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13.11.2020

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

Das US-amerikanische Startup FRDM von Justin Dillon bietet Unternehmen an, auf seiner Plattform ihre Supply Chains zu kontrollieren, um gegen moderne Sklaverei vorzugehen.

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✨ AI Kontextualisierung

Rund 25 Millionen Menschen waren im Jahr 2016 in Zwangsarbeit gefangen. Dazu kommen noch 152 Millionen Fälle von Kinderarbeit, wie ein UN-Report 2017 feststellte. Es sind Zahlen, die im Umfang überraschen und schwer zu fassen sind. Der Kampf gegen diese moderne Sklaverei ist ein schwieriger, da viele Dinge verdeckt passieren und medial kaum Beachtung finden. Justin Dillon arbeitet daher mit seinem Startup FRDM daran, moderne Sklaverei sichtbar zu machen.

Obama wollte Anti-Sklaven-App

Bereits im Jahr 2011 bat ihn die Obama-Regierung, eine App zu entwickeln, um die Verbraucher darüber zu informieren, wie sich ihre Einkäufe auf moderne Sklaverei auswirken.

Wieviel Sklaven benötig mein Lebensstil?

Justin und sein Team haben daher die Plattform slaveryfootprint.org entwickelt, die die Verbraucher auffordert, grundlegende Informationen über den Kauf einzugeben. Am Ende der Umfrage erfahren sie, wie viele Sklaven benötigt werden, um ihren Lebensstil zu unterstützen. Die Website war maßgeblich an der Verabschiedung mehrerer moderner Sklaverei-Gesetze beteiligt.

FRDM mit globalem Netzwerk

„Unser Ziel ist es, der Welt zu helfen, besser zu konsumieren. Wir können eine bessere Welt aufbauen, indem wir uns dafür entscheiden, von Unternehmen zu kaufen, die unsere Werte teilen. FRDM baut ein globales Netzwerk von auf Werte ausgerichteten Unternehmen auf“, erzählte er Forbes 2019.

Briefe an Unternehmen

Doch eigentlich begann alles schon viel früher. Es war 2008, und Dillon – damals ein Musiker, der zum Anti-Zwangsarbeitsaktivisten wurde – hatte gerade eine Online-Kampagne namens „Chain Store Reaction“ gestartet, in der die Verbraucher aufgefordert wurden, Briefe an ihre Lieblingsunternehmen zu schreiben, in denen diese aufgefordert wurden, die Zwangsarbeit in ihren Lieferketten auszurotten, wie Wired berichtete.

Kontakt zu Steve Jobs

Aus einer Laune heraus schickte Dillon eine E-Mail an Steve Jobs und fragte, ob das iPhone aus Tantal hergestellt sei – einem Material zur Herstellung von Mobiltelefonen, das unter Zwangsarbeit abgebaut wird. Der Gründer hatte nie eine Antwort erwartet, aber vier Stunden später bekam er eine: „I have no idea. I’ll look into it. Steve“ lautete sie.

23 Millionen Menschen nutzten slaveryfootprint.org

Seitdem wurden fast 900.000 E-Mails über „Chain Store Reaction“ an fast 3.500 Unternehmen gesendet. Die Website namens SlaveryFootprint.org wurde seit ihrem Launch von rund 23 Millionen Menschen genutzt.

FRDM möchte Bewusstsein schärfen

Beide Initiativen sollen dazu beigetragen, das Bewusstsein für das Thema der modernen Sklaverei zu schärfen. Aktuell unterstützt Dillon Unternehmen dabei, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Das ist der Gedanke hinter seiner Softwareplattform FRDM, die von Dillons gemeinnütziger Organisation „Made in a Free World“ entwickelt wurde.

Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen. Das Startup generiert sodann ein Dashboard, in dem erläutert wird, wer die riskantesten Lieferanten sind. Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.

Promo-Video FRDM

„Wir helfen ihnen zu identifizieren, wo sich die Hotspots befinden werden“, erklärte Dillon in einem Interview mit Wired: „Sie können nicht alle 30.000 Lieferanten gleichzeitig wechseln, aber wenn wir Ihnen die zehn wichtigsten Lieferanten nennen können, auf die sie sich konzentrieren sollten, ist das ein guter Anfang. Schließlich haben Unternehmen die Macht, diese Lieferanten dort zu treffen, wo es weh tut: Auf ihren Bankkonten. Wir glauben, wir müssen Unternehmen zu Helden machen.“

Hilfe von Harvard-Mitarbeiterin

Umgesetzt wurde FRDM mit der Hilfe von Mira Bernstein von der Harvard University. Zunächst wurden Daten gesammelt, wo Sklaverei am weitesten verbreitet ist und welche Produkte davon betroffen sind. Diese Daten wurden anschließend mit Handelsdaten der UN kombiniert, die bestimmten, welche Länder welche Produkte aus welchen Gegenden beziehen.

Von der Liste zum Algorithmus

Das Ergebnis war eine Liste aus tausenden Produkten und Dienstleistungen, die in ihre Bestandteile zerlegt wurden, um alle Rohstoffe zu bestimmen, die etwa für die Herstellung von PCs oder Handys erforderlich sind.

Unter Verwendung dieser Datenquellen erstellte Bernstein einen Algorithmus, der vorhersagen konnte, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Produkt mithilfe von Sklavenarbeit hergestellt wurde.

Risiko-Optik

Im Detail bietet FRDM eigenen Angaben nach eine durchgängige Risiko-Optik auf allen Ebenen der Lieferkette: primäre Inputs, Produkte, Länder, Branchen und Lieferanten. Durch intuitive Datenvisualisierungen, Berichte und Warnungen können User den Überblick über das Risiko behalten – mithilfe des firmeneigenen Risikoalgorithmus, der über das Risikoanalyse-Framework Inputs der Lieferkette hervorhebt. Dabei wird jeder Lieferant und die damit verbundenen Branche mithilfe von Crawlern für maschinelles Lernen überprüft.

Justin Dillon im Gespräch mit Christian Lanng, CEO Tradeshift, über die Zukunft der Lieferketten

Dillon zeigt sich optimistisch in Bezug auf die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun. „Wenn Menschen an soziale Innovation in großen Unternehmen denken, wenden sie sich normalerweise an die CSR-Abteilung (Corporate Social Responsibility) oder vielleicht an ein Innovationsteam. Niemand denkt an ‚Procurement‘. Ich glaube, die Kaufkraft von Unternehmen hat ungenutzte Kapazitäten, um Veränderungen herbeizuführen. Weil sie entscheiden, wer die Verträge erhält. Dies ist eine unglaubliche Hebelwirkung, um ein gutes Verhalten in Lieferketten zu fördern und abscheuliches Verhalten wie Kinderarbeit zu unterbinden,“ so Dillon im Forbes Magazin.

LinktippZum Supply-Chain-Kontroll-Startup

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© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

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Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

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