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Technologie und Gesellschaft

Algorithmen-Training hinter Gittern

Christian Huberts
mächtiger™ Kulturwissenschaftler und Kulturjournalist
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Christian HubertsMittwoch, 03.04.2019

Eigentlich soll Gefängnisarbeit ja dazu dienen, den Häftlingen bei der Resozialisierung zu helfen. Im Idealfall erlernen sie nützliche Fähigkeiten und verdienen ein wenig Geld für die Zeit nach der Entlassung. Die billigen Arbeitskräfte wecken aber auch immer wieder Begehrlichkeiten, gerade wenn es um Tätigkeiten geht, die sonst niemand für verschwindend wenig Geld machen würde. Gerade digitale Technologie hat hier in den vergangenen Jahren immer wieder Bedarf nach solch unfreiwilligen Arbeitern erzeugt. So berichtete der Guardian schon 2011 über ein chinesisches Gefängnis, in dem Insassen unter Zwang virtuelles Gold im Online-Rollenspiel World of Warcraft gesammelt haben.

Wie Sonja Peteranderl für den Spiegel – unter Berufung auf einen Artikel auf The Verge – berichtet, findet Ähnliches aktuell auch in einem finnischen Gefängnis statt. Dort trainieren Häftlinge einen Algorithmus des Start-Ups Vainu darin, Datenbankinhalte korrekt zu erkennen und einzuordnen. Zwar sind die Haftbedingungen deutlich besser als in China, der Sinn der völlig monotonen Arbeit für die Häftlinge bleibt aber dennoch mehr als fragwürdig. Ein Ausblick auf die (nicht mehr so) neuen Arbeitswelten der digitalen Wirtschaft?

Auch bei traditioneller Gefängnisarbeit erhalten Häftlinge nur niedrige oder gar keine Löhne. Die Arbeit im Gefängnis gilt als Resozialisierungsmaßnahme, die schlechte Bezahlung wird weltweit damit gerechtfertigt, dass Insassen neue Fähigkeiten lernen, die ihnen nach ihrer Entlassung helfen.
Auch wenn der Vainu-Mitgründer Tuomas Rasila im Gespräch mit "The Verge" betont, dass die Häftlinge nicht nur Geld verdienen, sondern dass Algorithmen-Training weltweit ein wachsender Arbeitsmarkt sei, gibt er zu, es gebe dabei "überhaupt keine Lernkurve". Die monotone Aufgabe erweitert also kaum die Fähigkeiten der Häftlinge.
Algorithmen-Training hinter Gittern

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