Big Data soll ein effektiveres und wirkungsvolleres Handeln des Militärs ermöglichen. Allerdings drohen Kriege damit nicht nur automatisiert, sondern zugleich zum Mittel erster Wahl zu werden. Die Folgen sind dramatisch – auch und gerade für die Demokratie.
In Gefechtssituationen herrscht der „Nebel des Krieges“, wie es einst der preußische Militärtheoretiker
Carl von Clausewitz ausdrückte (1834, S. 23). Demnach ist der Krieg „das Gebiet der Ungewißheit; drei Vierteile
derjenigen Dinge, worauf das Handeln im Kriege gebaut wird, liegen im Nebel
einer mehr oder weniger großen Ungewißheit“. Das Schlachtfeld gerate damit
zu einem „Gebiet des Zufalls“.
Um diesen Nebel zu lichten, stößt das Thema Big Data längst
nicht nur bei kommerziellen Unternehmen, sondern auch bei Militär und
Geheimdiensten auf großes Interesse. Sie erhoffen sich durch die Erfassung und
Auswertung großer Datenmengen genauere Prognosen und damit strategische
Vorteile – weit über das Schlachtfeld hinaus.
Als Big Data bezeichnet man gemeinhin „Datensätze, deren Größe die Fähigkeit herkömmlicher Datenbankwerkzeuge
zur Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Analyse übersteigt” (McKinsey
2011, S. 1). Insbesondere drei V’s charakterisieren diese: volume, variety
und velocity – zu Deutsch: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Demzufolge
sind die Daten so umfangreich, dass Menschen sie ohne technische Hilfe nicht
mehr analysieren können (volume). Darüber hinaus unterscheiden sie sich sowohl
in ihrer Art – etwa ob sie in Form von Tabellen, E-Mails, Fotos, PDF-Dateien,
Videos oder Audio bereitstehen – als auch darin, ob sie strukturiert oder
unstrukturiert vorliegen (variety). Und nicht zuletzt wächst die Geschwindigkeit
stetig an, mit der Maschinen und Menschen weitere digitale Daten erzeugen
(velocity). Schätzungen zufolge werden wir 2025 rund zehn Mal so viele digitale
Daten generieren wie im Jahr 2016 (Statista 2018).
Den »Nebel des
Krieges« lichten: Wie das Militär Big Data entdeckt
Bereits 2013 äußerte die Führung der US-Armee die Sorge,
dass „es massive Folgen nach sich zieht,
wenn Big Data und die damit verbundenen Technologien […] ignoriert werden,
einschließlich des Verlustes von Menschenleben und dem Scheitern von Missionen“
(Couch/Robins 2013, S. 3). In den vergangenen Jahren konzentrierte sie
sich daher darauf, Waffensysteme mit neuen Computern auszustatten, Akteure auf
dem Gefechtsfeld zu vernetzen sowie digitale Führungsinformationssysteme
einzuführen und zu optimieren (Teufel 2016, S. 50). Unterstützt wird die Armee
dabei von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), einer
Forschungsbehörde des US-Verteidigungsministeriums, deren Aufgabe es ist, die
technische Überlegenheit des Militärs aufrechtzuerhalten. Die Behörde verfügt
über ein Jahresbudget von rund drei Mrd. US-Dollar.
DARPAs Know-how benötigt die US-Armee dringend, gerade mit
Blick auf Big Data sind die technischen Herausforderungen immens. Die Daten
entspringen zumeist gänzlich unterschiedlichen Quellen: Maschinendaten
entstammen etwa den Bewegungen von Schiffen, Flugzeugen, Panzern und
Satelliten, Sensoren am Kriegsschauplatz und Radarstationen. Menschliche Daten
hingegen werden in sozialen Netzwerken wie Facebook, YouTube oder Twitter
generiert. Es ist somit erforderlich, die Daten zu sammeln, zu säubern,
durchsuchbar zu machen, um sie schließlich mittels aufwändiger Algorithmen
auszuwerten.
Die auf diese Weise gewonnenen Erkenntnisse nutzen Armeen
beispielsweise dazu, ihr Personalwesen und ihre Logistik zu optimieren. So
wertet die israelische Armee die persönlichen Angaben ihrer Rekrut*innen mit
Rechnerhilfe aus, um diese automatisch an die für sie geeigneten Positionen
innerhalb der Armee zu versetzen. Und die Bundeswehr arbeitet mit Hilfe der
SAP-Software »SAP Analytics« an einer vorausschauenden Wartung (predictive
maintance), um ihre Materialprobleme in den Griff zu bekommen.
Eine weitaus bedeutendere Rolle nehmen Big-Data-Analysen
jedoch im Bereich der Überwachung in Krisenregionen und unmittelbar auf dem
Gefechtsfeld ein. Gerade hier fallen ungemein große Datenmengen an, die
möglichst in Echtzeit bereitgestellt und ausgewertet werden müssen.
So nutzt die US-Armee bereits seit einigen Jahren das
hochauflösende Videoüberwachungssystem ARGUS-IS, das – an Drohnen angebracht –
aus einer Höhe von bis zu 5.000 Metern ein Gebiet von bis zu 35
Quadratkilometern überwachen kann. Bei seinem Einsatz fallen jedoch pro Sekunde
rund 40 Gigabytes an Daten an, rund 6.000 Terabyte am Tag. Zum Vergleich: Eine
handelsübliche Festplatte verfügt etwa über ein bis zwei Terabytes an
Speicherplatz.
Schulter an Schulter:
das Pentagon und das Silicon Valley
Diese Daten auszuwerten, stellt ein überaus ressourcen- und
zeitaufwändiges Unterfangen dar. Beharrlich spricht sich daher seit Jahren
unter anderem der Stabschef der US-Luftwaffe, General David Goldfein, dafür
aus, dass die mächtigste Armee der Welt mit den mächtigsten Digitalkonzernen
kooperieren müsse (Erwin 2017). Beim ehemaligen Google-Vorstandsvorsitzenden
Eric Schmidt rannte er damit offene Türen ein. Dieser hatte bereits 2013 in
seinem Buch »Die Vernetzung der Welt« prognostiziert: „Was der Rüstungskonzern Lockheed Martin im 20. Jahrhundert war, werden
Technologie- und Cybersicherheitsunternehmen im 21. Jahrhundert sein.“ (Schmidt/Cohen
2013) Inzwischen betreibt Schmidt höchstpersönlich und an vorderster Front den
Aufbau des cyber-militärischen Komplexes mit: Er steht heute nicht mehr Google,
sondern dem 2016 gegründeten Defense Innovation Board vor. Dieses hat die
Aufgabe, die technologischen Innovationen des Silicon Valley in die US-Armee
einfließen zu lassen (Leisegang 2015).
Allerdings musste das Vorhaben jüngst einen herben
Rückschlag hinnehmen. Ausgerechnet Schmidts ehemaliger Arbeitgeber Google
entschied, die Zusammenarbeit mit dem Pentagon einzustellen. Konkret ging es in
dem »Project Maven« darum, Drohnenaufnahmen, wie jene des ARGUS-IS, anhand von
insgesamt 38 Kategorien automatisch auszuwerten. Auf diese Weise sollen Rechner
in die Lage versetzt werden, eigenständig Menschen von Gebäuden, Fahrzeugen und
Waffen zu unterscheiden. Google verfügt hierfür nicht nur über die
erforderlichen KI-Expert*innen, sondern auch über einen umfangreichen
Datenschatz, der für das so genannte Maschinenlernen unentbehrlich ist. Der
Direktor des Projekts, Generalleutnant John Shanahan, sieht sein Projekt
darüber hinaus als den Funken, an dem sich „die
Flammenfront der Künstlichen Intelligenz“ im gesamten
Verteidigungsministerium entzünden solle. Nach Informationen des Wall Street
Journal gab das Pentagon im vergangenen Jahr rund 7,4 Mrd. US-Dollar im
Zusammenhang mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz aus (Barnes/Chin 2018).
Rund ein Dutzend Google-Angestellte kündigten indes aus
Protest gegen die Zusammenarbeit; mehrere Tausend Mitarbeiter*innen
unterschrieben eine Petition, der zufolge Google „nichts im Kriegsgeschäft verloren hat“.[1] Letztendlich verzichtete der
Konzern darauf, den Vertrag mit dem Verteidigungsministerium zu verlängern. Er
läuft Ende des Jahres aus. Googles Platz wird nun voraussichtlich Amazon
einnehmen. Der führende Cloudanbieter ist ebenfalls an den Vorarbeiten zum
»Project Maven« beteiligt und arbeitet seit Jahren unter anderem eng mit der
CIA zusammen.
Damit steigen zugleich Amazons Chancen, einen weitaus
lukrativeren Großauftrag an Land zu ziehen, um den derzeit viele der großen US-amerikanischen
IT-Unternehmen ringen: den Aufbau der »Joint Enterprise Defense Infrastructure«
(Jedi) – ein gigantisches Speichersystem samt Datenanalyse mit künstlicher
Intelligenz. Die smarte Cloud soll nicht nur sämtliche Armeeeinheiten, Basen
und Kriegseinsatzgeräte der USA miteinander vernetzen, sondern obendrein deren
Bestände an Munition, Reparaturteilen und Kraftstoffen erfassen, um die
Logistik auf dem Schlachtfeld zu optimieren. Rund zehn Mrd. US-Dollar stellt
das Verteidigungsministerium dafür bereit.
Der Krieg der Roboter
Big-Data-Analysen sollen allerdings nicht nur die Logistik
optimieren, sondern auch den Waffeneinsatz und damit das Töten effektiver
gestalten. Die militärische Fachzeitschrift »Defense One« vermeldete, dass die
Arbeit des »Project Maven« auch die Treffergenauigkeit von »Killerdrohnen«, wie
Reaper und Predator, erhöhen soll – und bestätigte damit die Befürchtungen der
Google-Mitarbeiter (Weisgerber 2017).
Geht es nach dem Pentagon, sollen Killerroboter die dritte
Revolution der Kriegsführung einleiten – nach Schießpulver und Nuklearwaffen.
Bereits heute verfügt die US-Armee über Drohnen, die eigenständig über den
Waffeneinsatz entscheiden können. Laut Stabschef General Mark Milley will sie
ab dem Jahr 2021 Prototypen für bemannte, unbemannte und hybride
Gefechtsfahrzeuge auf dem Schlachtfeld testen. Ab 2031 sollen autonome Waffen-
und Aufklärungssysteme dann fester Bestandteil der US-Heeresformationen sein
(Lezzi 2018).
Die US-Armee ist nicht die einzige, die ihre Kriegsführung
automatisieren will: Auch die russische Armee plant derzeit die Anschaffung
weitgehend autonom agierender Roboterpanzer. Und ausgerechnet an der »heißen«
Grenze zwischen Nord- und Südkorea wachen bereits seit Jahren mit
Maschinengewehren ausgestattete»Sicherheitsroboter« der Firma Samsung.
Der Einsatz von autonom agierenden Waffensystemen droht
jedoch den Weg dafür zu ebnen, „bewaffnete
Konflikte in nie gekanntem Ausmaß zu führen und schneller, als Menschen sie
begreifen können“, wie mehrere hundert Fachleute für Künstliche Intelligenz
in einem offenen Brief warnen (Krüger 2018). Dessen ungeachtet steht eine
internationale Regulierung der Killerroboter nach wie vor aus. Zwar
verhandelten Ende August unter dem Dach der Vereinten Nationen in New York mehr
als 75 Staaten über die Regulierung (teil-) autonomer Waffensysteme. Allerdings
verhinderten allen voran die USA und Russland eine verbindliche Vereinbarung.
Die Abrüstungschefin der Vereinten Nationen, Izumi Nakamitsu, warnt
eindringlich, „dass die technologische
Innovation der zivilen Kontrolle entgleitet“; ein Missbrauch der KI aber
habe „potenziell katastrophale
Konsequenzen“ (Nakamitsu 2018).
Die Krisen von Morgen
bekämpfen
Die Konsequenzen werden sich nicht nur auf das Schlachtfeld
beschränken – ganz im Gegenteil, denn die Armeen wollen weitaus mehr als nur
den »Nebel des Krieges« lüften: Big-Data-Analysen sollen es ihnen obendrein
ermöglichen, einen Blick in die Zukunft zu werfen.
Schon heute nutzen zahlreiche Armeen Big-Data-Analysen, um
zurückliegende Ereignisse und ihre Folgen zu analysieren und auszuwerten (descriptive
analytics). Dadurch erhoffen sie zum einen Lerneffekte, zum anderen sollen die
gewonnenen Informationen auch den Ausgang künftiger Szenarien oder Ereignisse
vorhersagen (predictive analytics). Am Ende sollen Rechner in die Lage versetzt
werden, Armeen mittels Datenanalyse entsprechende Handlungsoptionen vorzugeben
(prescriptive analystics).
Besonders interessiert zeigen sich die Armeen an der
Vorhersage drohender politischer und militärischer Krisen- und Bedrohungslagen,
wie die Ukraine-Krise oder den Arabischen Frühling. Beide Ereignisse hatten
weder die westlichen Geheimdienste noch die militärischen Führungen
vorhergesehen (SPIEGEL ONLINE 2014; Miller 2015).
Um auch hierzulande besser gewappnet zu sein, erstellt das
Bundesverteidigungsministerium derzeit gemeinsam mit IBM die Studie
»IT-Unterstützung Krisenfrüherkennung«. Sie verfolgt das Ziel, eine
softwarebasierte Lösung zu entwickeln, die mithilfe von Big-Data-Analysen
Krisen vorhersagen soll. Die Auswertung strukturierter und unstrukturierter
Daten aus öffentlichen, offenen und als geheim eingestuften Quellen soll dem
IBM-Programm Watson einen »Prognosehorizont« von sechs bis 18 Monaten
ermöglichen (BMVg 2016).
Ähnliche Funktionen bietet IBM bereits seit längerem mit
seinem System »Blue Crush« an, das Straftaten voraussagt und auch in mehreren
Bundesländern zum Einsatz kam (Biermann 2015). Nun will IBM ein System
schaffen, dass die gesamte Welt observiert. Das Bundesverteidigungsministerium
schließt nicht aus, dass Watsons Prognosen auch militärische Konsequenzen nach
sich ziehen könnten.
Somit wollen die Armeen dieser Welt nicht nur den »Nebel des
Krieges«, sondern auch den Nebel der Politik lichten. Drohende Volksaufstände
werden dabei offenkundig ebenso als Sicherheitsrisiko verstanden wie ein
grenzüberschreitender Kriegsausbruch. In beiden Fällen kann das Militär dann
frühzeitig eingreifen, um das eine wie das andere zu verhindern.
Dies aber hat zwei dramatische Folgen: Zum einen gilt der
Einsatz kriegerischer Mittel noch immer als Ultima Ratio – als letztes Mittel,
wenn vorangegangene politische Interventionen nicht zur Lösung eines Konflikts
beigetragen haben. Sagen jedoch künftig Computersysteme Krisen voraus, könnte
sich dieses Verhältnis umkehren. Damit könnten kriegerische Mittel weitaus
früher zum Einsatz kommen als bisher – durch militärische Drohgebärden,
Präemptivschläge oder gar dem Einmarsch in ein anderes Land.
Zum anderen gefährdet das prädiktive Vorgehen des Militärs das Wesen demokratischer Politik in ihrem Kern. Wenn Big-Data-Analyse nicht nur dem Krieg, sondern auch der Politik »Ungewißheit« und »Zufall« austreiben soll, setzt dies ein bestimmtes Verständnis sozialer und politischer Prozesse voraus: Diese werden als quasi mechanische Vorgänge begriffen, die sich mittels Rechenkraft analysieren und bewerten lassen. Auf drohende gesellschaftliche Problemlagen reagiert dann nicht länger eine Politik der Aushandlung und des Kompromisses, sondern eine mathematisch hergeleitete Sozialphysik, die, um Sicherheit und Stabilität zu sichern, kühl ihre Lösungsparameter vorgibt. Dass dies eine überaus bedrohliche Entwicklung ist, kann man sich bereits heute ausrechnen – auch ohne aufwändige Big-Data-Analyse.
Literatur
Barnes, J.E.; Chin, J. (2018): The New Arms
Race in AI. Wall Street Jorunal, 2.3.2018.
Biermann K. (2015):
Noch hat niemand bewiesen, dass Data Mining der Polizei hilft. zeit.de,
29.3.2015.
Bundesministerium der
Verteidigung/BMVg (2016): »Gedanken« zum Weißbuch 2016 ‑ Krisen früh erkennen.
bmvg.de.
Couch, N.; Robins, B. (2013): Big Data for
Defence and Security. Royal United Services Institute, Occasional Paper, September
2013.
Erwin, S.I. (2017): Cold Dose of Reality on DoD
Technology. nationaldefensemagazine.org, 19.4.2017.
Krüger, P.A. (2018): Wenn
Maschinen über Leben und Tod entscheiden. sueddeutsche.de, 30.8.2018.
Leisegang, D. (2015): Der
cyber-militärische Komplex – Die dunkle Seite des Silicon Valley. Wissenschaft
und Frieden, No. 2-2015, S. 27-30.
Lezzi, B. (2018): Militärische
Roboter werden die Kriegführung revolutionieren, www.nzz.ch, 27.8.2018.
McKinsey Global Institute (2011): Big data ‑
The next frontier for innovation, competition, and productivity. Juni 2011.
Miller, G. (2015): Former CIA official cites
agency’s failure to see al-Qaeda’s rebound. washingtonpost.com, 3.5.2015.
Izumi Nakamitsu (2018): Remarks by Under-Secretary-General and High
Representative for Disarmament Affairs Ms. Izumi Nakamitsu ‑ Opening of the
August meeting of the 2018 Group of Governmental Experts on emerging
technologies in the area of lethal autonomous weapons systems, Delivered by the Director of the Geneva Branch of the United Nations
Office for Disarmament Affairs, Ms. Anja Kaspersen. 27.8.2018; un.org/disarmament.
Schmidt, E.; Cohen, J.
(2013): Die Vernetzung der Welt. Berlin: Rowohlt.
Statista (2018):
Prognose zum Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in
den Jahren 2016 und 2025. statista.com.
SPIEGEL ONLINE (2014):
US-Geheimdienste wollen Krim-Krise nicht verschlafen haben. spiegel.de,
7.3.2014.
Teufel, D. (2016): Big Data Analytics. Behörden
Spiegel, No. 9/2016.
von Clausewitz, C.
(1834): Vom Kriege. Köln: 2018 Anaconda.
Weisgerber, M. (2017): The Pentagon’s New
Artificial Intelligence Is Already Hunting Terrorists. defenseone.com,
21.12.2017.
[1] Die Petition steht unter static01.nyt.com/files/2018/technology/googleletter.pdf.
Der Text erschien erstmals in der Zeitschrift »Wissenschaft und Frieden«, Ausgabe 4/2018.