Moderne Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens werden zunehmend in komplexen Entscheidungssituationen angewendet, um menschliche Entscheidungen zu unterstützen oder gar zu ersetzen. Damit geht aber oftmals ein Verlust von Transparenz und nachvollziehbaren Entscheidungskriterien einher. Insbesondere in (wohlfahrts-)staatlichen Anwendungskontexten würde dies zur Gefährdung grundlegender demokratischer Prinzipien führen. Gleichwohl bietet maschinelle, evidenz-basierte Entscheidungsunterstützung dort Chancen zur Verbesserung der Qualität von Entscheidungen und deren Legitimation mit Blick auf erzielte Wirkungen.

In diesem Spannungsfeld verfolgt das Projekt MAEWIN das Ziel, die Chancen und Risiken automatisierter Text- und Datenanalyse für evidenz-gestützte Handlungsempfehlungen im Feld Sozialer Dienste zu prüfen und prototypisch in einer Form nutzbar zu machen, die demokratische Grundprinzipien, aber auch Inklusion, Teilhabe und Gleichberechtigung nicht untergräbt, sondern nachhaltig sichert.

• Prof. Dr. Philipp Cimiano (Co-PI)
• Prof. Dr. Udo Seelmeyer (Co-PI, FH Bielefeld)
• Dr. Matthias Hartung
• Angelika Maier
• Diana Schneider (FH Bielefeld)