Die beherrschenden Technikthemen unterliegen einem schnellen Wandel. Vor wenigen Jahren war Cloud das alles beherrschende Thema, nun liest man überall von künstlicher Intelligenz. Manche mögen dabei an Roboter und den legendären Terminator denken, aber die Themen sind inzwischen viel greifbarer.
Bei den proprietären Betriebssystemen gewinnen so genannte selbstlernende Systeme immer mehr an Bedeutung. Dabei geht es nicht nur um die smarte Sprachsteuerung durch Siri & Co, sondern auch um maschinelles Lernen. Ganz praktisch kann man das bei Software wie Pixelmator Pro auf macOS betrachten, bei dem das Programm mit der Zeit Motive selbstständig erkennt und in Ebenen einteilt. Andere Funktionen sind die Steuerung per Gesichtserkennung oder auch nur Spielereien wie Animojis. Hinzu kommen eigene Geräteklassen mit smarten Funktionen, oftmals zusammengefasst im Bereich IoT. Der Fantasie sind jedoch fast keine Grenzen gesetzt, die Entwicklung verläuft rasant und lässt sich kaum vorher sagen.
Die Implikationen hinsichtlich des Datenschutzes sind unterschiedlich. Wenn diese Systeme die notwendige Leistung per Cloudanbindung extern auslagert ist das ein erhebliches Problem – nicht zuletzt wegen des quasi unbeschränkten Zugriffs auf die Daten. Noch schlimmer ist das, wenn die Geräte von Firmen kommen, die exzessives Datensammeln zum Geschäftsmodell erhoben haben. Hier dürfte eine Zusammenführung und Auswertung der Daten fest im Geschäftsmodell verankert sein. Manche Firmen wie Apple haben dies erkannt und verlagern deshalb die Verarbeitung zunehmend auf das Gerät und geben sich ein bewusst datenschutz-freundliches Image.
Die ganze Entwicklung passiert jedoch bisher vor allem im Kreis der Anbieter proprietärer Systeme. Manche Firmen positionieren sich datenschutzfreundlicher als andere, aber letztlich müssen wir ihnen immer vertrauen. Viele dieser Geräte lassen nur noch minimale haptische Benutzerinteraktion zu, weshalb man kaum kontrollieren kann, was der kleine Kasten so macht. Das ist bei klassischen Betriebssystemen schon problematisch, aber wenn man bedenkt, in welche Richtung sich smarte Geräte mit KI entwickeln (siehe auch: Kommentar: Der Siegeszug der smarten Lautsprecher) waren die früheren Debatten wie Microsoft vs. Linux harmlos.
Die Open Source-Gemeinschaft konnte bisher mit dieser Entwicklung überhaupt nicht Schritt halten. Schon Spracherkennung wie beispielsweise Simon ist auf dem Linux-Desktop im experimentellen Stadium, von weiterführenden Funktionen ganz zu schweigen.
Sehen wir hier die Grenzen des Open Source Entwicklungsmodells? Open Source hat großartiges hervorgebracht, nicht zuletzt Linux als universales Betriebssystem. Dazu hat man gar nicht so lange gebraucht, bereits um 2006 herum hatte man in vielen Bereichen aufgeholt zur proprietären Konkurrenz. GNU/Linux ist jedoch – abgesehen vom Kernel – vor allem die Komposition vieler kleiner Einzelprojekte mit wenigen Entwicklern. Großprojekte mit zahlreichen Entwicklern sind absolute Mangelware, selbst die großen Desktopprojekte KDE und GNOME sind in Subprojekte gegliedert, die nicht immer reibungslos miteinander interagieren.
Dieses Entwicklungsmodell hat für die Welt klassischer Betriebssysteme mit letztlich doch limitierten Funktionen ausgereicht. Möglicherweise lässt sich mit diesen beschränkten Ressourcen nicht mit dieser Entwicklung Schritt halten. Im mobilen Sektor kann man ähnliche Schwierigkeiten beobachten (siehe: Freie Mobilbetriebssysteme – Ein Trauerspiel). Namhafte Open Source-Player wie beispielsweise Red Hat fokussieren sich zudem inzwischen immer stärker auf den Cloud- und Serverbereich, während die – bisher sichtbaren – Entwicklungen im KI-Sektor eindeutig Consumerbereich verortet sind.
Sofern sich nicht ein Sponsor findet, der entweder die Entwicklung freier Alternativen massiv fördert oder bestehende Entwicklungen öffnet, muss man wohl fürchten, dass hier der Anschluss verloren geht.
