Innovation, Unsicherheit und Öffentlichkeitsbeteiligung [1]

Die Biotechnologie ist ein gutes Beispiel für eine innovative Technologie. Um nur einige Beispiele zu nennen: "metabolic engineering" bietet neue Möglichkeiten in der Nahrungsmittelproduktion, der Enzymtechnologie und der Pharmazie, das Human-Genomprojekt schafft die Basis für neue Wege in der Diagnose und der Therapie in der Medizin, "molecular farming" zielt auf die Schnittstelle zwischen Landwirtschaft und Pharmazie und damit auf neue Verfahren zur Produktion von Medikamenten (vgl. Sahm et al. 1995; Geipel-Kern 2000; InformationsSekretariatBiotechnologie o.J.; Enriquez und Goldberg 2000).

Die Diskussion um die Grüne Gentechnik illustriert, welche Erwartungen an die Vielfalt von Anwendungsmöglichkeiten geknüpft werden. In der nachfolgenden Übersicht 1 ist beispielhaft aufgeführt, welchen Beitrag die Grüne Gentechnik zum Umweltschutz und zum nachhaltigen Umgang mit Energie und Rohstoffen leisten könnte.

Übersicht 1: Chancen der Grünen Gentechnik

Ob und welche dieser Chancen in Zukunft realisiert werden können, ist jedoch unsicher. Denn der Einfluss der natürlichen Standortfaktoren und wechselnder Umweltbedingungen (Klima, Boden, Schädlingsdruck, Unkräuter etc.) auf die Pflanzenerträge bleibt weitgehend bestehen. Weiterhin verhindern Herbizidresistenzen zwar Ertragsverluste durch Unkrautkonkurrenz; sie schützen die Kulturpflanzen aber nicht vor Krankheiten oder Schädlingsbefall. Höhere Erträge können unter Umständen nicht oder nur mit zusätzlichem Einsatz von Pflanzenschutzmitteln erzielt werden. Und die Pilz-, Insekten- oder Virusresistenzen wirken nur gegen bestimmte Zielorganismen. Ein Befall mit anderen Krankheiten oder Schädlingen ist weiterhin möglich und kann zu Ertragsverlusten führen. Mehrfachresistenzen, die die Kulturpflanzen gleichzeitig z. B. gegen Insekten, Viren und Herbizide schützen, sind zur Zeit noch nicht entwickelt (vgl. Qaim und Virchow 1999). Und: mögliche Ertragssteigerungen von transgenen Sorten müssen weiterhin durch den Einsatz von Düngemitteln, Herbiziden, Insektiziden und Fungiziden erreicht und gesichert werden. Je nach Region variiert der Aufwand für Pflanzenschutz- und Düngemittel von Jahr zu Jahr (vgl. Bäumer 1992; Rehm und Espig 1996).

Noch gravierender ist die Unsicherheitsproblematik bei der Bewertung von Risiken (Übersicht 2). Ein Beispiel dafür war der Streit um die Pusztai-Studien in der Grünen Gentechnik (Pusztai et al. 1998). Dabei handelte es sich um Fütterungsversuche mit gentechnisch veränderten, insektenresistenten Kartoffeln. Die Ratten, die diese Kartoffeldiät erhalten hatten, zeigten Wachstumsstörungen und eine Schwächung des Immunsystems. Im Rückschluss wurde die Vermutung geäußert, dass pleiotrope Effekte oder Positionseffekte (aufgrund der Nicht-Bestimmbarkeit des Integrationsortes der eingeführten Gene können sekundäre Effekte entstehen) dafür verantwortlich sein könnten. Ob diese Befunde jedoch "unverzerrt" sind und ob sich daraus Risiken für den Menschen ergeben, wurde unterschiedlich bewertet.

Übersicht 2: Risiken der Grünen Gentechnik

Die Unsicherheitssituation ist nicht aufhebbar, dennoch müssen Entscheidungen getroffen werden. Soll die neue gentechnisch veränderte Pflanzensorte für den kommerziellen Anbau zugelassen werden oder nicht? Wie viel Risiko-Evidenz ist hier Anlass genug zur Vorsicht?

Eine Vertagung des Problems - bis "die Wissenschaft" alle offenen Fragen geklärt hat - ist bei Entscheidungen über Innovationsstrategien nicht die beste Lösung. Weichen müssen zu einem Zeitpunkt unsicheren Wissens über Chancen und Risiken gestellt werden. Die Aufgabe besteht also in der Abschätzung, der Bewertung und dem Umgang mit Unsicherheit, eine Aufgabe, die sich umso dringender stellt angesichts der zunehmenden Bedeutung des Vorsorgeprinzips bei der Regulierung neuer Technologien.

Bewertung von Unsicherheit

Um der Herausforderung des Umgangs mit Unsicherheit gerecht zu werden, plädieren wir für eine nichtdeterministische Technikfolgenabschätzung - in Analogie zur probabilistischen Sicherheitsanalyse (Hauptmanns et al. 1987). Letztere bezieht im Unterschied zu deterministischen Sicherheitsanalysen die Wahrscheinlichkeit von möglichen Fehlern ein. Für uns bedeutet dies, dass bei der Bewertung der Technologie Unsicherheitsfaktoren anzugeben sind, die ausweisen, wie sicher bzw. unsicher die prognostizierten Auswirkungen der Technologie sind. Das gilt auch für eine Bewertung im Hinblick auf die Nachhaltigkeit, die ohne eine solche Unsicherheitsanalyse nicht auskommen kann.

Aus Gründen der Einfachheit verzichten wir im weiteren auf den schwierigen Schritt, Nachhaltigkeitsindikatoren so weit zu konkretisieren, dass sie sinnvoll zur Bewertung biotechnologischer Anwendungsfälle herangezogen werden können. Dies bleibt zukünftiger Forschung vorbehalten. Wir konzentrieren uns deshalb auf die in der Biotechnologiedebatte diskutierten Chancen und Risiken. Daran lassen sich die grundlegenden Probleme der Unsicherheitsbewertung erkennen und Lösungsmöglichkeiten aufzeigen, auf die man auch bei der Nachhaltigkeitsbewertung zurückgreifen kann.

Die Aufgabe in unserem Ansatz besteht also darin, Unsicherheiten transparent zu machen. Dazu müssen geeignete Beschreibungskriterien zur Charakterisierung der Unsicherheit gefunden werden. Insbesondere wenn es um die Abschätzung von technologischen Innovationspotenzialen geht, sind die Fragen "Was ist sicher genug?" oder "Welche Evidenz rechtfertigt welche Entscheidung?" von grundlegender Bedeutung. Damit verweist eine Unsicherheitsanalyse, wie wir sie für erforderlich halten, auf das "Vorsorgeprinzip" als Leitidee für eine Entscheidungsfindung.

Die Europäische Union (EU 2000) definiert das Vorsorgeprinzip als eine Form des Risikomanagements, das in Fällen anzuwenden ist,

"in denen die wissenschaftlichen Beweise nicht ausreichen, keine eindeutigen Schlüsse zulassen oder unklar sind, in denen jedoch aufgrund einer vorläufigen und objektiven wissenschaftlichen Risikobewertung begründeter Anlass zu der Besorgnis besteht, dass die möglicherweise gefährlichen Folgen für die Umwelt und die Gesundheit von Menschen, Tieren und Pflanzen mit dem hohen Schutzniveau der Gemeinschaft unvereinbar sein könnten."

Unsicheres wissenschaftliches Wissen kann also Anlass für Vorsorge sein, wenn begründeter Anlass zur Besorgnis besteht.

Offen bleibt allerdings, was unter "begründeter Anlass" zu verstehen ist. Reicht ein Verdacht? Müssen erste wissenschaftliche Beweise vorhanden sein? Welche Qualität müssen die Befunde haben? Wie groß und begründet muss also die Evidenz sein, um das Vorsorgeprinzip anzuwenden und welche Kriterien sollen zur Beurteilung herangezogen werden?

Ein Modell zur Evidenzbewertung unter Einschluss gesellschaftlicher Gruppen

Im Folgenden wird dargestellt, wie ein Modell zur Evidenzbewertung aufgebaut werden kann. Ziel ist es, die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit zu unterstützen. Dabei stellen wir Risikobetrachtungen in den Mittelpunkt, da die Auseinandersetzung um die Potenziale der Biotechnologie insbesondere eine Kontroverse über ihre Risiken ist (van den Daele et al. 1996; Kaiser et al. 1997; GDV 1999). Im Prinzip kann dieser Ansatz aber auch auf jeden Entscheidungsaspekt übertragen werden, der bei der Bewertung Unsicherheiten aufweist.

Das Modell besteht aus drei Schritten, die unterschiedliche Aufgaben beinhalten und bei denen jeweils unterschiedliche gesellschaftliche Akteure einbezogen werden (siehe Abb. 1).

Abb. 1: Modell der Evidenzbewertung

Schritt 1: Wissensqualität -> Unsicherheitscharakterisierung

Im ersten Schritt geht es darum, Qualitätsmerkmale unsicheren Wissens zu identifizieren und zu klassifizieren. So wird für innovative Anwendungsfälle der Biotechnologie (z. B. transgene Pflanzen, Xenotransplantation, Präimplantationsdiagnostik, Umweltremediation) in Interviews mit Experten jeweils ein Risikomodell erarbeitet. Wesentlich ist dabei, dass das Spektrum von Expertenmeinungen abgedeckt wird, um die gesamte Bandbreite von Argumenten zu erfassen. Abbildung 2 zeigt beispielhaft für die Xenotransplantation ein solches Modell. Bezogen darauf, haben die Experten die Unsicherheiten (hinsichtlich der möglichen Risiken) anzugeben und zu begründen, wieso und worin diese bestehen. Das heißt, sie müssen Argumente für ihre Einschätzung vorbringen.

Abb. 2: Modell des Infektionsrisikos durch Xenotransplantationen (Übertragung von Gewebe und Organen aus Schweinen auf den Menschen)

Schritt 2: Unsicherheit -> Evidenz

Im zweiten Schritt gilt es, die verschiedenen Wissensqualitäten und Unsicherheitscharakterisierungen bezogen auf ihre Aussagekraft, d.h. nach Begründungsstärken eines Risikoverdachts, zu beurteilen. Wir gehen hier von einer fünfstufigen Evidenz-Taxonomie aus. Diese Taxonomie besteht aus unterschiedlichen Evidenzstufen, die in unterschiedlichen Wissensqualitäten begründet sind. Hier werden folgende Stufen unterschieden: Gefahrennachweis, Gefahrenhinweis, teilplau sibler Gefahrenverdacht, hypothetischer Gefahrenverdacht und Gefahrenbefürchtung.

Für die Einstufung ist entscheidend, ob empirische Belege für die Risikoannahme vorliegen, ob widersprüchliche Befunde vorliegen, welche Qualität die Modelle der Risikoabschätzung aufweisen und ob die Risikoszenarien theoretisch plausibel sind. Auf jeder der fünf Stufen kommen dabei unterschiedliche Evidenzkriterien zur Anwendung. Die Entwicklung der Taxonomie erfolgt in der Auseinandersetzung um die Überzeugungskraft des vorhandenen unsicheren Wissen für die Evidenz des Risikos. Entscheidend ist also, dass auf jeder Stufe die Pro- und Kontra-Argumente gegeneinander abgewogen werden müssen. Diese Taxonomie wird derzeit konkretisiert. Hierbei sollen Risiko- und TA-Experten unterschiedlicher Positionen und Werteinstellungen in einen Diskurs über dieses Modell und seine Ausgestaltung einbezogen werden.

Schritt 3: Evidenz -> Optionsbewertung

Die Analyse der risikobezogenen Unsicherheiten mittels des oben skizzierten Evidenzmodells lässt sich auch auf andere Bewertungskriterien übertragen - letztendlich auch auf Nachhaltigkeitsindikatoren. Es stellt sich immer die Frage, ab welcher Begründungsstärke Evidenzen ausreichend sind.

Geht es um die Abwägung zwischen Handlungsoptionen fließt die Unsicherheitsanalyse unmittelbar in die multiattribute Entscheidungsanalyse ein (siehe Abb.3). Die Entscheidung zwischen Handlungsoptionen basiert dann nicht wie in herkömmlichen Entscheidungsverfahren allein auf der Gewichtung verschiedener Attribute hinsichtlich ihrer individuellen bzw. gesellschaftlichen Bedeutsamkeit (Apostolakis und Pickett 1998). Vielmehr berücksichtigt sie explizit die Unsicherheit des Wissens. Dies findet Eingang in der Gewichtung der Attribute hinsichtlich des Evidenzfaktors.

Hierbei sind alle gesellschaftlichen Gruppen einzubeziehen, die an der Biotechnologiedebatte beteiligt sind.

Abb. 3: Erweiterte Entscheidungsanalyse am Beispiel der Grünen Gentechnik (beispielhaft sind einige Attribute aufgeführt, nach denen Chancen und Risiken bestimmt werden können)

Schlussfolgerungen

Die Bewertung einer Schlüsseltechnologie und die Entscheidung für bestimmte technologische Handlungsoptionen aus der Perspektive der Nachhaltigkeit ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Dies erfordert eine multidimensionale Betrachtung. Dabei spielt die Risikodimension eine herausragende Rolle.

Risikobewertungen erfordern eine Aufgabenteilung zwischen Experten und gesellschaftlichen Akteuren. Kriterien und Schadensdimensionen sind von gesellschaftlichen Akteuren zu gewichten. Experten schätzen, wie gut eine Option das jeweilige Kriterium erfüllt. Integriert man in die Entscheidungsfindung die Evidenzgewichtung, kann unsicheres Wissen qualifiziert bewertet werden und ist somit auch einem gesellschaftlichen Diskurs zugänglich. Die gesellschaftlichen Akteure können kompetent am Bewertungs- und Entscheidungsprozess teilhaben, denn im Disput um unsichere wissenschaftliche Fakten wird Transparenz gewährleistet. Wie überzeugend Argumente sind wird beurteilbar. Das Evidenzmodell erlaubt es, den Kernpunkt der Auseinandersetzung fassbar und damit verhandelbar zu machen.

Das Modell zur Evidenzbewertung liefert einen Analyserahmen. Als solches ist es am Beispiel der Biotechnologie entwickelt, in seinen Grundzügen generalisierbar und für die Abschätzung der Folgen jedweder Technologie anwendbar. Das Modell ist auch auf andere Dimensionen der Nachhaltigkeitsbewertung übertragbar.

[1] Das hier vorgestellte Konzept wurde im Rahmen des Projektes "Biotechnologie: Innovation und nachhaltige Entwicklung" (siehe http://www.fz-juelich.de/mut/projekte/pro_biotech.html) erarbeitet. Das Projekt ist Teil des Verbundprojekts "Global zukunftsfähige Entwicklung - Perspektiven für Deutschland" der Hermann von Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren (HGF).

Bäumer, K. , 1992: Allgemeiner Pflanzenbau. Stuttgart: UTB für Wissenschaft

Enriquez, J.; Goldberg, R.A. , 2000: Life-Science: Ein neuer, mächtiger Wirtschaftszweig entsteht. In: Harvard Business Manager, 22. Jg. H. 5

EU / Kommission der Europäischen Gemeinschaften, 2000: Die Anwendbarkeit des Vorsorgeprinzips. Mitteilung der Kommission. Brüssel, 02.02.2000 (COM 2000 (1))

Geipel-Kern, A. , 2000: Vom Acker in die Apotheke. Pharmakologie: Medizinische Wirkstoffproduktion von Pflanzen mit menschlichem Erbgut. VDI-Nachrichten vom 26.5.2000

GDV / Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V., Berlin, 1999: Essays und Fakten. Gentechnik. Grenzzone menschlichen Handelns? Karlsruhe: Verlag Versicherungswirtschaft GmbH

Hauptmanns, U.; Herttrich, M.; Werner, W. , 1987: Technische Risiken. Ermittlung und Beurteilung. Berlin: Springer

InformationsSekretariatBiotechnologie, o.J.: Overhead-Folien für Einsteiger und Fortgeschrittene: Medikamente aus Pflanzen. Verfügbar unter: http://www.dechema.de/deutsch/isb/isbframe.htm [5.10.2000]

Kaiser, G.; Rosenfeld, E.; Wetzel-Vandai, K. , 1997: Bio- und Gentechnologie. Anwendungsfelder und wirtschaftliche Perspektiven. Frankfurt/New York: Campus

Pusztai, A.; Grant, G.; Gatehouse, A.M.R. , 1998: Transgenic plants - implications for human and animal health. In: COST 917: Biogenically Active Amines in Food, Volume 1. (S. Bardocz; A. White; A. Tiburcio, Eds.), Luxembourg: European Commission, pp. 74-76

Qaim, M.; Virchow, D. , 1999: Macht Grüne Gentechnik die Welt satt? Herausforderungen für Forschung, Politik und Gesellschaft: Gutachten für die Friedrich-Ebert Stiftung. Bonn: Friedrich-Ebert Stiftung

Rehm, S.; Espig, G. , 1996: Die Kulturpflanzen der Tropen und Subtropen: Anbau, wirtschaftliche Bedeutung, Verwertung. Stuttgart: Ulmer

Sahm, H.; Eggerling, L.; Eikmanns, B.; Krämer, R. , 1995: Metabolic design in amino acid producing bacterium Corynebacterium glutamicum. FEMS Microbiology Review, 16, pp. 243-252

Schnabel, U. , 2000: Giga statt Nano: Der Materialwissenschaftler Rustum Roy zieht gegen High-Tech-Seifenblasen zu Felde. Die Zeit, 32, vom 3.8.2000

Thurow, L. , 1999: Brainpower and the future of capitalism. In: R. Ruggles and D. Holtshouse (Eds.), The knowledge advantage: 14 visionaries define marketplace success in the New Economy. Oxford: Capstone, pp. 213-243

Van den Daele, W.; Pühler, A.; Sukopp, H. , 1996: Grüne Gentechnik im Widerstreit. Modell einer partizipativen Technikfolgenabschätzung zum Einsatz transgener herbizidresistenter Pflanzen. Weinheim: VCH Verlagsgesellschaft mbH