21.08.2023

Sind selbstfahrende Autos rassistisch?

Glosse. Eine Studie von Forscher:innen des Londoner King's College, wonach autonome Fahrzeugsysteme "racially biased" sind, macht derzeit in den internationalen Medien die Runde.
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Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
Screenshot: Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
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Die Statistik ist nicht von der Hand zu weisen und definitiv problematisch: Die Chance, von bildbasierten Systemen selbstfahrender Autos nicht erkannt zu werden, ist bei dunkelhäutigen Personen um 7,52 Prozent höher als bei hellhäutigen. Das fand ein Forscher:innen-Team am renommierten Londoner King’s College in einer Studie heraus. Das Ergebnis macht gerade international in Medien die Runde.

Für die Studie wurden Open Source-Algorithmen, die auch von den Autoherstellern genutzt werden (diese gaben ihre eigenen Systeme nicht für die Studie frei), auf mehr als 8.000 Bildern angewendet. Die Personen auf diesen Bildern wurden von den Wissenschaftler:innen nach Geschlecht, Alter und Hautfarbe gelabelt.

Noch größeres Problem mit nicht erkannten Kindern

Noch stärker als der Unterschied zwischen hellhäutigen und dunkelhäutigen Personen ist jener zwischen Erwachsenen und Kindern, die um ganze 19,67 Prozent häufiger nicht von den Systemen erkannt werden. Zwischen den Geschlechtern ist der Unterschied mit 1,1 Prozent dagegen relativ gering.

Sind selbstfahrende Autos also rassistische Kinderhasser? Oder etwas weniger überspitzt gesagt: Waren die Programmierer:innen der Algorithmen (mal wieder) zu wenig für das Thema sensibilisiert und haben den „racial bias“ und den „age bias“ auf fahrlässige Art und Weise verursacht?

Dunkelhäutige Personen werden im Dunkeln schlechter erkannt

Eine weitere Angabe des Forscher:innen-Teams legt nahe, dass man mit derartigen Vorwürfen vorsichtig sein sollte. Im Abstract zur Studie heißt es: „Darüber hinaus untersuchten wir gängige Szenarien, die in der Literatur zu Tests des autonomen Fahrens erforscht wurden, und stellen fest, dass der Bias gegenüber dunkelhäutigen Fußgängern in Szenarien mit geringem Kontrast und geringer Helligkeit deutlich zunimmt“.

Sprich: dunkelhäutige Personen sind für die optischen Systeme in erster Linie in der Dunkelheit schwerer zu erkennen als hellhäutige. Und Kinder werden generell – wie auch von menschlichen Fahrer:innen – deutlich leichter übersehen. Mit Rassismus oder Kinderfeindlichkeit hat das wohl sehr wenig zu tun.

Wohl kein Rassismus, aber sehr wohl ein Problem

Ein Problem ist dies natürlich trotzdem. Wenn die bildbasierten Systeme selbstfahrender Autos hier nicht sattelfest sind, sind sie noch nicht ausgereift genug und daher eigentlich nicht bereit für die Straße. Derartige Systeme dürften übrigens generell nicht der Weisheit letzter Schluss sein. Auch Tesla, das bis vor einiger Zeit klar auf KI-Bildanalyse setzte, steigt mittlerweile auf laserbasierte Umgebungs-Abtastung (Lidar) um.

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Die beiden CEOs von ParityQC: Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser. | © Günther Egger

ParityQC, der Quantenarchitekt aus Innsbruck, vermeldet eine Partnerschaft mit dem Quantensoftware-Unternehmen Classiq, um die Parity-Twine-Technologie der Tiroler in die Quantensoftware-Engineering-Plattform des Partners aus Israel zu integrieren. Dies soll Entwicklern und Unternehmen einen effizienteren Weg vom Entwurf von Quantenalgorithmen bis zur Ausführung auf Quantenhardware bieten.

ParityQC: Komplexität reduzieren

Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf eine zentrale Chance im Quantencomputing: die Übersetzung von High-Level-Quantencomputing-Anwendungen in Schaltkreise, die effizient auf Quantenhardware mit begrenzter Qubit-Konnektivität ausgeführt werden sollen. Das universelle Optimierungsprotokoll von Classiq und die algorithmusbewussten Techniken von ParityQC ergänzen sich dabei zu einer integrierten Methodik. Ziel ist es, die Komplexität der Schaltkreise und kostspielige SWAP-Operationen zu reduzieren – ein häufiger Engpass auf heutigen Quantencomputern. In anderen Worten: Es geht darum, ein zentrales Problem zu lösen und Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient zu verbinden.

Die von ParityQC entwickelte Parity-Twine-Technologie soll, in anderen Worten, ein zentrales Problem beim Quantencomputing lösen: Wie Quanteninformationen auf unterschiedlichen Hardware-Systemen effizient verbunden und verarbeitet werden können.

„Hürde senken“

„Die Integration der Parity Tools in die Plattform von Classiq bringt hardwarebewusste Kompilierung direkt in die High-Level-Entwicklungsworkflows und senkt so die Hürde für die Erstellung nützlicher Quantenanwendungen“, sagt Wolfgang Lechner, Co-CEO von ParityQC.

Magdalena Hauser, Co-CEO von ParityQC, ergänzt: „Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing basieren auf Zusammenarbeit, und die Zusammenführung unserer sich ergänzenden Stärken ist das, was das gesamte Feld voranbringt.“

Interoperabilität möglich machen

Darüber hinaus konzentriert sich die Initiative auf eine skalierbare Quantensoftware-Infrastruktur für aktuelle verrauschte Quantengeräte sowie für zukünftige fehlertolerante Quantensysteme. Die Zusammenarbeit soll hardwareunabhängige Ansätze stärken und die Interoperabilität über mehrere Quantenplattformen hinweg ermöglichen.

Ökosystem unterstützen

„Quantencomputing wird in großem Maßstab nur dann praxistauglich, wenn die Softwareschicht die Lücke zwischen der algorithmischen Absicht und den Einschränkungen realer Maschinen automatisch schließen kann“, sagt Nir Minerbi, Mitgründer und CEO von Classiq.

Da Unternehmen und Regierungen ihre Investitionen in das Quantencomputing erhöhen, wird erwartet, dass eine skalierbare Architektur und entsprechende Softwaretools als fehlendes Bindeglied zwischen den theoretischen Versprechungen der Technologie und ihrer einsatzfähigen Realität dienen. Das deutsche Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt dieses Projekt aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

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