# taz.de -- KI-Pilotprojekt der Hamburger U-Bahn: Der Algorithmus hat kein Gespür für soziale Kontexte
> Die Hamburger Hochbahn will mit KI Gefahren erkennen. Eine gefährliche
> Entwicklung im öffentlichen Raum, denn soziale Ausgrenzung wird
> technische Norm.
(IMG) Bild: Hier soll künftig die KI Alarm schlagen, wenn sie Auffälliges bemerkt: Leitstelle der Hamburger Hochbahn
Die Hamburger Hochbahn verspricht mehr Sicherheit, wenn sie an Bahnhöfen
wie Barmbek, Baumwall und Berliner Tor [1][eine „KI-gestützte
Gefahrenerkennung“ pilotiert] und jetzt von ersten Erfolgen berichtet. Die
KI-Kameras hätten „erhebliche Vorteile gegenüber den Bestandskameras“, „das
betriebliche Potenzial ist gegeben“. Nun soll es an den Landungsbrücken
weitergehen.
Wer liegt regungslos auf dem Bahnsteig? Wer geht auf die Gleise? Die
künstliche Intelligenz soll in der Leitstelle Alarm schlagen, noch bevor
ein Mensch den Vorfall auf einem der vielen Monitore bemerkt. „Die Kameras
sollen in der Videobildanalyse eine automatische Mustererkennung zur
schnelleren Erkennung sicherheitskritischer Ereignisse ermöglichen“, so
formuliert es die Hochbahn.
Aber was passiert hier mit dem öffentlichen Raum? Die Hochbahn ist bemüht,
den Prozess als datenschutzkonform zu etikettieren. Aber gerade der
Umstand, dass die Tests für Fahrgäste „von außen nicht wahrnehmbar“ waren,
wie die Hochbahn schreibt, zeigt [2][eine gefährliche Entwicklung im
öffentlichen Raum].
Denn Datenschutz bedeutet ja viel mehr, als nur technische Standards
einzuhalten. Er soll davor schützen, dass eine lückenlose Überwachung
normalisiert wird. Denn wenn öffentliche Räume zu Testlaboren für
automatisierte Verhaltensanalyse werden, dann verschiebt sich auch die
Schwelle dessen, was wir als „normal“ empfinden.
Und hier liegt das eigentliche Problem: Wir verlassen die klassische,
punktuelle Videoüberwachung mit all ihren Problemen und bewegen uns hin zur
präventiven Verhaltensvorhersage. Denn die KI sucht nach „auffälligen
Verhaltensmustern“. Und hier beginnt schon soziale Ausgrenzung: Was die
Software als „auffällig“ markiert, deckt sich nämlich meist mit dem, was im
städtischen Alltag ohnehin aus dem Blickfeld gedrängt wird: Menschen ohne
festen Wohnsitz, Suchterkrankte, Jugendliche, die sich abweichend
verhalten, oder die Armut, die sich in vermeintlich „herumlungernden“
Gruppen zeigt.
## Ein sauberes Raster
Aber ein Algorithmus kann nicht zwischen einer lebensbedrohlichen Situation
und dem einfachen Bedürfnis eines Menschen unterscheiden, einen geschützten
Ort zu haben. Wenn die KI nun automatisiert „Gedränge“ oder „liegende
Menschen“ an die Leitstelle meldet, legt sich sozusagen ein technischer
Filter über den Bahnhof, der soziale Präsenz zum Sicherheitsrisiko erklärt.
Und das ist eine Form der automatisierten Verdrängung: Wer nicht ins
saubere Raster der KI-gestützten „Sicherheit“ passt, wird zum Objekt der
Intervention durch die Hochbahn-Wache. Soziale Probleme werden nicht
gelöst, sondern algorithmisch verwaltet und durch die Präsenz der
Sicherheitskräfte aus dem Blickfeld des konsumierenden Publikums entfernt.
Ist das zumindest besser als klassische Überwachung? Immerhin prüft ja ein
Mensch in der Leitstelle die Meldung. Doch der „Automation Bias“, also die
menschliche Neigung, der Maschine dann doch blind zu vertrauen, kann dazu
führen, dass eben genau jene Gruppen öfter kontrolliert werden, die das
System als „Anomalie“ markiert. Dann wird die Kamera zum verlängerten Arm
einer Politik, die den öffentlichen Raum zur kontrollierten Komfortzone für
zahlende Fahrgäste umbaut.
Die Hochbahn betont, die KI müsse noch „eingearbeitet“ werden, damit sie
Szenarien gewissenhaft erkennen kann. Aber ein Algorithmus hat kein Gespür
für soziale Kontexte. So riskieren wir, dass unsere Bahnhöfe zu Räumen
werden, in denen eine ständige algorithmische Kategorisierung regiert. Der
Preis für eine gefühlte Sicherheit ist die algorithmische Vertreibung all
jener, die nicht in die glatte Mobilitätswelt passen.
8 Jul 2026
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