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Uber Fahrerin mit Fahrgästen im Auto
TECH

Will Uber bald seine Fahrer per Algorithmus überwachen?

Marinela Potor
Aktualisiert: 17. Februar 2025
von Marinela Potor
Uber
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Ist mein Uber-Fahrer zuverlässig oder ein Risiko? Das will das Unternehmen womöglich per Algorithmus beantworten. Zwei Patente deuten darauf hin, dass Uber an entsprechenden Überwachungstechnologien arbeitet. 

Wie können Fahrgäste wissen, ob sie ein Risiko eingehen, wenn sie in ein Uber-Auto einsteigen? Bislang arbeitet das Ridesharing-Unternehmen dazu überwiegend mit Bewertungen und telematischen Daten. Doch in der Schublade stecken noch ganz andere Pläne.

Wie das Magazin The Intercept berichtet, deuten insbesondere zwei Patente darauf hin, dass Uber-Fahrer:innen per Algorithmus permanent überwacht werden könnten.

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Uber: Fahrer unter Dauerüberwachung

Die Uber-Patente erinnern dabei ein wenig an Szenarien, die man aus Science-Fiction-Filmen wie „The Fifth Element“ oder „Minority Report“ kennt.

In einem Patent aus dem Sommer 2020 geht es vorwiegend darum, eine Risikoprognose der Fahrer:innen zu erstellen. Uber nennt dies ein „Safety Incident Prediction Model“. Dieses Prognosemodell für Sicherheitsvorfälle bezieht sich dabei einerseits auf das allgemeine Fahrverhalten, andererseits auf den Austausch mit den Fahrgästen.

Ein selbstlernender Algorithmus soll dabei permanent während der Fahrt Daten analysieren. Dazu gehören Regelüberschreitungen wie eine zu hohe Geschwindigkeit, riskante Manöver, das Überfahren einer roten Ampel und natürlich Unfälle. Hinzu kommen dann Informationen zur Interaktion der Uber-Fahrer:innen mit den Passagieren.

Darüber hinaus sollen weitere Daten der Fahrer:innen, wie krimineller Hintergrund, Versicherungsvorfälle, der Umgang in den sozialen Medien, sowie die Verkehrssituation mit einbezogen werden.

Die Algorithmen sollen mit diesen verschiedenen Datensets laut Patent so geschult werden, dass sie voraussagen können, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand in einem bestimmten Zeitraum einen Sicherheitsvorfall haben könnte.

Wie „riskant“ ist eine Person?

Das zweite Patent stammt aus 2019 und beschreibt, wie Uber-Fahrer:innen per Sensor überwacht werden. Sensor könne dabei unter anderem ein Bewegungssensor, Audio oder Videoüberwachung sein, heißt es im Patent.

In diesem Fall geht es weniger darum, Sicherheitsprognosen zu treffen, sondern vielmehr darum eine Sicherheitsbewertung zu erstellen.

Dabei sollen auch hier Verkehrsdaten, Fahrverhalten und Kundenbewertungen in die Bewertung mit einfließen. Am Ende erhalten Uber-Fahrer:innen eine Sicherheitsbewertung. Je nach Ergebnis sollen die Algorithmen dann entsprechende Interventionsstrategien vorschlagen.

Was Uber damit genau meint, ist unklar. Ziel sei es aber, über diese Eingriffe herauszufinden, welche Interventionsstrategien gut funktionieren und welche nicht. Klar ist aber auch: Eine niedrige Sicherheitsbewertung kann ein Kündigungsgrund sein.

Bedenkliche Algorithmen

Sicherheitsexpert:innen kritisieren, dass derartige Algorithmen bedenklich seien. Denn erstens sind sie bereits mit bestimmten Vorurteilen programmiert. Ein Uber-Patent erwähnt beispielsweise ausdrücklich, dass ein „starker Akzent“ ein Sicherheitsrisiko darstelle.

Zweitens ist für Betroffene oftmals nicht transparent, wie die Algorithmen eine Bewertung getroffen haben. Das kann zu willkürlichen Entscheidungen führen und Fehlfunktionen könnten eine lange Zeit unerkannt bleiben, wenn niemand die Algorithmen nicht hinterfragt oder gegenprüft.

Schließlich gelangen Uber-Fahrer:innen selbst damit in Situationen, in denen sie keine Beschwerdemöglichkeiten haben. Dies ist schon jetzt der Fall. Doch ähnliche Technologien bei Amazon zeigen: Es ist sehr schwer bis unmöglich gegen die Entscheidung eines Algorithmus zu protestieren.

In den Patenten völlig unerwähnt bleibt ebenfalls, inwiefern der Datenschutz von Fahrer:innen oder Fahrgästen gewahrt werden kann.

Bislang seien diese Technologien oder Produkte, die auf den Patenten beruhen, aber nicht im Einsatz, sagte Uber.

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Marinela Potor ist Journalistin mit einer Leidenschaft für alles, was mobil ist. Sie selbst pendelt regelmäßig vorwiegend zwischen Europa, Südamerika und den USA hin und her und berichtet über Mobilitäts- und Technologietrends aus der ganzen Welt.
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