Wenn wir von Künstlicher Intelligenz sprechen, denken wir an magische Algorithmen, autonome Systeme und eine future-proof Economy. Was dabei systematisch ausgeblendet wird, ist der menschliche Maschinenraum dieser Technologie. Erstmals hat der Deutsche Bundestag diese unsichtbare Schicht nun ins Rampenlicht gerückt. In einem Fachgespräch der Ausschüsse für Digitales und Arbeit wurde über die Arbeitsbedingungen von Datenarbeiter:innen diskutiert – jenen Menschen, die KI-Systeme erst funktionsfähig machen. Die klare Botschaft der Sachverständigen: Die digitale Zukunft Deutschlands darf nicht auf Ausbeutung fußen.
Data Labeling: Das menschliche Fundament der KI
Damit Machine-Learning-Modelle erkennen, was ein Stoppschild, ein Fußgänger oder eine Katze ist, müssen sie mit unzähligen Bildern trainiert werden, die zuvor von Menschen kategorisiert wurden. Diese Tätigkeit nennt man Data Labeling oder Daten-Annotation. Doch die Arbeiter:innen, die diese essenzielle Arbeit verrichten, sind selten bei den Tech-Giganten selbst angestellt. Stattdessen wird die Arbeit über Outsourcing-Firmen und Microwork-Plattformen global vergeben – oft zu Bedingungen, die an moderne Ausbeutung grenzen.
Joan Kinyua, ehemalige Datenarbeiterin und Präsidentin der kenianischen Data Labelers Association, berichtete im Bundestag erschütternd von ihrer Realität. Acht Jahre lang arbeitete sie für verschiedene Anbieter, labelte Straßenszenen für autonomes Fahren – auch aus Berlin – und klassifizierte später extrem belastendes Material wie Gewaltdarstellungen bis hin zu Kindesmissbrauch. Ihre Tätigkeit verrichtete sie von zu Hause aus, ohne Arbeitsvertrag, Sozial- oder Gesundheitsversorgung. Oft wartete sie bis zu 20 Stunden am Tag auf Stand-By auf neue Aufträge. Wenn Auftraggeber:innen ihre Ergebnisse ablehnten, behielten sie den Input, Kinyua ging leer aus. Manchmal verdiente sie in fünf Stunden nur zwei Cent. Der Durchschnittslohn in Kenia liegt bei 250 US-Dollar im Monat – kaum zum Überleben reicht.
Ihre Bilanz: Panikattacken, Angstzustände und posttraumatische Belastungsstörungen, unter denen viele in ihrer Branche leiden. „Sie sehen die KI, aber uns sehen Sie nicht“, brachte Kinyua ihr Plädoyer vor den Abgeordneten auf den Punkt.
Das Geschäftsmodell der Prekarisierung
Dr. Milagros Miceli von der TU Berlin bestätigte, dass Kinyuas Schilderungen „kein Einzelfall, sondern ein konstantes Muster“ sind. Es ist vielmehr das fundamentale Geschäftsmodell einer milliardenschweren Branche. Datenarbeit umfasst weit mehr als nur das Labeling von Bildern. Es geht um das Generieren, Sammlen und Validieren von Daten sowie das Korrigieren von Fehlern. Oft müssen Arbeiter:innen sogar so tun, als wären sie eine KI – wie im Falle eines kürzlich dokumentierten Falls, in dem eine Person als „AI Girlfriend“ einen Chatbot simulieren musste.
Miceli betonte einen entscheidenden Punkt: Datenarbeit macht 80 Prozent der Entwicklungsarbeit von KI aus. „Ohne Datenarbeit und ohne Menschen wie Joan Kinyua gibt es keine KI.“ Der Milliardenprofit der Tech-Konzerne basiere exakt darauf, Arbeiter:innen durch Outsourcing prekarisieren und austauschbar zu machen. Und das Problem ist nicht auf den Globalen Süden beschränkt. Auch in Deutschland und Europa arbeiten hochqualifizierte Menschen – teils mit Promotion – unter intransparenten und prekären Bedingungen in dieser Branche.
Gesundheitsschäden und datenschutzrechtliche Abgründe
Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Inhaltemoderation für Social-Media-Plattformen, die ebenfalls in große Zentren in Deutschland ausgelagert wird. Julia Kloiber vom Superrr Lab wies darauf hin, dass hierbei oft Menschen in vulnerablen Lebenssituationen ausgenutzt werden. Während bei der Polizei, wo Ähnliches geleistet werden muss, strenge Expositionsbegrenzungen gelten, fehlen diese für Datenarbeiter:innen komplett. Kloiber fordert eine Obergrenze für die Arbeit mit belastendem Material sowie Trauma-Prävention und psychologische Unterstützung. Die Folgekosten der entstandenen Traumata werden von den Konzernen externalisiert und müssen vom Gesundheitssystem getragen werden.
Zudem gibt es massive Datenschutzprobleme. Datenarbeiter:innen werden stark überwacht und haben Zugang zu sensiblen Inhalten. Zuletzt berichteten Whistleblower:innen, dass sie Aufnahmen von Meta-Brillen bearbeiten mussten – inklusive Nacktaufnahmen und intimer Szenen von Nutzer:innen.
Die Verantwortung der deutschen Wirtschaft
Dass deutsche Firmen von diesem System profitieren, stellte Milagros Miceli klar: Auch die Auto-Industrie, Pharma-Branche oder Konzerne wie Siemens gehören zu den Kunden der Outsourcing-Unternehmen. Eine Untersuchung des Fairwork-Projekts der Universität Oxford zeigte, dass von vier untersuchten Outsourcing-Firmen nur zwei den Mindestlohn zahlten und keine einzige den Existenzlohn („Living Wage“), der soziale Teilhabe ermöglicht.
Kloiber sieht einen entscheidenden Hebel in der Regulierung von Lieferketten. Sie warnt davor, dass der Standard des deutschen Lieferkettengesetzes durch die aktuelle Schwarz-Rote Koalition abgesenkt werden könnte, indem man nicht über die ohnehin ausgehöhlte EU-Lieferkettenrichtlinie hinausgeht. Diese gilt nur für Unternehmen ab 5.000 Beschäftigten und 1,5 Milliarden Euro Umsatz – in Deutschland wären somit 95 Prozent der Unternehmen von Sorgfaltspflichten entbunden.
Gefordert wird unter anderem ein Direktanstellungsgebot, wie es kürzlich streikende TikTok-Angestellte in Deutschland verlangt haben. Vor allem aber braucht es eine realistische Kosten-Nutzen-Rechnung beim KI-Ausbau in Deutschland. Soziale und ökologische Kosten dürfen nicht länger externalisiert werden. Die Erkenntnis aus dem Bundestag ist da, nun muss die Politik beweisen, dass sie den Worten auch Taten folgen lässt. Denn eines steht fest: Unsere digitale Zukunft darf nicht auf Ausbeutung fußen.
Quelle: Netzpolitik.org
