Angst und Wut, Gewalt und Mut, Schüsse und Blut – denkt man zuerst daran, wenn man von der Staatsmacht ICE hört? Oder an die Amerikanerin Renée Good, die vor Kurzem von ICE-Agenten in Minneapolis erschossen wurde, und Alex Pretti, den Grenzbeamte bei einer Anti-ICE-Demo töteten? Oder an die 32 Menschen, die 2025 in ICE-Gewahrsam starben?

Das sind die Bilder und Videos, die uns aus den USA erreichen. Dabei übersehen wir etwas: Bevor ein ICE-Agent Handschellen anlegt, jemanden zu Boden wirft oder gar eine Waffe zieht, muss er wissen, wo seine „Zielperson“ ist.

Doch woher weiß er das? Woher weiß er, in welcher Straße und vor welcher Haustür er den Menschen findet, den die Trump-Regierung nicht mehr im Land haben möchte? Er findet ihn mit der App namens „Enhanced Leads Identification & Targeting for Enforcement“, kurz: Elite. So berichtet es das Investigativportal „404 Media“.

Ziele als Pins auf einer Karte angezeigt

Die App zeige ICE-Beamten eine Karte mit Pins. Jeder Pin stehe für einen Menschen, die Pins ließen sich anklicken, heißt es weiter. Danach öffne sich ein Dossier zur Person mit Foto, Name, Geburtsdatum, Adresse. Dazu kommen noch die Kennnummer für Einwanderer, unter der Visa, Arbeitserlaubnis und Aufenthaltsstatus hinterlegt sind, und der „Address Confidence Score“. Dieser Wert gebe an, wie sicher „Elite“ sei, dass die Person auch tatsächlich unter der angegebenen Adresse wohne.

„404 Media“ hat die App weder selbst bedient noch einem ICE-Agenten dabei zugeschaut, wie er sie einsetzt. Dem Medium liege aber ein internes Handbuch von ICE vor, in dem auch spezifische Funktionen von Elite beschrieben sind. Außerdem hat „404 Media“ die Gerichtsaussage eines ICE-Beamten eingesehen, der die App als eine Art „Google Maps“ beschreibt.

Hinter der App soll Palantir, die vielleicht bekannteste Überwachungsfirma, stecken. Palantirs Dienste nutzen die CIA, das FBI, die ukrainische Armee, die dänische Polizei, die deutsche Polizei in Bayern, Hessen und Nordrhein-Westfalen. Und eben auch ICE.

In einem öffentlich einsehbaren Auftrag aus dem Jahr 2025 zwischen ICE und Palantir steht, dass die Firma für 29,9 Millionen Dollar an der „Fortsetzung der Konfigurations- und Ingenieurdienstleistungen für Enhanced Leads Identification and Targeting for Enforcement“ arbeitet. Der Name im Vertrag stimme wortwörtlich mit dem Titel der App überein, wie er im internen Handbuch steht, schreibt „404 Media“.

Wie viele ICE-Agenten nutzen diese App? Und wie lange schon? Und welche Daten nutzt Elite, um den Wahrscheinlichkeitswert, den „Address Confidence Score“, zu errechnen? Die Fragen haben weder ICE noch Palantir bis Redaktionsschluss beantwortet.

Also hat diese Redaktion unabhängige Experten gefragt: Ist das, was „404 Media“ beschreibt, überhaupt denkbar?

Datenkrake im Dienst des Ministeriums

„Absolut realistisch und plausibel“, schreibt Louise Amoore auf Anfrage. Die Professorin an der Durham University erforscht Überwachungstechnologie, unter anderem untersuchte sie auch Palantirs KI-Plattform für das US-Militär. Zu Elite sagt sie: „Dies sind absolut die Fingerabdrücke von Palantirs Produkt.“

Elite, das also ein Teil der technologischen Infrastruktur für massive Abschiebungsoperationen ist, müsste Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen können, erklärt Andrew Iliadis von der Temple University in Philadelphia. Bei „404 Media“ heißt es, Elite verwende Adressdaten unter anderem aus dem Gesundheitsministerium, der Einwanderungsbehörde und von kommerziellen Datenanbietern.

Das US-Innenministerium – dem ist ICE untergeordnet – „hat sich Zugriff auf Daten der Steuerbehörde, vom Gesundheitsfürsorgeprogramm Medicaid, des Postdienstes, der staatlichen Wählerverzeichnisse und vielen anderen Quellen verschafft“, schreibt Josh Richman von der Electronic Frontier Foundation. Die NGO kämpft gegen Massenüberwachung und Zensur. Nach Iliadis, der in seinen Arbeiten unter anderem die Patente und Dokumente von Palantir untersucht hat, müsste die Software von Elite dann Identitäten abgleichen. Das heißt, es müsste checken: Ist die Maria Garcia aus einer Datenbank dieselbe wie die Maria Garcia aus einer anderen?

Haushaltssperre wohl abgewendet

Kurzzeitiger Shutdown in den USA in Kraft – wegen ICE

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Glaubt man der Gerichtsaussage des ICE-Agenten, dann nutzen die Beamten die Karte in Elite, um ihre Einsätze zu priorisieren: Sie suchten eher Orte auf, an denen für mehrere Personen hohe Wahrscheinlichkeiten angezeigt werden, heißt es bei „404 Media“.

„Das Konzept des „Address Confidence Score„ ähnelt stark den Funktionen in Palantirs Patent zur Kriminalitätsrisikovorhersage“, so Iliadis. Aus dieser Vorhersage wird dann eine Handlung abgeleitet. Das ist in etwa so, als wenn man nach dem Blick auf die Wetter-App einen Regenschirm einpackt. Nur dass ICE keine Regenschirme, sondern Handschellen mitnimmt.

Aber wer landet überhaupt in der App? Laut „404 Media“ ist das Ziel, „Personen zu finden, die bereits zur Abschiebung vorgemerkt sind“. Aber was heißt das konkret? Abgelehnter Asylantrag? Abgelaufenes Visum? Offener Haftbefehl? Das bleibt unklar.

Das Handbuch weise ICE an, vor jeder Aktion zu prüfen, ob die Person tatsächlich abgeschoben werden kann. Außerdem könnten die Beamten in der App nach Faktoren wie „Kriminalität“ filtern, bei einer Razzia in Oregon suchten Beamte nach Personen mit „kriminellem oder einwanderungsrechtlichem Bezug“.

Demokratische Kontrolle hinkt hinterher

Senator Ron Wyden aus Oregon nannte das Vorgehen gegenüber „404 Media“ „völlig wahllos“. Die App erlaube es ICE, „die nächstbeste Person zu verhaften und verschwinden zu lassen“. Louise Amoore hat Palantirs KI-Plattform für das US-Militär untersucht. Die Software arbeitet mit Satellitendaten und Drohnenbildern. Aber das System sei ein Allzweck-Werkzeug, denn dieselbe Technologie könne auch Familien in Wohnvierteln finden. Es ändern sich nur die Daten, die je nach Zweck herangezogen werden.

Und wenn Konzerne die Dateninfrastruktur einer Regierung durchdringen, landen irgendwann alle Daten in derselben Cloud: Gesundheitsakten, Einwanderungsformulare, Steuerdaten, Handyortungen. Dazu kommen Social-Media-Posts, Online-Aktivitäten, alles, was sich abgreifen lässt. Louise Amoore nennt es einen „See aus Daten“.

Dem Algorithmus sei dabei egal, woher die Daten stammen. Ob sie veraltet sind, ob sie stimmen, ob sie verifiziert wurden – alles wird zusammengeworfen. Solche Überwachungssysteme können dann auch die Fehler ihrer Datenquellen – wie Verzerrungen und veraltete Adressen – erben, fügt Iliadis hinzu. Zudem lesen Nutzer die Scores, die nur eine Wahrscheinlichkeit angeben, oft als Gewissheit.

Die Folge: Fehlidentifikationen. Und diese Fehler, so Amoore, seien „zutiefst rassifiziert“ – sie träfen vor allem Schwarze und Latinos. Und dann sagt sie noch: „Ein aufgabenagnostisches Modell ist auch agnostisch gegenüber dem, wer jemand ist.“

Das heißt, im Prinzip ist Elite egal, ob die Maria Garcia wirklich Maria Garcia ist. Die App sagt schließlich nicht: „Das ist sie“, sondern: „Mit 78 Prozent Wahrscheinlichkeit ist das die Maria Garcia“. Wenn ICE dann die „falsche“ Person verhaftet, war das aus Sicht des Systems kein Fehler, sondern ein Fall, der eben zu 22 Prozent eintreffen kann.

Wer kontrolliert also diese Systeme? Iliadis' Forschung zeigt, dass solche Technologien eingesetzt werden, bevor Politiker ihre Folgen überhaupt verstehen. Ob ihr Einsatz verhältnismäßig ist, wer haftet, wenn das System falsch liegt und woher die Daten kommen – das bleibt alles unbeantwortet. „Entscheidungen, die von Tools wie Elite getroffen werden, verbleiben in einem regulatorischen Niemandsland“, so Iliadis.

Aber wäre es nicht möglich, Apps wie Elite grundsätzlich transparenter zu machen? Amoore ist skeptisch. Sie nennt das Problem „Opazität“ – Undurchsichtigkeit. Schon ältere Algorithmen waren schwer zu durchschauen. Und die Systeme werden weiterentwickelt: Große Sprachmodelle – die Technologie, die hinter ChatGPT steckt – machen Systeme noch undurchsichtiger. Jede Anfrage verändere das Modell, sagt Amoore. Das System baue sich ständig selbst um.

Die Grenze zwischen „legal“ und „illegal“

Und selbst wenn nachvollziehbar wäre, wie es auf seine Schlussfolgerungen kommt – wäre das die richtige Frage? „Ist es sinnvolle Rechenschaftspflicht, Transparenz darüber zu fordern, wie das Modell zu seiner Ausgabe gelangt?“, fragt Amoore. Wichtiger sei, was danach passiert – „im Raum zwischen der Ausgabe und den Handlungen, die sie in Gang setzt“. Also: zwischen dem Moment, in dem Elite die 78 Prozent ausgibt, und dem Moment, in dem ICE-Beamte vor der Tür stehen.

„Unsere öffentlichen Räume werden umstrukturiert und verschlossen“, so Amoore. Durch Systeme wie Palantir werde es schwieriger und riskanter, zu protestieren, sich zu versammeln oder gar eine Regierung zur Rechenschaft zu ziehen. Amoore nennt das „deep border“ – tiefe Grenze. Sie spielt damit auf die Staatsgrenze an, die Grenze, die zwischen „legal“ und „illegal“ unterscheidet.

Diese Grenze sei nicht mehr physisch, denn Technologien, wie Palantir sie entwickelt und ICE sie nutzt, ermöglichen, dass die „Grenze“ in die Daten und das Leben von Menschen eingeschrieben wird. Die Grenze sei jetzt überall. Sie werde heute „gewaltsam in einer Stadt, auf der Straße neu behauptet.“ „Es gibt gute Gründe anzunehmen, dass Minneapolis ein Feldversuch der Technologie ist – ein grauenhafter Gedanke, dass die brutale Tötung eines Menschen zugleich Lernmaterial für maschinelles Lernen ist“, schreibt Amoore.

Dieser Artikel erschien zuerst im „Tagesspiegel“.