Stell dir vor, du bist Teil der Stadtverwaltung, die für die Stadtplanung zuständig ist. Schreibe einen Brief, der die größte ethische Verpflichtung hinter einem LASER-ähnlichen System anspricht.
Imagine you are part of the city government responsible for urban planning. Write a letter to address the biggest ethical obligation behind a LASER-like system.
As a division in charge of urban planning for the City of Los Angeles, we are obligated to ensure that the LASER system delivers sustainable and equitable improvements for our neighborhoods, especially the socially marginalized ones. To that end, we need LASER to generate outputs that would not target racial groups – African American communities, for example – and in turn aggravate the pre-existing police harassment in those regions. Yet, there exists no possible source of data inputs for LASER to achieve such goal. The algorithm has been historically accused of racial profiling despite not using race as a predictor for criminal tendencies. However, our society is fraught with deep-rooted racism such that data points themselves bear the mark of discriminatory ideology and practices. For instance, gang membership as a predictor in LASER essentially serves as a proxy for race. Gangs in African American communities arose as a result of economic deprivation, resource insufficiency, as well as police harassment – phenomena with roots that can be  easily traced back to age-old racial segregation. Similarly, criminal records hold the vestiges of the New Jim Crow. Therefore, using gang activity and past arrests as predictors in the LASER system only generate outputs with heavy racial connotations, which in turn reinforce and reify historical biases.

Notwithstanding the problematic algorithm, we do not need to cast away the system entirely. When LASER points to places of deep-rooted discrimination and deprivation, we should mend but not aggravate. Instead of composing chronic offender bulletins, we can treat the LASER outputs as agenda for our next social welfare and infrastructure construction projects – where do we need to build more schools and hospitals? Where should the money go to create more job opportunities? Where do we need to address the problem of police misconduct and rebuild the relationship between people and law enforcement? If we cannot fix a “bias in, bias out” algorithm, we can at least attend to the information it has generated and figure out where the biases have wreaked havoc and taken a heavy toll. We can then redistribute resources and fundings accordingly so that the historically deprived neighborhoods have the chance to flourish. In doing so, we can achieve both sustainability and equity. We can expect the crime rates to go down when the neighborhood achieves economic growth and employment, and such crime reduction is sustainable, unlike the original LASER system that continues to discriminate and deprive.
Als Abteilung, die für die Stadtplanung der Stadt Los Angeles zuständig ist, sind wir verpflichtet, dafür zu sorgen, dass das LASER-System nachhaltige und gerechte Verbesserungen für unsere Stadtteile bringt, insbesondere für die sozial ausgegrenzten Viertel. Zu diesem Zweck müssen wir mit LASER Ergebnisse erzielen, die nicht auf rassische Gruppen abzielen - zum Beispiel auf afroamerikanische Gemeinden - und damit die bereits bestehenden polizeilichen Schikanen in diesen Gegenden noch verschärfen. Es gibt jedoch keine Datenquelle für LASER, mit der dieses Ziel erreicht werden könnte. In der Vergangenheit wurde dem Algorithmus Racial Profiling vorgeworfen, obwohl er die Rasse nicht als Prädiktor für kriminelle Tendenzen verwendet. In unserer Gesellschaft ist der Rassismus jedoch so tief verwurzelt, dass die Daten selbst von diskriminierenden Ideologien und Praktiken geprägt sind. So dient zum Beispiel die Bandenmitgliedschaft als Prädiktor in LASER im Wesentlichen als Stellvertreter für die Rasse. Banden in afroamerikanischen Gemeinden entstanden aufgrund wirtschaftlicher Entbehrungen, unzureichender Ressourcen und polizeilicher Schikanen - Phänomene, deren Wurzeln sich leicht bis zur jahrhundertealten Rassentrennung zurückverfolgen lassen. Auch das Strafregister ist ein Überbleibsel des New Jim Crow. Die Verwendung von Bandenaktivitäten und früheren Verhaftungen als Prädiktoren im LASER-System führt daher zu stark rassistisch konnotierten Ergebnissen, die wiederum historische Vorurteile verstärken und verfestigen.

Ungeachtet des problematischen Algorithmus müssen wir das System nicht völlig verwerfen. Wenn LASER auf Orte mit tief verwurzelter Diskriminierung und Benachteiligung hinweist, sollten wir nachbessern, aber nicht verschärfen. Anstatt Berichte über chronische Straftäter zu verfassen, können wir die LASER-Ergebnisse als Agenda für unsere nächsten Sozialhilfe- und Infrastrukturbauprojekte behandeln - wo müssen wir mehr Schulen und Krankenhäuser bauen? Wohin soll das Geld fließen, um mehr Arbeitsmöglichkeiten zu schaffen? Wo müssen wir das Problem des polizeilichen Fehlverhaltens angehen und die Beziehung zwischen den Menschen und den Strafverfolgungsbehörden wiederherstellen? Wenn wir den Algorithmus "Bias in, Bias out" schon nicht reparieren können, so können wir uns zumindest um die Informationen kümmern, die er generiert hat, und herausfinden, wo die Voreingenommenheit Verwüstung angerichtet und einen hohen Tribut gefordert hat. Dann können wir die Ressourcen und Fördermittel entsprechend umverteilen, damit die historisch benachteiligten Stadtteile die Chance haben, sich zu entwickeln. Auf diese Weise können wir sowohl Nachhaltigkeit als auch Gerechtigkeit erreichen. Wir können davon ausgehen, dass die Kriminalitätsrate sinkt, wenn das Viertel wirtschaftliches Wachstum und Beschäftigung erreicht, und ein solcher Rückgang der Kriminalität ist nachhaltig, anders als das ursprüngliche LASER-System, das weiterhin diskriminiert und benachteiligt.
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