Remembering by Design: Memory Practices in Digital Identification (Ranjit Singh)

23. Juni

Das Centre for Digital Cultures (CDC) lädt ein zum Vortrag mit Ranjit Singh (Data & Society, New York).

Dienstag, 23. Juni 14 – 16:00 Uhr / C40.530
Diese Veranstaltung findet auf Englisch statt.
Eine Anmeldung ist nicht erforderlich.

In diesem Vortrag argumentiere ich, dass Debatten über digitale Sozialleistungen allzu oft „data for services“ auf einen Tauschhandel reduzieren: Datenschutz im Austausch gegen Zugang. Am Beispiel der indischen Identifikationsinfrastruktur Aadhaar wird dieser Tauschhandel durch Erinnerungspraktiken neu kontextualisiert: jene technischen, formalen und sozialen Routinen, durch die der Staat Bürgerdaten erfasst, pflegt und als Verwaltungsdaten für den Abruf bereitstellt. Aadhaar wurde als föderiertes System konzipiert, das grundsätzlich die Zentralisierung von Transaktionshistorien vermeidet, domänenübergreifende Abgleiche erschwert und der Überwachung rechtliche Hindernisse in den Weg legt. Doch dieselbe verteilte Architektur bringt auch ihre eigene administrative Schwäche mit sich: eine Form des Vergessens, bei der die Fragmentierung und kurze Lebensdauer von Datensätzen es den Bürger*innen erschweren kann, ihre Existenz in staatlichen Systemen wiederherzustellen, wenn etwas schiefgeht. Ich verfolge, wie das „Erinnern“ durch die infrastrukturellen Prozesse von Aadhaar – Registrierung, Seeding und Authentifizierung – operationalisiert wird und wie diese Prozesse Formen der Bereinigung und Löschung bewirken, die ältere dokumentarische Infrastrukturen verwerfen und gleichzeitig die Kompetenz erhöhen, die von den Bürgern bei alltäglichen Begegnungen mit Sozialämtern verlangt wird. Das Ergebnis ist eine Verlagerung der Verantwortungszuweisung: Wenn die Authentifizierung fehlschlägt, liegt die Last oft bei den Einzelpersonen, ein Muster des Versagens zusammenzustellen, bevor die Nachweise verfallen, und dies über mehrere Stellen hinweg, von denen jede nur Teilspuren enthält. Indem nachverfolgt wird, wie Inklusion und Effizienz selbst durch Archive mit Bürgerdaten bewertet werden, schließt der Vortrag mit einem Governance-Problem, das Datenschutzregelungen nicht lösen können: nicht nur, woran sich der Staat erinnert, sondern auch, was er nicht aufzeichnet, was er nicht ohne Weiteres abrufen kann, wie lange und mit welchen Konsequenzen für die Rechenschaftspflicht.

Ranjit Singh ist Direktor des Data & Society-Programms „AI on the Ground“, das sich mit den sozialen Auswirkungen algorithmischer Systeme, der praktischen Steuerung von KI sowie neuen Methoden zur Gestaltung der Bürgerbeteiligung und Rechenschaftspflicht beschäftigt. Seine eigene Arbeit konzentriert sich darauf, wie Menschen mit KI leben und wie sie diese verstehen, wobei er untersucht, wie sich algorithmische Systeme und alltägliche Praktiken gegenseitig beeinflussen. Seine Arbeit stützt sich auf Forschungsergebnisse aus der „Majority World“, Analysen der öffentlichen Politik und ethnografische Feldforschung in Räumen, die von wissenschaftlichen Labors und Behörden bis hin zu öffentlichen Diensten und zivilgesellschaftlichen Institutionen reichen. Bei Data & Society leitete er zuvor Projekte, die das konzeptionelle Vokabular und die Erfahrungsberichte zum Leben mit KI in und aus der „Majority World“ kartografierten, den Platz algorithmischer Folgenabschätzungen bei der Regulierung von KI definierten und die Schlüsselbegriffe untersuchten, die der laufenden Forschung zum „datafied state“ zugrunde liegen.