Zeitbombe Internet

weiter aus: »Es geht nicht darum, einen kalten Entzug zu machen und die Geräte wegzuwerfen. Die Gefahr geht von einem unausgewogenen Verhältnis aus – wer das einsieht, kann daran arbeiten, ihnen weniger schutzlos ausgeliefert zu sein.«
    Letztlich geht es also darum, wie wir die Supercomputer und ihre Programmierer zähmen – und uns selbst zu disziplinieren.
    Um die heutige Abhängigkeit zu verringern und den Menschen damit mehr Autonomie zurückzugeben, würde es schon viel helfen, mehr Transparenz schaffen. Dazu muss jeder die Frage klären können: Wo sind meine Daten und was geschieht mit ihnen? Man muss die Wolken der »Cloud« beiseite schieben können und direkten Zugang zu den Supercomputern bekommen.
    In den USA und in Europa haben sich Politiker und Regulierungsbehörden lange nicht um dieses Thema gekümmert. Doch seit dem Jahreswechsel 2010/2011 ändert sich das. Die amerikanische Kommunikationsbehörde FCC plant eine Art Grundrecht auf Privatsphäre, und das US-Handelsministerium arbeitet an einem neuen Gesetz zum Umgang mit Daten. Beide laufen darauf hinaus, dem Einzelnen mehr Autonomie zurückzugeben und seine Auskunftsrechte gegenüber Datensammlern zu stärken.

    Größere Einschränkungen könnte es für die Datensammler in Europa geben. Die EU will das Recht des Einzelnen stärken, seine Daten einzusehen, zu verändern oder zu löschen. Explizit fordert sie ein »Recht auf Vergessen«.
    Am MIT experimentiert Hal Abelson damit, ob jeder Internetnutzer seinen Daten eine Lizenz mitgeben könnte, die festlegt, wie seine Daten genutzt werden. Damit er das nicht jedes Mal tun muss, wäre auch eine Zentralstelle für Lizenzen im Umgang mit persönlichen Daten denkbar. Vielleicht in einer Datenschutz-Stiftung angesiedelt. MIT-Forscher Abelson arbeitet auch schon an einer Art Software-Polizei, die selbstständig prüft, ob alle Datensammler die Lizenzen beachten.
    Wenn nichts geschieht, dann sind uns die Maschinen bald voraus.
    Wie erste Maschinen die Zukunft voraussagen
    Fünf junge Männer steigen in einem Backsteinbau an der 21. Straße in Manhattan in einen Fahrstuhl. »Hey, das sieht aber hässlich aus«, sagt einer und hält den anderen sein Handy vor die Nase. Er spricht von Grautönen und Linien, der sichtbaren Oberfläche ihrer neuen Software. Die Männer fachsimpeln, lachen, blödeln zehn Stockwerke lang, dann steigen sie aus und gehen durch eine Metalltür, auf der nur ein Aufkleber mit dem Wort »Hunch« pappt. »Hunch« ist das englische Wort für »Vorahnung«, und das ist in diesem Fall so zutreffend wie maßlos untertrieben. Nicht mehr lange, dann werden sie dort die Zukunft vorhersagen. Eigentlich können sie es schon, sie machen bloß noch ein paar Tests.
    Hunch besteht lediglich aus fünfzehn Computergenies. Ein Drittel der Belegschaft stand also gerade im Fahrstuhl und sieht so aus, wie man sich in den USA ordinary guys vorstellt: mittelgroße, weiße Männer im Alter von Ende zwanzig. Diese netten Jungs haben nach eigenen Angaben 30 Milliarden persönliche Informationen über den Geschmack von Menschen und die Verbindung zwischen diesen Informationen analysiert.
Und das benutzen sie nun, um schlummernde Wünsche zu erahnen und diese mit einer gezielten Empfehlung zu verstärken. Im Internet. Und vor allem auf dem Handy. »Empfehlung«, das klingt so harmlos. Dahinter verbirgt sich ein großer technologischer Entwicklungsschritt. Bisher musste man dem Internetkonzern Google immer noch sagen, was man sucht. Nun sind erste Firmen dem Nutzer voraus – und wenn es nur einige Sekunden sind.
    Hunch-Gründer Chris Dixon beschreibt sein Konzept so: »Statt etwas zu suchen, wird man nun gefunden. Also: Du läufst eine Straße entlang, und Hunch weiß, dass ein Geschäft in der Nähe zu deinem Geschmack passt.« Versprochen haben das schon viele: das Handy als Fenster zur Welt für seine Besitzer – und umgekehrt als Fenster der Welt in den Kopf des Besitzers hinein. Aber Hunch ist dem Ziel wirklich nah.
    Fast alle Mitarbeiter von Hunch haben am MIT studiert, und mit ihrem dort erworbenen Wissen über Künstliche Intelligenz und Algorithmen stellen sie heute Beziehungen in riesigen Datenbergen her. Berechnen Wahrscheinlichkeiten. Suchen nach Auffälligkeiten. Zu diesen generellen Erkenntnissen »brauchen wir von