Matching-Tool für Adoptionen mit KI erreicht seine Grenzen bei schutzbedürftigen Pflegekindern

Thea Ramirez, eine ehemalige Sozialarbeiterin, entwickelte ein von künstlicher Intelligenz unterstütztes Tool namens Family-Match, um Sozialbehörden dabei zu helfen, geeignete Adoptiveltern für einige der schutzbedürftigsten Kinder des Landes zu finden. Diese Kinder haben oft komplexe Bedürfnisse, Behinderungen oder haben erhebliche Traumata erlebt. Jugendämter kämpfen seit Jahren mit der Herausforderung, für diese Kinder dauerhafte Zuhause zu finden. Ramirez behauptete, ihr Algorithmus, der von ehemaligen Forschern eines Online-Dating-Dienstes entwickelt wurde, könnte das Adoption-Matching revolutionieren, doch eine Untersuchung der Associated Press zeigte erhebliche Einschränkungen und Herausforderungen auf.

Das Versprechen von Family-Match

Ramirez stellte Family-Match als technologische Lösung vor, die den langfristigen Erfolg von Adoptionen vorhersagen könnte. Sie argumentierte, dass es Wissenschaft statt bloßer Präferenzen nutze, um eine Vorhersagezahl für potenzielle Adoptiveltern zu erstellen. Der Algorithmus zielte darauf ab, die Erfolgsquoten bei Adoptionen in den gesamten USA zu verbessern und die Effizienz von unterfinanzierten Jugendämtern zu steigern.

Begrenzte Ergebnisse und Herausforderungen

Trotz seiner vielversprechenden Grundidee hat Family-Match in den Staaten, in denen es eingesetzt wurde, nicht den Erwartungen entsprochen. Laut von der AP durch Anfragen nach öffentlichen Unterlagen erhaltenen Selbstaussagen von Family-Match hat das KI-Tool begrenzte Ergebnisse erzielt.

Die Erfahrungen in Virginia und Georgia

Virginia und Georgia führten den Algorithmus zunächst ein, warfen ihn jedoch nach Testläufen wieder über Bord, da er keine erfolgreichen Adoptionen hervorbrachte. Dennoch nahmen beide Staaten nach einiger Zeit die Arbeit mit Ramirez’ gemeinnützigem Verein Adoption-Share wieder auf.

Tennesisches Scheitern

Tennessee hatte Schwierigkeiten bei der Implementierung des Programms und strich es schließlich, da es nicht mit ihren internen Systemen kompatibel war, obwohl sie über zwei Jahre in das Projekt investiert hatten.

Gemischte Erfahrungen in Florida

In Florida, wo Family-Match seine Nutzung ausweitete, berichteten Sozialarbeiter von gemischten Erfahrungen mit dem Algorithmus. Obwohl er sich zahlreiche Vermittlungen auf die Fahnen schrieb, entstanden Zweifel an der Genauigkeit dieser Behauptungen.

Mangelnde Transparenz und Datenbesitz

Staatsbeamte äußerten Bedenken bezüglich der mangelnden Transparenz von Family-Match hinsichtlich der Funktionsweise seines Algorithmus. Darüber hinaus besaß die Organisation einige der von Family-Match gesammelten sensiblen Daten, was Datenschutz- und Datensicherheitsprobleme aufwarf.

Unvorhersehbarkeit menschlichen Verhaltens

Experten im Bereich der Kinderwohlfahrt betonten, dass die Vorhersage menschlichen Verhaltens, insbesondere bei Jugendlichen mit komplexen Bedürfnissen, von Natur aus schwierig ist. Bonni Goodwin, eine Expertin für Daten in der Kinderwohlfahrt, betonte, dass es keinen zuverlässigen Weg gibt, menschliches Verhalten vorherzusagen.

Ramirez’ Hintergrund und Motivation

Der Hintergrund von Thea Ramirez als ehemalige Sozialarbeiterin und ihr Wunsch, Adoption als Mittel zur Reduzierung von Abtreibungen zu fördern, spielten eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung von Family-Match. Ramirez hatte zuvor eine Website gestartet, um schwangere Frauen mit potenziellen Adoptiveltern zu verbinden, wobei sie Abtreibungsberatungsstellen betonte. Sie klärte jedoch auf, dass Family-Match nicht mit solchen Zentren verbunden ist.

Zusammenarbeit mit eharmony-Forschern

Ramirez arbeitete mit Gian Gonzaga, einem Forschungsingenieur, der zuvor Algorithmen bei eharmony verwaltet hatte, zusammen, um das Vermittlungstool für Adoptionen zu erstellen. Gonzaga und seine Frau, Heather Setrakian, arbeiteten an der Entwicklung des Family-Match-Modells, das von eharmonys Expertise in der Partnervermittlung inspiriert war.

Einzelerfahrungen der Bundesstaaten mit Family-Match

Sozialarbeiter erklärten, wie Family-Match funktioniert: Erwachsene, die adoptieren möchten, geben Umfrageantworten über die Online-Plattform des Algorithmus ein, während Pflegeeltern oder Sozialarbeiter die Informationen jedes Kindes eingeben. Der Algorithmus generiert dann eine Punktzahl für die „relationale Passform“ und zeigt eine Liste potenzieller Eltern für jedes Kind an. Sozialarbeiter prüfen die Kandidaten, und im besten Fall wird ein Kind einem Zuhause für einen Probewohnaufenthalt zugeordnet.

Virginiens zweijähriger Test von Family Match ergab nur eine bekannte Adoption, und lokales Personal berichtete, dass sie das Tool nicht als besonders nützlich empfanden.

Georgia beendete seinen ursprünglichen Pilotversuch mit Family-Match aufgrund seiner Unwirksamkeit, nahm die Nutzung jedoch später wieder auf.

In Florida, wo das Programm expandierte, gaben verschiedene Jugendämter gemischte Bewertungen zu Family-Match ab. Es war schwierig, seinen Erfolg zu bewerten, aufgrund von Diskrepanzen in den gemeldeten Daten.

Staatsbeamte äußerten Bedenken darüber, wie Family-Match Familien basierend auf sensiblen Variablen bewertete, und hinterfragten die Notwendigkeit bestimmter Datenpunkte. Einige Versionen des Fragebogens des Algorithmus enthielten Fragen nach Haushaltseinkommen und religiösen Überzeugungen.

Vertreter der sozialen Wohlfahrt und Experten für Datensicherheit haben Bedenken regarding der zunehmenden Abhängigkeit von prädiktiver Analytik durch Regierungsbehörden geäußert, da diese Tools rassische Ungleichheiten perpetuieren und Familien aufgrund unveränderlicher Merkmale diskriminieren könnten.

Expansionsbemühungen

Trotz dieser Herausforderungen sucht Adoption-Share nach Expansionsmöglichkeiten und zielt darauf ab, Family-Match an Orten wie New York City, Delaware und Missouri einzuführen. Kürzlich sicherte es sich einen Vertrag mit dem Florida Department of Health, um einen Algorithmus zu entwickeln, der den Pool der Familien, die bereit sind, medizinisch komplexe Kinder zu pflegen und zu adoptieren, vergrößert.

Das KI-Tool zur Adoption-Matching, Family-Match, entwickelt von Thea Ramirez, hielt anfangs das Versprechen, eine Lösung für die Suche nach geeigneten Adoptiveltern für schutzbedürftige Pflegekinder zu finden. Seine Leistung stand jedoch vor Einschränkungen und Herausforderungen, wobei verschiedene Bundesstaaten gemischte Ergebnisse erzielten. Fragen nach Datenschutz, Transparenz und der Genauigkeit des Algorithmus haben bei Experten und Anwälten für Kinderwohlfahrt Bedenken ausgelöst. Trotz dieser Herausforderungen setzt Adoption-Share seine Bemühungen fort, die Nutzung des Tools in den gesamten USA auszuweiten.