören, wie sie verwendet werden oder ob sie geschützt werden.

Ich habe das hautnah miterlebt. Als pensionierter Cyber-Spezialagent des FBI und heute CEO eines führenden Technologieunternehmens für öffentliche Sicherheit habe ich sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor gearbeitet. Eines ist klar: Wenn wir unseren Umgang mit dem Datenschutz nicht jetzt ändern, wird KI bestehende Probleme nur noch verschlimmern. Und eines der größten Probleme? Abgeschottete Systeme.

Was sind Walled Gardens und warum stellen sie eine Gefahr für die öffentliche Sicherheit dar?

Ummauerte Gärten sind geschlossene Systeme, in denen ein Unternehmen den Zugriff, den Datenfluss und die Datennutzung kontrolliert. Sie sind in der Werbung und in sozialen Medien (man denke an Plattformen wie Facebook, Google und Amazon) weit verbreitet, tauchen aber zunehmend auch im Bereich der öffentlichen Sicherheit auf.

Unternehmen der öffentlichen Sicherheit spielen eine Schlüsselrolle in der modernen Polizeiinfrastruktur. Aufgrund der proprietären Natur einiger dieser Systeme sind sie jedoch nicht immer für eine reibungslose Interaktion mit Tools anderer Anbieter ausgelegt.

Diese abgeschotteten Systeme bieten zwar leistungsstarke Funktionen wie cloudbasierte Bodycam-Aufnahmen oder automatische Kennzeichenleser, schaffen aber auch ein Monopol auf die Speicherung, den Zugriff und die Analyse von Daten. Strafverfolgungsbehörden sind oft an langfristige Verträge mit proprietären Systemen gebunden, die nicht miteinander kommunizieren. Die Folge? Fragmentierung, isolierte Erkenntnisse und die Unfähigkeit, im Ernstfall effektiv zu reagieren.

Die Öffentlichkeit weiß es nicht, und das ist ein Problem

Den meisten Menschen ist nicht bewusst, wie viele ihrer persönlichen Daten in diese Systeme fließen. In vielen Städten können Standort, Fahrzeug, Online-Aktivitäten und sogar der emotionale Zustand mithilfe eines Flickenteppichs KI-gesteuerter Tools ermittelt und verfolgt werden. Diese Tools werden zwar als verbesserte Mittel zur Verbrechensbekämpfung vermarktet, können aber ohne Transparenz und Regulierung leicht missbraucht werden.

Und es ist nicht nur so, dass die Daten existieren, sondern dass sie in abgeschotteten Ökosystemen existieren, die von privaten Unternehmen mit minimaler Aufsicht kontrolliert werden. Zum Beispiel: Werkzeuge wie Kennzeichenleser sind jetzt in Tausenden Gemeinden in den USA, sammelt Daten und speist sie in ihr eigenes Netzwerk ein. Polizeidienststellen besitzen die Hardware oft nicht einmal, sondern mieten sie. Das bedeutet, dass die Datenpipeline, die Analyse und die Warnmeldungen von einem Anbieter und nicht vom öffentlichen Konsens bestimmt werden.

Warum dies Alarmglocken läuten lassen sollte

KI benötigt Daten, um zu funktionieren. Doch wenn Daten in geschlossenen Systemen gespeichert sind, können sie nicht abgeglichen, validiert oder hinterfragt werden. Das bedeutet, dass Entscheidungen darüber, wer kontrolliert wird, wohin Ressourcen fließen oder wer als Bedrohung gekennzeichnet wird, auf der Grundlage unvollständiger und manchmal ungenauer Informationen getroffen werden.

Das Risiko? Fehlentscheidungen, mögliche Verletzungen der Bürgerrechte und eine wachsende Kluft zwischen Polizeidienststellen und den Gemeinden, denen sie dienen. Transparenz schwindet. Vertrauen schwindet. Und Innovationen werden unterdrückt, da neue Tools nicht auf den Markt kommen können, wenn sie nicht den Beschränkungen dieser abgeschotteten Systeme entsprechen.

Wenn ein Kennzeichenerkennungssystem ein gestohlenes Fahrzeug fälschlicherweise aufgrund veralteter oder gemeinsam genutzter Daten kennzeichnet, ohne dass die Möglichkeit besteht, diese Informationen plattformübergreifend zu überprüfen oder die Entscheidungsfindung zu überprüfen, können Beamte aufgrund falscher Ergebnisse handeln. Wir haben bereits Vorfälle erlebt, bei denen fehlerhafte Technologie führte zu unrechtmäßigen Verhaftungen oder eskalierte Konfrontationen. Diese Folgen sind nicht hypothetisch, sie passieren in Gemeinden im ganzen Land.

Was die Strafverfolgung tatsächlich braucht

Anstatt Daten wegzusperren, Wir brauchen offene Ökosysteme, die einen sicheren, standardisierten und interoperablen Datenaustausch unterstützenDas bedeutet nicht, dass die Privatsphäre aufgeben muss. Im Gegenteil: Nur so kann sichergestellt werden, dass der Datenschutz gewährleistet ist.

Einige Plattformen arbeiten bereits daran. Beispielsweise FirstTwo bietet Tools zur Echtzeit-Situationserkennung, die die verantwortungsvolle Integration öffentlich verfügbarer Daten betonen. Andere, wie ForceMetrics, konzentrieren sich auf die Kombination unterschiedlicher Datensätze wie Notrufe, Verhaltensdaten und frühere Vorfallshistorien, um den Beamten im Einsatz einen besseren Kontext zu bieten. Entscheidend ist jedoch, dass diese Systeme mit den Bedürfnissen der öffentlichen Sicherheit und dem Respekt der Gemeinschaft im Vordergrund stehen und nicht erst im Nachhinein berücksichtigt werden.

Aufbau einer datenschutzorientierten Infrastruktur

Ein datenschutzorientierter Ansatz bedeutet mehr als nur die Schwärzung sensibler Informationen. Er bedeutet, den Zugriff auf Daten zu beschränken, es sei denn, es besteht ein eindeutiger, rechtlicher Grund. Er bedeutet, die Entscheidungsfindung zu dokumentieren und Prüfungen durch Dritte zu ermöglichen. Er bedeutet, mit Interessenvertretern der Gemeinschaft und Bürgerrechtsgruppen zusammenzuarbeiten, um Richtlinien und deren Umsetzung zu gestalten. Diese Schritte führen zu mehr Sicherheit und allgemeiner Legitimität.

Trotz des technologischen Fortschritts agieren wir immer noch in einem rechtlichen Vakuum. In den USA fehlt es an umfassenden bundesweiten Datenschutzgesetzen, so dass Agenturen und Anbieter die Regeln nach und nach festlegen können. Europa hat DSGVO, das einen Fahrplan für eine einwilligungsbasierte Datennutzung und Rechenschaftspflicht bietet. In den USA hingegen gibt es ein fragmentiertes Flickwerk staatlicher Richtlinien, die die Komplexität der KI in öffentlichen Systemen nicht ausreichend berücksichtigen.

Das muss sich ändern. Wir brauchen klare, durchsetzbare Standards für die Erhebung, Speicherung und Weitergabe von Daten durch Strafverfolgungsbehörden und öffentliche Sicherheitsbehörden. Und wir müssen die Interessengruppen der Gemeinschaft in die Diskussion einbeziehen. Zustimmung, Transparenz und Rechenschaftspflicht müssen auf jeder Ebene des Systems verankert sein – von der Beschaffung über die Implementierung bis hin zur täglichen Nutzung.

Fazit: Ohne Interoperabilität leidet die Privatsphäre

Im Bereich der öffentlichen Sicherheit stehen Menschenleben auf dem Spiel. Die Vorstellung, dass ein Anbieter den Zugriff auf unternehmenskritische Daten kontrolliert und deren Nutzung einschränkt, ist nicht nur ineffizient. Sie ist unethisch.

Wir müssen den Mythos hinter uns lassen, dass Innovation und Datenschutz im Widerspruch zueinander stehen. Verantwortungsvolle KI bedeutet gerechtere, effektivere und nachvollziehbarere Systeme. Sie bedeutet, Anbieterabhängigkeit abzulehnen, Interoperabilität zu priorisieren und offene Standards zu fordern. Denn in einer Demokratie sollte kein einzelnes Unternehmen die Daten kontrollieren, die darüber entscheiden, wer Hilfe erhält, wer gestoppt wird oder wer zurückgelassen wird.