Wie KIs Kriege vorhersagen
Obwohl der Ausbruch von Kriegen meist als irrationaler Gewaltakt betrachtet wird, lässt sich das Risiko eines Krieges berechnen.
(Bild: Danielle Tunstall, gemeinfrei (Creative Commons CC0)
Der Ausbruch von Kriegen, Riots, Streiks und Unruhen lässt sich tatsächlich vorhersagen – mit nüchternen wissenschaftlichen Methoden, politischen, sozialen Theorien, aber auch Datenauswertung und Künstlicher Intelligenz. Um ihre Modelle schneller und genauer zu machen, lassen Forscher Software automatisiert Artikel aus Tageszeitungen auswerten, berichtet MIT Technology Review in seiner aktuellen Ausgabe.
Einer der Vorreiter bei der maschinellen Konfliktvorhersage ist – wenig überraschend – die US-Regierung, die bereits 2008 einen entsprechenden Wettbewerb ausrief, der von Lockheed Martin gewonnen wurde. Technische Einzelheiten über das System sind jedoch nicht bekannt. Mittlerweile haben diverse Staaten nachgezogen, die Bundesregierung betreibt gleich zwei Systeme: eines im Außen- und eines im Verteidigungsministerium. Die Daten für das Modell des Verteidigungsministeriums speisen sich laut Pressemitteilung "aus öffentlich frei zugänglichen Quellen", die das Ministerium "um höher eingestufte ergänzt". Im Unterschied dazu hat das Außenministerium seine Software um ein Textmining-Modul ergänzt, das UN-Resolutionen durchkämmt, um zu verstehen, wie sich das Abstimmungsverhalten von Ländern entwickelt.
Die Trefferwahrscheinlichkeit der Computermodelle liegt global gesehen bei etwa 80 Prozent. Allerdings gibt es dabei große Unterschiede. Die Wahrscheinlichkeit, dass Konflikte erneut ausbrechen, wenn es einmal irgendwo geknallt hat, ist rund zehn Jahre lang drastisch erhöht. Schwieriger sind Konflikte vorherzusagen, die da entstehen, wo es noch nicht geknallt hat.
Die "schwierigen Fälle" der Konfliktvorhersage angehen
Hannes Müller von der Barcelona School of Economics und Christopher Rauh von der University of Cambridge haben sich daher im Projekt conflictforecast.org zusammengetan, um ganz konkret diese "schwierigen Fälle" der Konfliktvorhersage anzugehen. Ihre Idee: Sie lassen Algorithmen Zeitungsartikel auswerten – und lassen dann aus dieser Auswertung eine Konfliktwahrscheinlichkeit berechnen. Der Algorithmus prüft, welche Schlüsselwörter wie häufig in dem Text auftauchen, und kann ihn so einem Oberthema zuordnen. Der zweite Teil des Modells, der den Zusammenhang zwischen der Häufigkeit bestimmter Themen und dem Ausbruch bewaffneter Konflikte gelernt hat, besteht aus einem Random Forest.
Ungeachtet der methodischen Feinheiten kämpfen die Forschenden, die auch mit dem Foreign Office oder dem Auswärtigen Amt zusammenarbeiten, jedoch auch mit einem politischen Problem: "Das Augenmerk der Politik liegt oft auf den Gebieten, in denen es bereits brennt", sagt Christopher Rauh. "Unserer Meinung nach ist es aber viel wichtiger, da zu intervenieren, wo noch nichts passiert ist, aber etwas passieren könnte." In der Politik hingegen gäbe es eine starke Tendenz, "nur dahin zu schauen, wo es lichterloh brennt", klagt der Forscher. "Es ist schwer, hier ein Umdenken zu forcieren."
"Wir suchen praktisch die Nadel im Heuhaufen", sagt Hannes Müller. "Aber selbst, wenn wir in den meisten Fällen, in denen wir vor einem bevorstehenden Bürgerkrieg warnen, falsch liegen, lohnt es sich doch, in allen solchen Fällen zu intervenieren. Man muss sich vor Augen führen, dass zurzeit 80 Millionen Menschen auf der Flucht vor Kriegen sind. 30 Millionen davon sind Kinder. Ein Bürgerkrieg ist so etwas wie ein Atomunfall auf politischer Ebene."
Müller und Rauh sind auch Gesprächspartner in der neuen Podcast-Folge von MIT Technology Review. TR-Redakteur Wolfgang Stieler spricht mit den Forschenden darüber, wie Konfliktvorhersage mit maschinellem Lernen funktioniert, und wo die Grenzen des Verfahrens liegen.
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(wst)
