Es hätte schlimmer kommen können. Viel ist auf dem Foto nicht zu sehen von der Frau, die mit heruntergelassener Hose auf der Toilette sitzt. Aufgenommen ist das Bild vom Boden aus, gemacht hat es ein Roboterstaubsauger. Bleibt die Frage: Wie bitte gelangte es auf ein soziales Netzwerk? Zusammen mit einer ganzen Reihe anderer Fotos von Kindern, Haustieren, Wohnungen?
Die Kameras sollen den Saugrobotern helfen, sich im Raum zu orientieren. Dazu müssen sie aber erst einmal lernen, sich in bewohnten Räumen zu orientieren. Was ist ein Kabel, das sich in der Bürstenwalze verfangen könnte, was eine Socke? Oder gar die Hinterlassenschaft eines Haustiers, die möglichst nicht flächendeckend verteilt werden sollte. Das schafft aber die Bilderkennung nicht von Haus aus. Kaum etwas ist schließlich so unstrukturiert wie eine menschliche Behausung.
Also müssen Menschen den Robotern beibringen, was was ist. Sogenannte Clickworker, Tagelöhner des Internetzeitalters, meist in armen Ländern zu Hause, versehen die Bilder aus den Kameras der Roboter mit Markierungen wie Schrank, Tür, Stuhlbein, Kabel, Socke. So können die Hersteller nach und nach Algorithmen entwickeln, welche die Roboter in die Lage versetzen, ihrer Tätigkeit möglichst unfallfrei nachzugehen. Einer der Clickworker hat die Bilder offenbar zweckentfremdet.
Für die Hersteller sind solche Geschichten wie die von der Frau auf der Toilette, die 2020 publik wurde, schlechte Nachrichten. Dass nicht bloß irgendwelche Algorithmen die Bilder beurteilen, sondern womöglich auch schlecht bezahlte Menschen irgendwo auf der Welt sozusagen in die eigene Wohnung gucken können, fördert nicht unbedingt das Vertrauen in die Anbieter. Einige der Hersteller geben allerdings an, dass sie keine Kundendaten für die Bilder nutzen. Andere behaupten, sie würde keine Bilder in die Cloud hochladen - also auf ihre Server. Hacker haben jedoch Anhaltspunkte dafür gefunden, dass das geschwindelt ist. In der Software eines chinesischen Herstellers etwa fanden sie entsprechende Ordner und Funktionen.
Der Nachwuchsforscher Adam Taras vom Australian Centre For Robotics an der University of Sydney will dieses Problem an der Wurzel packen. Er macht sich dabei zunutze, dass die Bilderkennung bei Maschinen ganz anders funktioniert als bei Menschen. Aus den Informationen, die einer Maschine sehr wohl ausreichen, um ein Hindernis zu umfahren, könnte ein Mensch so gut wie nichts herauslesen. Vor allem nicht höchst private Einblicke in fremde Wohnungen. Er schlägt daher vor, den Robotern nur solche Informationen zur Verfügung zu stellen, die von der analogen Kamera-Elektronik sowie den Linsen verzerrt wurden. Was bloß unkenntlich im digitalen Speicher ankommt, so die Logik, kann auch nicht missbraucht werden.
Auch wenn manchem Kunden mulmig sein mag, dem Verkaufserfolg der putzigen Roboter tut es keinen Abbruch. Im vergangenen Jahr sollen weltweit 13 Millionen Stück davon verkauft worden sein, die meisten davon in Asien.
