25.05.2021

Wer schützt uns vor dem Datenschutz?

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich mit der Frage nach dem Schaden, den Datenschutz verursachen kann.
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Mic Hirschbrich über Datenschutz
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / peterschreiber.media
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Machen Sie sich Sorgen um Ihre Daten? Etwa wenn es um den neuen Impfpass geht? Eine unverhältnismäßig große “Gier nach Daten” werfen zahlreiche Medien diesem neuen Instrument vor, das uns zurück zur Normalität begleiten soll nach diesem Pandemie-Ausnahmezustand. Die Frage nach der Verhältnismäßigkeit bei Datenzugriffen des Staates ist berechtigt und wichtig. Unsere sensiblen Daten wollen beschützt werden.

Konkret wollen wir uns vor einem Schaden schützen, der entsteht, wenn jemand unsere persönlichsten Daten – für was auch immer – missbraucht. Aber wer beschützt uns eigentlich vor Schäden eines Datenmangels? Wer beschützt uns vor einem “falschen Datenschutz”, also einem,  der vielleicht unsere Daten besser schützt als unser Leben und Wohlergehen?

Wozu braucht man auch unsere Daten?

Daten sind hervorragend dafür geeignet, die Welt zu beschreiben. Sie beschreiben die Wirklichkeit heute so detailliert, wie wir uns das wünschen. Moderne Digitaltechnologie macht es möglich. Damit können wir die Realität faktisch besser einordnen, verstehen und Sachverhalte analysieren. Und noch wichtiger, wir können basierend auf diesen Daten-Mustern immer bessere Entscheidungen treffen (auch automatisiert). Wie in der letzten Kolumne beschrieben, entwickeln wir uns von der Daten- in eine Entscheidungsökonomie.

Dieses Prinzip, aus Daten zu lernen, nutzen wir in der modernen Medizin genauso wie im Finanzwesen, der Mobilität, der Bildung, in Sicherheitsfragen oder eben in staatlichen Bereichen und der Forschung. Die Frage also “wer braucht schon unsere Daten” ist folgerichtig zu beantworten mit: Jeder, der etwas besser verstehen und darauf aufbauend besser entscheiden möchte. Fortschritt braucht eine moderne Daten-Kultur!

Forschung wirkt, aber nur mit den richtigen Daten

Bleiben wir beim Beispiel Pandemie. Wenn Komplexitätsforscher Peter Klimek versucht herauszufinden, wo künftige pandemische Risiken liegen, hat er es mit hoch-komplexen Mustern zu tun. Qualität und Verfügbarkeit guter Daten aus dem epidemiologischen Geschehen sind daher eine wichtige Basis für brauchbare Vorhersagemodelle. Die Nutzung geschieht in diesen Bereichen meist mithilfe sogenannter “pseudonomysierter Daten”. Das bedeutet, anstatt von z.B. richtigen Namen, werden irgendwelche Zahlen und Buchstaben verwendet, um die Datensätze anonym zu machen. Denn es geht nicht um Herrn Bauer und Frau Mayer als Personen, sondern um statistische Werte, deren Gewichtung und Entwicklung. Analysten und Forscher tun dies, um elementar wichtige Fragen für uns zu beantworten. Etwa, wie können wir uns als Gesellschaft wieder maximal viel Freiheit gewähren, die Schwächsten schützen oder der Wirtschaft zum Aufschwung verhelfen? Wir sind als Gesellschaft darauf angewiesen, dass die Erkenntnisse aus solchen Datenmodellen möglichst präzise und aussagekräftig sind.

Wenn wir uns also (zu Recht) die Frage stellen, welchen Schaden wir nehmen könnten, wenn wir einer Institution oder Behörde Zugriff auf bestimmte Daten erlauben, dann sollten wir uns fortan auch fragen, welchen Schaden wir nehmen, wenn wir dies nicht tun! Ja, es kann mit Risiken verbunden sein, manche Datensätze zusammenzuführen. Es kann aber auch in einem ethischen Dilemma münden, es nicht zu tun.  

Wir sind das Abwägen von Risiken eigentlich gewohnt

Wenn wir das Auto als Transportmittel unserer Wahl sehen, um von A nach B zu kommen, wägen wir etliche Fragestellungen ab. Ist das Auto sicher, hat es einen Gurt, Airbags, vielleicht einen Seitenaufprallschutz? Sicherheit ist uns wichtig. Aber die Angst vor realen Risiken verhindert nicht, dass wir sogar täglich ins Auto steigen. Wir wissen, dass etwa 40.000-mal pro Jahr ein Unfall passiert. In 400 Fällen verlieren Österreicher*innen sogar ihr Leben dabei.

Wir haben in wirklich vielen Themen des Lebens gelernt, Nutzen und Gefahr sinnstiftend gegeneinander abzuwiegen. In der Datenökonomie ist uns das noch nicht gelungen.

Datenschutz: Kritik am Regulierungsmonster EU

Bengt Holström, Professor am MIT und Wirtschaftsnobelpreisträger von 2016, bringt es in einem Ö1-Interview auf den Punkt.  Als ihm die Frage gestellt wird, ob Europa in der digitalen Ökonomie zurückfalle, antwortet er: “Europa bemerkt gar nicht, welchen positiven Wert Daten darstellen”. Sorgen bereiteten ihm die sozialen Medien. Die EU aber würde (sinnvolle, Anm.) Daten-Anwendungen stark regulieren anstatt die sozialen Netzwerke. Die kommerzielle Auswertung der Daten in Europa müsse endlich positiver gesehen werden. Europa sei auch deshalb global abgeschlagen im Digitalbereich, hinter den USA und China. Was Privacy und Datenschutz angehe, befinde sich Europa noch mental in der Zeit des Kalten Krieges.

Am Ende des Tages müssen wir zudem den Eigentumsbegriff von Daten gesellschaftlich neu bewerten. Wenn wir aus Daten nicht lernen dürfen, sondern sie beschützen wie physisches Eigentum, verhindern wir den Fortschritt.

Fazit

Smart gemachter Datenschutz ist wichtig, denn eine missbräuchliche Verwendung unserer Daten und ein daraus entstehendes Misstrauen in unsere Datenkultur hemmen unsere Entwicklung und den Glauben an unsere digitale Zukunft. Bürger*innen und Konsument*innen haben aber auch ein Anrecht auf die allerbeste Nutzenstiftung digitaler Dienste. Ansonsten werden wir das Ungleichgewicht, wer aus Daten lernen darf und tolle Anwendungen damit entwickelt und wer nicht, einfach nicht los.   

Während ich als europäischer Kolumnist im Zuge dieser Recherche das 20-ste Cookie-Fenster im Browser wegklickte, um “meine Daten zu schützen”, und unsere Behörden viel zu wenig (gute) Daten haben, um die allerbesten Entscheidungen in dieser Pandemie zu treffen, hat Google dieser Tage LaMDA gestartet. Das ist vielleicht eines der größten “Daten-Lern”-Projekte, das es je gab. Mit LaMDA bekommen wir eine Technologie, die mit Menschen über alle erdenklichen Themen kommunizieren und diskutieren kann. Vielleicht auch darüber, wie man eine Pandemie bewältigt. Das Sprach-Modell kann das, weil es mit seiner KI über all diese Themen aus unfassbar großen Datensätzen und -Korpora lernen konnte und durfte. Das ist wunderbar, denn es gibt bestimmt viele sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten dafür. Aber wir können diese Art des “Lernens” auch Organisationen und Institutionen ermöglichen, die sich um unsere Gesundheit, Bildung, Sicherheit und unseren Wohlstand kümmern!

Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Die Kurstafel:

​⚠️ Das Bitcoin-Halving steht unmittelbar bevor

Es steht jetzt endgültig bevor: das vierte Bitcoin-Halving wird in der Nacht auf Samstag über die Bühne gehen. Beim Halving wird die Belohnung, die Miner erhalten, um neue Blöcke zu Bitcoin-Blockchain hinzufügen, halbiert. Die Folge: Es kommen weniger neue Bitcoins in den Umlauf als es ohne Halving der Fall wäre. Diesmal sinkt diese “Ausschüttung” von 6,25 Bitcoin auf 3,125 Bitcoin.

Wer gut im Kopfrechnen ist, kann es sich schon herleiten: Nachdem es das vierte Halving ist, ist die Belohnung zunächst von 50 auf 25 (im Jahr 2012), dann von 25 auf 12,5 (im Jahr 2016) und zuletzt 2020 von 12,5 auf 6,25 gesunken. Das Halving ist dabei aber nicht über einen Zeitraum definiert, allerdings dennoch klar vorherbestimmt: Es findet alle 210.000 Blöcke statt - was in der Praxis aktuell (bei einer Blockzeit von zehn Minuten)  auf etwa vier Jahre hinausläuft.

Das Halving spielt eine extrem wichtige Rolle für die Geldpolitik von Bitcoin. Denn dass die Menge aller jemals bestehender Bitcoin begrenzt ist, ist eines der zentralen Merkmale von Bitcoin. Und geht Hand in Hand mit einer deterministischen Geldpolitik. Es entscheidet keine Zentralbank nach eigenem Ermessen, wie viele Bitcoin in Umlauf kommen. Sondern es ist im Code vorgegeben. 

Und weil neue Bitcoin eben als “Block-Subvention” für Miner entstehen, hängt die Anzahl der im Umlauf befindlichen Coins klarerweise direkt davon ab, wie viele Bitcoin diese “Belohnung” ausmacht. Mit dem Halving ist sichergestellt, dass die Anzahl der neu entstehenden Coins langfristig sinkt. Wichtig dabei: Es sinkt nicht die Gesamtzahl der Bitcoin - es kommen weiterhin neue dazu, nur eben nicht mehr so viele wie vorher.

​📈 Warum das Halving den Bitcoin-Kurs antreiben könnte…

Soweit einmal die Auswirkungen des Halvings auf die in Umlauf kommenden Bitcoin. Für viele, die am Markt aktiv sind, ist aber ein anderer Aspekt interessanter: Wie wirkt sich das Halving auf den Bitcoin-Kurs aus? 

Und auch hier gibt es Theorien, die in Crypto Weekly auch immer wieder diskutiert worden sind. Eine der populärsten Annahmen: Auf das Halving folgt ein Bullenmarkt mit steigenden Kursen. 

Bei den vergangenen drei Halvings war dies - mit einigen Monaten Verzögerung - auch tatsächlich der Fall. Drei Fälle sind aber statistisch nicht viel und die zeitliche Verzögerung macht es noch einmal schwieriger, Kausalitäten herzuleiten. Zumal Bitcoin sich im Jahr 2024 unter völlig anderen Rahmenbedingungen bewegt als in den Jahren 2012, 2016 und 2020.

Anstatt uns von der Vergangenheit leiten zu lassen, werfen wir doch einen Blick auf die Logik hinter der Annahme. Die lautet im Wesentlichen: Wenn weniger Bitcoin in Umlauf kommen, werden sie wertvoller. 

🤔 …und warum vielleicht auch nicht

Aber diese Begründung hat gewisse Probleme: Einerseits sinkt ja das Bitcoin-Angebot nicht, sondern es kommen weiterhin neue dazu. Andererseits ist es beim Bitcoin-Kurs so wie bei jedem anderen Asset: Er wird nicht monokausal vom Angebot bestimmt - ebenso entscheidend ist auch die Nachfrage. Und die hängt von sehr vielen unterschiedlichen Faktoren ab - die mitunter sogar völlig außerhalb des Kryptomarkts angesiedelt sind. Etwa, wenn makroökonomische oder geopolitische Entwicklungen die Nachfrage nach sämtlichen “Risk Assets” dämpfen. 

Dazu kommt: Dass das Halving kommt, ist bekannt. Wahrscheinlich gibt es nur sehr wenige Ereignisse in der Finanzwelt, deren Eintreten mit dermaßen geringer Unsicherheit vorhergesagt werden kann. Und kursrelevante Ereignisse, die bereits bekannt sind, sind im Normalfall bereits im Kurs widergespiegelt. 

Natürlich kann man trefflich darüber diskutieren, ob der Kryptomarkt einen effizienten Markt darstellt. Aber grundsätzlich ist die geschilderte Annahme plausibel: Wer ein iPhone verkauft, von dem man sicher weiß, dass es in drei Monaten kaputt geht, wird dafür einen geringeren Preis erzielen als wenn dies nicht der Fall ist. Der Käufer weiß, dass das passieren wird - und preist es dementsprechend ein. Analog dazu läuft es an den Finanzmärkten. 

Heißt das nun also, dass das Halving keine Auswirkungen auf den Bitcoin-Kurs haben wird? So einfach ist es dann auch wieder nicht. Wie schon in Crypto Weekly #124 geschildert, kann das Halving bis zu einem gewissen Grad auch zu einer selbsterfüllenden Prophezeiung werden: Wenn alle auf einen Kursanstieg setzen, kommt er dann tatsächlich - zumindest vorübergehend. Der Kurs wird in einem solchen Fall also nicht vom Halving selbst getrieben, sondern von der Wahrnehmung des Halvings durch die Trader:innen. 

Entscheidend dabei ist aber: Die kurzfristige Kursreaktion auf das Halving ist jedenfalls spekulativ getrieben. Und spekulativ getriebene Marktbewegungen können schnell in die eine wie auch in die andere Richtung gehen. Wie sich das Bitcoin-Halving kurzfristig auf den Kurs auswirken wird, werden wir morgen wissen. Zuverlässig voraussagen, lässt es sich jedenfalls nicht.


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