Machine Learning Beeinflussen KI-Systeme demokratische Wahlen?

Redakteur: Stefan Guggenberger

Künstliche Intelligenz (KI) kann nicht nur zur gezielten Verbreitung von Desinformation eingesetzt werden, sondern diese Fake News auch identifizieren oder persönliche Wahlempfehlungen geben. Diese Potenziale und Herausforderungen bietet KI in der politischen Meinungsbildung.

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KI-Systeme werden für digitale Wahlkämpfe immer relevanter, wodurch Wähler mit mehr Desinformation konfrontiert werden könnten, aber auch mehr Übersicht bei der Wahlentscheidung haben.
KI-Systeme werden für digitale Wahlkämpfe immer relevanter, wodurch Wähler mit mehr Desinformation konfrontiert werden könnten, aber auch mehr Übersicht bei der Wahlentscheidung haben.
(Bild: gemeinfrei // Unsplash)

An der Universität Duisburg-Essen befasst sich das Projekt KI-Governance damit, wie demokratische Wahlen und die politische Meinungsbildung von KI-Systemen beeinflusst werden. Dabei stellt Projektleiter Prof. Dr. Christoph Bieber klar, dass es neben den Herausforderungen auch positive Aspekte gibt: „KI-Systeme können für mehr Übersichtlichkeit sorgen, wenn sie zum Beispiel zur Erkennung und Unterdrückung von Falschinformationen eingesetzt werden.“ Zudem können sie dem einzelnen Wähler dabei helfen, für ihn relevante Informationen aus dem kaum noch überschaubaren Informationsangebot zu filtern. Und auch die Parteien könnten ihren Wahlkampf mit lernenden Systemen effizienter planen und die Wähler gezielter ansprechen.

KI undercover und gefälschte Statements

In zunehmend digitalen Wahlkämpfen wird es für die verschiedenen Interessensgruppen interessanter, digitale Tools einzusetzen, mit denen viele Menschen effizient erreicht werden. Hier können KI-Systeme beispielsweise zur Begleitung und Gestaltung von Diskussionen auf digitalen Plattformen eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Chatbots oder künstlichen Profilen könnten so Diskussionen in sozialen Netzwerken verfälscht werden. „Daher ist es wichtig, dass die Teilnehmenden von Online-Unterhaltungen wissen, ob sie ein menschliches oder nicht-menschliches Gegenüber haben“, erklärt Bieber.

Darüber hinaus erweitern KI-Systeme das Spektrum von Falsch- und Desinformationen – etwa durch multimediale „Deep Fakes“, wenn Audio- und/oder Video-Statements bekannter Persönlichkeiten generiert werden. Aber mit KI lassen sich nicht nur Fake News erstellen, sie kann diese auch aufdecken: „KI-Systeme können für mehr Übersichtlichkeit sorgen, wenn sie zum Beispiel zur Erkennung und Unterdrückung von Falschinformationen eingesetzt werden“, stellt Bieber klar.

KI hilft bei Informationsfluten vor Wahlen

Neben dem Potenzial Fake News zu identifizieren, können KI-Systeme auch bei der Wahlentscheidung unterstützen. Eine digitaler Zwilling, der das Online-Nutzungsverhalten (und gegebenenfalls auch politische Präferenzen) seines Benutzers kennt, könnte aus dem kaum noch überschaubaren Informationsangebot zur Wahl die jeweils zur persönlichen Einstellung oder thematischen Interessen passenden Inhalte herausfiltern. So könnte die Auseinandersetzung mit den jeweiligen Wahlprogrammen und den gegebenen Wahlversprechen einfacher für die Wähler werden. „Dabei ließe sich auch ein demokratisches ‚Vielfaltsgebot‘ realisieren, wenn algorithmische Empfehlungen dazu beitragen, dass Internet-Nutzende einen breiteren Blick auf die politische Landschaft werfen“, fasst Bieber zusammen.

Lernende Systeme für einen effizienten Wahlkampf?

Da in der digitalen Wahlkommunikation große Datenmengen entstehen, könnten auch Parteien von KI profitieren. Dabei gehe es laut Bieber aber weniger um die direkte Beeinflussung der Wähler, sondern vielmehr um die Wahlkampforganisation, die dann eine bessere, passgenauere Ansprache der Bürger ermögliche. Konkret könnte ein großflächiges Social-Media-Monitoring bei den Themenfindung für den Wahlkampf genutzt werden. Zudem wäre es denkbar eine KI-gestützte Bilderkennung einzusetzen, um negative Kampagnenmotive der Konkurrenz zu identifizieren und entsprechend zu reagieren.

Für die Zukunft könnten sich Parteien einen strategischen Vorteil verschaffen, wenn es ihnen gelingt, die vorliegenden Daten zu verarbeiten und ihre Wahlkämpfe danach zu organisieren. „Von solchen lernenden Systemen sind die Parteien aber noch weit entfernt, und das nicht nur in Deutschland“, macht Bieber deutlich.

Alle Erkenntnisse des Forschungsprojekts finden Sie in dem kostenlosen Whitepaper „KI-Systeme und die individuelle Wahlentscheidung“ (zum Download ist keine Anmeldung nötig).

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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