Chatbots, predictive policing oder Verkehrsmanagement. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Machine Learning (ML), wird längst eingesetzt, um Prozesse in der Verwaltung zu optimieren und Institutionen leistungsfähiger zu machen. Trotz der damit verbundenen Vorteile wie Effizienz und Schnelligkeit weisen ML-Systeme aber aus rechtlichen oder technischen Gründen teilweise eine Black-Box-Eigenschaft auf: Ihr Entscheidungsprozess und die Gründe hinter einer Entscheidung bleiben intransparent. Diese Diskrepanz steht im Mittelpunkt der Dissertation „Machine Learning in der Verwaltung: Rechtsfragen der Black-Box-Problematik“ von David. M. Schneeberger. Die Arbeit behandelt das Spannungsverhältnis zwischen der notwendigen staatlichen Transparenz und der Schwierigkeit, den Entscheidungsprozess von Machine-Learning-Systemen nachvollziehen und begründen zu können.
Bereits während seiner Tätigkeit als Mitarbeiter der Universität Graz (Institut für Öffentliches Recht und Politikwissenschaft) und der Universität Wien (Institut für Staats und Verwaltungsrecht) am Lehrstuhl von Prof. Karl Stöger, MJur sowie als assoziiertes Mitglied des Profilbereichs setzte sich David M. Schneeberger mit Fragen der Black-Box-Problematik auseinander. Mittlerweile ist der Rechtswissenschafter als Senior Researcher & Senior Consultant am Research Institute – Digital Human Rights Center in Wien tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Digitalisierung von Staat und Medizin, insbesondere dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Fairness und Explainable AI (XAI).
Weitere Informationen: https://www.verlagoesterreich.at/machine-learning-in-der-verwaltung/99.105005-9783704693778