Palantir – das Betriebssystem des Überwachungsstaats

Werkzeuge wie Palantir ermöglichen eine bislang beispiellose Integration und Auswertung riesiger, heterogener Datenmengen in Echtzeit.

Spätestens seit den Enthüllungen von Edward Snowden im Jahr 2013 ist bekannt, welches Ausmaß staatliche Datensammlungen annehmen können. Damals sprach man vom „permanent record“ – der dauerhaften Speicherung von Informationen über Menschen bei den US-amerikanischen Sicherheitsbehörden.

Was damals noch wie eine dystopische Vision wirkte, ist heute technische Realität: Dank flächendeckender Vernetzung, enormer Speicher- und Rechenleistung ist aus dem permanenten Datensatz ein permanenter Datenstrom geworden, der

„permanent data stream“

Massenüberwachung findet automatisiert und in Echtzeit statt.

Der Beitrag beleuchtet zunächst die Systematik von Datenintegration und Echtzeitverarbeitung und zeigt, wie solche Systeme zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Anschließend werden rechtliche, ethische und demokratietheoretische Fragen diskutiert. Angesprcohen werden grundlegende Probleme automatisierter Entscheidungssysteme wie Automation Bias, algorithmische Diskriminierung und Chilling Effects.

Wissen über Menschen wird dabei zur Ressource staatlicher Macht – mit tiefgreifenden Folgen für Transparenz, individuelle Freiheit und Selbstbestimmung.

Zwar kann anlasslose Massenüberwachung punktuell zur Erhöhung der Sicherheit beitragen, da sie das staatliche Gewaltmonopol stärkt. Die damit verbundene gesellschaftliche Transformation ist jedoch mit Menschenrechten und demokratischen Grundprinzipien unvereinbar.

In einem Überwachungsstaat sind Meinungsfreiheit, Pressefreiheit und demokratische Teilhabe nicht möglich.

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Automatisierte Entscheidungsfindungen und ihre datenschutzrechtlichen Grenzen

Eingeladener Vortrag von Dr. Mattis Neiling auf der 12. DFN-Konferenz Datenschutz, Hamburg, 9.-10. Dezember 2025.

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Nachtrag

Wer nicht dabei sein konnte!
Den Vortrag halte ich als kostenloses Webinar bei Datenschutz am Mittag  der Stiftung Datenschutz am  10. Februar 2026, 13:00 Uhr:

Eine Anmeldung ist erforderlich. Der Vortrag wird aufgezeichnet und ist danach online abrufbar.

 

 

Automatische Entscheidungsfindung und ein Prüfschema entsprechend Art. 22 DSGVO

Nicht nur Hochschulen automatisieren zunehmend datenintensive Prozesse. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) wird die Automatisierung verstärken. Aber welche Konsequenzen ergeben sich daraus?

Im Beitrag von Dr. Mattis Neiling in den BvD-News 2/2025 werden Anwendungsfälle vorgestellt und geprüft, inwiefern eine automatische Entscheidungsfindung gemäß Art. 22 DSGVO vorliegt.

Das vorgestellte Prüfschema steht als Download zur eigenen Verwendung bereit.

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Nachtrag

Dr. Mattis Neiling ist „Invited Speaker“ bei der 12. DFN-Datenschutz-Konferenz am 9.-10. Dezember in Hamburg
Dr. Mattis Neiling

Automatische Entscheidungsfindungen und ihre datenschutzrechtlichen Grenzen.

Abstract

Mit zunehmender Digitalisierung werden Abläufe und Prozesse automatisiert. Werden künftig Maschinen über unser Leben bestimmen?

Der Artikel 22 DSGVO bildet den Rahmen für automatische Entscheidungsfindungen. Doch wo liegen die Grenzen des Zulässigen?

Es wird ein praxisbezogenes Prüfschema vorgestellt, das einfach anzuwenden ist. Zahlreiche Beispiele werden diskutiert:

  • KI-basierter Kundensupport, Navigationssysteme, Partnerbörsen,
  • elektronische Prüfungen, Zulassung & Immatrikulation an Hochschulen,
  • Sozialbetrugsprüfung, Blitzer- u.a. amtliche Bescheide,
  • E-Recruiting, medizinische Diagnostik,
  • biometrische Videoüberwachung, bewaffnete Drohnen und autonome Waffensysteme.

Es zeigt sich, dass der Artikel 22 nur für bestimmte Szenarien anwendbar ist. Selbst in diesen wenigen Fällen kann durch Anpassung der Verarbeitungstätigkeit eine automatische Entscheidungsfindung zulässig werden.