Justiz und Algorithmen

David Nink

doi:10.3790/978-3-428-58106-1

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Nink, D. (2021). Justiz und Algorithmen. Über die Schwächen menschlicher Entscheidungsfindung und die Möglichkeiten neuer Technologien in der Rechtsprechung. Duncker & Humblot. https://doi.org/10.3790/978-3-428-58106-1

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Justiz und Algorithmen

Über die Schwächen menschlicher Entscheidungsfindung und die Möglichkeiten neuer Technologien in der Rechtsprechung

Nink, David

Internetrecht und Digitale Gesellschaft, Vol. 25

(2021)

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Additional Information

Book Details

Publisher Name: Duncker & Humblot
ISBN: 978-3-428-58106-1
978-3-428-18106-3 (print edition)
DOI: https://doi.org/10.3790/978-3-428-58106-1
Edition: 1
Language: German
Pages: 534
Collections: RECHT 2021
D&H 2021
NBE RECHT
NBE D&H
Subjects: Legal systems: judicial powers
Artificial intelligence

Pricing

Institution: € 180.00 (incl. local VAT if applicable)
Individual: € 119.90 (incl. local VAT if applicable)

About The Author

David Nink studierte von 2009 bis 2013 Rechtswissenschaften an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Im Anschluss an das zweite Staatsexamen 2015 war er als Forschungsreferent und Koordinator des Programmbereichs Digitalisierung am Deutschen Forschungsinstitut für öffentliche Verwaltung in Speyer tätig, wo er insbesondere zum Datenschutzrecht sowie zu Rechtsfragen der Digitalisierung und der Regulierung neuer Technologien forschte. Im Frühjahr 2020 wurde er mit einer von Prof. Dr. Mario Martini betreuten Arbeit promoviert. David Nink ist Rechtsanwalt für IT- und Datenschutzrecht bei einer Wirtschaftskanzlei in Frankfurt.

Abstract

Richterliche Rechtsfindung ist fehleranfällig. Was unspektakulär klingt, belegen neuere empirische Daten eindrucksvoll. Durch Rationalitätsschwächen kann es zu Verzerrungen und jedenfalls dazu kommen, dass sachfremde Aspekte einfließen. Können Algorithmen und »Künstliche Intelligenz« dazu beitragen, dass gerichtliche Entscheidungen »rationaler« werden? Überlegungen zur Automatisierung im Recht sind nicht neu, müssen aber aufgrund neuer technischer Möglichkeiten und Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung neu gedacht werden. Eine vollständige Automatisierung scheidet allerdings aus. Einzelfallgerechtigkeit zu gewährleisten, ist in vollautomatisierten Verfahren nicht möglich. Neben technischen sind es zuvorderst verfassungsrechtliche Hürden, die einem solchen Vorhaben Grenzen setzten. Ein Verbot algorithmenbasierter Unterstützungssysteme ist dem Grundgesetz indes nicht zu entnehmen. Sofern es gelingt, den Systemen rechtsstaatliche Funktionsweisen einzuhauchen, können neue Technologien die richterliche Rechtsfindung sinnvoll unterstützen.»Judiciary and Algorithms. On the Weaknesses of Human Decision-Making and the Possibilities of New Technologies in Jurisprudence«

Judicial decision-making is not free of errors. What sounds unspectacular is impressively demonstrated by new empirical data. The central question of the study is: Can algorithms and »artificial intelligence« - in accordance with the German constitution - contribute to making court decisions more »rational«? Although considerations of automation in law are not new, they need to be rethought due to new technical possibilities and a better understanding of human decision-making.

Section Title	Page	Action	Price
Vorwort	5
Inhaltsverzeichnis	7
A. Einleitung	19
I. Einführung	19
II. Ziel der Arbeit	24
III. Gang der Darstellung	26
B. Erster Teil: Status quo richterlicher Entscheidungsfindung	28
I. Problemaufriss – Menschliche Entscheidungen und die Fehleranfälligkeit juristischer Entscheidungsträger	28
1. Zustandekommen menschlicher Entscheidungen – Struktur des Entscheidungsprozesses	29
a) Phasenmodell	30
b) Entscheidung als (objektive) Informationsverarbeitung?	31
c) Flexible Rationalität?	32
d) Unvollständige Informationslage	32
e) Die Diskussion um den freien Willen	33
f) Heuristiken	35
g) Erkenntnistheorie und Fallibilismus	37
2. Die Subsumtion als Bestandteil juristischer Entscheidungsfindung	37
3. Gefühle, Emotionen und das Recht	40
a) Begriffe und Hintergrund	40
b) Wie sich Emotionen auf Entscheidungen auswirken	41
aa) Befund	41
bb) Phänomenologie und normative Einhegung	42
cc) Grenzen	44
4. Denkfehler, Rationalitätsschwächen und weitere rechtsfremde Einflüsse – Beispiele und Studien (Auswahl)	45
a) Einführung	45
b) Implizite Assoziationen	47
c) Priming und Framing	50
d) Ankereffekt	53
aa) Einführung	53
bb) Empirischer Nachweis und konkrete Auswirkungen	54
cc) Ausblick	58
e) „Peak-End-Regel“-Verzerrung	59
aa) Einführung	59
bb) Empirischer Nachweis und konkrete Auswirkungen	60
cc) Einordnung	61
f) Rückschaufehler	61
g) Confirmation Bias (Bestätigungsfehler)	63
aa) Einführung	63
bb) Auswirkungen und Folgen	65
h) Einfluss außergerichtlicher Meinungen, Ansichten und Ereignisse	66
aa) Einfluss der öffentlichen Meinung – Beispiel BVerfG	66
(1) Empirische Nachweise	67
(2) Aussagekraft und Erklärungsansätze	68
(3) Parteinähe der Bundesverfassungsrichter	70
(4) Exkurs: Vorhersage obergerichtlicher Entscheidungen	71
bb) Einfluss der Medien	71
cc) Einfluss von Sportereignissen auf gerichtliche Entscheidungen	72
dd) Schlafmangel und der Einfluss der Zeitumstellung	73
ee) Geburtstag des Angeklagten	73
ff) Hungrige Richter, härtere Urteile?	74
(1) Empirischer Nachweis – Bewährungsentscheidungen israelischer Richter	74
(2) Kritik: Begrenzte Aussagekraft der Studie	75
(3) Resümee	75
II. Rechtsprechung und Diskriminierungspotenzial	76
1. Normative Anknüpfungspunkte möglicher Diskriminierungen	77
2. (Selbst-)Verständnis der richterlichen Tätigkeit	77
3. Schwächen in der „Quantität der Sachverhaltsanalyse“?	79
4. Rationalität in der Beweiswürdigung	80
a) Allgemeine Problemstellung	80
b) Problem inkorrekter Zeugenaussagen	82
5. „Verborgene“ Strafzumessung als Diskriminierungsrisiko?	83
a) Einführung	83
b) Unterschiedliche Strafzumessungspraxis je nach Region bzw. Gerichtsbezirk	84
c) Beispiel Ungleichbehandlung aufgrund der Ethnie	86
d) Beispiel Ungleichbehandlung aufgrund des Geschlechts	89
6. Empirie strafrechtlicher Fehlurteile in Deutschland?	91
III. Vorgaben an die richterliche Rechtsfindung	94
1. Rechtstheoretischer Unterbau	95
a) Rechtspositivismus und Prinzipientheorie	95
b) Eingeschränkte praktische Bedeutung	98
c) Konsenstheoretische Ansätze	100
d) Subjektiv richtige Entscheidungen	101
2. Die richterliche Unabhängigkeit als Basis (Überblick)	102
a) Sachliche Unabhängigkeit	102
b) Persönliche Unabhängigkeit	103
c) Innere Unabhängigkeit?	103
aa) Herleitung	104
bb) Gerechtigkeit und richterliche Ethik?	105
(1) Hintergrund	106
(2) Konkretisierung im DRiG	106
3. Was das Recht vom Richter fordert	109
a) Die Gesetzesbindung als Legitimierung und „Disziplinierung“	109
aa) Grundsätze	109
bb) Sonderfall „Richterrecht“	110
(1) Verfassungsrechtliche Zulässigkeit	110
(2) Erscheinungsformen	111
(3) Pflicht zur Rechtsfortbildung?	112
b) Konkrete Vorgaben	113
aa) Kein Verstoß gegen Prozessrecht	113
bb) Im Rahmen des Prozessrechts: Entscheidung, die materiell-rechtlich der objektiven Rechtslage entspricht	114
cc) Auslegung	115
(1) Auslegungsmethoden	115
(2) Diskriminierungsverbot und Gleichheitsgrundsatz	118
(a) Spezielles Diskriminierungsverbot – keine Anknüpfung an irrelevante Merkmale	118
(b) Rechtsanwendungsgleichheit	118
(3) Rechtssicherheit	120
dd) Gegebenenfalls: Vorlagepflichten	121
ee) Nachvollziehbare Begründung	122
(1) Normativer Hintergrund	122
(2) Inhaltliche Anforderungen: Widerspruchsfreiheit, Vollständigkeit, Kohärenz	125
(3) Aufbau	125
(a) Zivilprozessuales Urteil	126
(b) Strafrechtliches Urteil	126
c) Kodifizierte äußere Grenzen	127
aa) Rechtsbeugung	127
bb) Ausschluss und Ablehnung	128
4. Zwischenfazit	129
IV. Strategien gegen Rationalitätsschwächen?	130
1. Betroffene Entscheidungsformen	130
2. Zielbestimmung	130
3. Erforschung der juristischen Entscheidungsfindung in Deutschland ausbauen	131
4. Abhilfe	131
a) „Debiasing“	131
b) Juristische Aus- und Weiterbildung, Organisation und Ausgestaltung richterlicher Tätigkeit	133
V. Fazit des ersten Teils (B)	134
1. Zwischenergebnis	134
2. Ausblick: Rationalisierung und Automatisierung als Lösung?	138
C. Zweiter Teil: Neue Technologien in der richterlichen Entscheidungsfindung – Zu den Grenzen eines „Smart Judging“	139
I. Einführung	139
1. Vorabüberlegungen	139
2. Begriffe, Entwicklungen, Auswirkungen	143
a) Begriffe und Einordnung in den juristischen Kontext	143
aa) Algorithmus	143
bb) Expertensystem	144
cc) Big Data	145
dd) Künstliche Intelligenz	146
(1) Überblick	146
(2) Maschinelles Lernen	147
(3) Künstliche neuronale Netze	149
(4) Statische und dynamische Systeme	149
ee) Neue Technologien und Automatisierung	150
ff) Entscheidungsunterstützungssystem	151
gg) Autonome Systeme	151
b) Bisherige Automatisierungsbeispiele und aktuelle Entwicklungen	152
aa) Beispiele im hoheitlichen Einsatz (allgemein)	153
(1) Besteuerungsverfahren	153
(2) Allgemeines und Sozialverwaltungsverfahrensrecht	155
(3) Zivilgerichtliches Mahnverfahren	156
(4) Ordnungswidrigkeitenrecht	157
bb) „Legal Tech“ und Beispiele aus der Rechtsberatung	158
cc) Aktuelle Entwicklungen im Kernbereich der Justiz	161
(1) Elektronische Kommunikation und Aktenführung	162
(2) Strukturierung und Beweisführung	163
(3) Zwischenfazit und Ausblick	164
c) (Mögliche) Auswirkungen der Digitalisierung auf die juristische Arbeit insgesamt	165
II. Zu den Diskriminierungsrisiken durch algorithmenbasierte Systeme	167
1. Diskriminierungspotenzial	167
2. Korrelation und Kausalität	168
3. Reduzierung auf die Vergangenheit	170
4. Algorithmen als Projektion der Werteinstellungen ihrer Schöpfer	172
a) Machine Bias und Verfestigung	172
b) „Rationalisierung der Rationalitätsschwächen“	173
c) Gefahr unzulässiger Rückschlüsse	174
5. Zwischenfazit	176
III. Technische Hürden einer automatisierten Rechtsfindung	177
1. Vorab: Keine Vollautomation gerichtlicher Verfahren einschließlich Sachverhaltsermittlung	177
a) Sachverhaltsaufklärung	177
b) Informationslücken	178
c) „Harte“ und „weiche“ Fakten	179
d) Ausblick	180
2. Ermessen	180
a) Ausgangslage: Grundsätzliches zum Ermessensbegriff	181
aa) Ermessen im Verwaltungsverfahren	181
bb) Ermessen in der Rechtsprechung	182
(1) „Verfahrensermessen“	183
(2) Rechtsfolgenauswahl – das materielle Entscheidungsermessen des Richters	183
b) Grenzen der Automation im Verwaltungsrecht – § 35a VwVfG und Parallelnormen	185
c) Über die mögliche Parallele zwischen Verwaltungsverfahren und Gerichtsverfahren	187
aa) Automatisierung durch Verwaltungsvorschriften?	188
bb) Automatisierung und der Untersuchungsgrundsatz im Verwaltungsverfahren	190
cc) Begrenzte Vergleichbarkeit von Verwaltungsverfahren und richterlichen Entscheidungen	191
(1) Schematisierung in der Rechtsprechung?	191
(2) Der „Regelfall“ vor Gericht?	192
d) Zwischenergebnis	196
3. Einzelfälle und Ausnahmen – Individualgerechtigkeit	196
a) Automatisierung und Einzelfallgerechtigkeit – ein Widerspruch?	197
b) Menschliche versus maschinelle Entscheidung	199
aa) Chancen – Was Technik kann	199
bb) Risiken – Was Technik nicht kann	201
(1) Grundsätzliches	201
(2) Statische Entscheidungsfindung – rein regelbasierte Systeme	202
(3) Dynamische Entscheidungsfindung – lernende Systeme und Künstliche Intelligenz	204
cc) Maßstab der Zielbestimmung – Vorgaben an die gerichtliche Entscheidungsfindung	205
c) Zwischenergebnis	207
4. Automatisierung und Sprache	208
a) Zum Sprachverständnis	209
b) Natürliche und formale Sprache	210
aa) Einführung – Formalisierung der Rechtssprache?	210
bb) Unbestimmte Rechtsbegriffe und Generalklauseln	213
cc) Herangehensweise und Kontrolle	214
c) Möglichkeiten der Fuzzy-Logik	217
d) Semantik und Syntax – rechtstheoretische Überlegungen	217
e) Widerspruchsfreiheit	221
5. Wertungen und Filter	222
a) Bewertungen als Teil der Informationsverarbeitung – Wertung und Realität	222
b) Wertungen und Filter als Teil des Rechtsfindungsprozesses	224
c) Wertungen bis ins Detail? – Strukturelle Grenzen	225
6. Auslegung	226
7. Die Begründung juristischer Entscheidungen	228
8. Automatisiertes Richterrecht?	229
9. Judiz	231
a) Empathie	231
aa) Grundlagen	231
bb) Maschinen und Empathie?	232
cc) Empathie in der Rechtsfindung	232
dd) Empathie als unverzichtbarer Bestandteil?	235
b) Kreativität	235
c) Ethik der Algorithmen?	237
d) Das Judiz im engeren Sinne, Intuition und emotionale Kompetenz	238
10. Zwischenfazit	239
a) Wo Maschinen im Vorteil sind	239
b) Maschinentheoretische Hürde	239
c) Fehler maschineller Entscheidungsfindung	241
d) Zusammenfassung und Ausblick	242
IV. Unionsrechtliche Vorgaben zur Automatisierung gerichtlicher Entscheidungen (Überblick)	245
1. Datenschutzrechtliche Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung	246
a) Anwendungsbereich der DSGVO in gerichtlichen Verfahren	246
aa) Grundsatz	246
bb) Sonderfall Strafprozess – Anwendungsbereich der RL (EU) 2018/680 („JI-RL“)	247
b) Rechtsgrundlage der Datenverarbeitung als solcher nach der DSGVO	249
c) Automatisierte Entscheidungen und Profiling (Art. 22 DSGVO)	250
aa) Grundsatz – Verbot bestimmter vollautomatisierter Entscheidungen (Art. 22 Abs. 1)	250
bb) Ausnahmen (Art. 22 Abs. 2)	251
(1) Ausdrückliche freiwillige Einwilligung (Abs. 2 lit. c)	252
(2) Öffnungsklausel (Abs. 2 lit. b)	253
cc) Weitere Vorgaben der DSGVO (Auswahl)	255
(1) Informationen und Auskunft	255
(2) Algorithmische Ethik am Beispiel des Rechts auf Erläuterung	256
(3) Datenminimierung	257
d) Zwischenergebnis	258
2. Datenschutzrechtliche Vorgaben der JI-RL für das Strafverfahren	259
3. Zwischenfazit	260
V. Verfassungsrechtliche Direktiven	260
1. Art. 92 Hs. 1 GG und die Frage, ob eine Maschine „Richter“ sein kann	261
a) Die Anknüpfungspunkte in Art. 92 Hs. 1 GG	262
aa) Der Begriff der „rechtsprechenden Gewalt“	262
(1) Allgemeines	262
(2) Rechtsprechungsbegriff des BVerfG	263
(3) Zwischenfazit: Wer ist „Richter“?	265
bb) Der Richter und die Anvertrauens-Formel in Art. 92 Hs. 1 GG	265
b) Wortlaut	266
c) Historie	267
d) Systematik	270
aa) Der Richterbegriff im Verfassungsgefüge	270
(1) Richterernennung	270
(2) Unabhängigkeit	270
bb) Ergebnisrationalität und Vorgangswert	271
e) Telos	272
aa) Unterbau – Gewaltenteilung und Rechtsprechungsmonopol	272
(1) Recht auf eine richterliche Tatsacheninstanz	273
(2) Gefahr der „Privatisierung“ durch IT-Systeme privatwirtschaftlicher Unternehmen	274
(3) Zwischenresümee	276
bb) Sinn und Zweck – Kompetenzen	276
(1) Der rechtsgelehrte Richter	276
(2) Rechtsgelehrte informationstechnische Systeme?	280
cc) Strukturelle Grenzen der Automatisierung – hypothetisch: Maschine erreicht Kompetenz des menschlichen Richters	281
f) Konkretisierungen im DRiG	282
g) Landesrecht	284
aa) Terminologie in den Landesverfassungen	284
bb) Einfachgesetzliches Landesrecht	286
h) Richter und Ewigkeitsgarantie	287
i) Zwischenergebnis	287
2. (Teil-)Automatisierung und richterliche Unabhängigkeit, Art. 97 Abs. 1 GG	288
a) Problemstellung – Algorithmen und die sachliche Unabhängigkeit	288
b) Beispiel Metadaten in der Justiz	289
c) Rückschluss auf die Grenzen eines IT-Einsatzes	291
aa) Parallelen zur Dienstaufsicht	291
bb) Überlegungen zur praktischen Ausgestaltung	293
cc) Grenzen des Einsatzes entscheidungsunterstützender Systeme	295
(1) „Automation Bias“ und das Risiko der faktischen Bindungswirkung	295
(2) Schlussfolgerungen	296
3. Gesetzlicher Richter, Art. 101 Abs. 1 S. 2 GG	298
a) Begriff und Grundsätze	298
b) Exkurs: Gesetzlicher Richter und Privatautonomie	300
c) Bedeutung des Art. 101 Abs. 1 S. 2 GG für den Algorithmeneinsatz in der Justiz	301
4. Anspruch auf rechtliches Gehör (Art. 103 Abs. 1 GG)	302
a) Inhalt und Umfang des Anspruchs	303
b) Bedeutung und Rückschluss auf Algorithmeneinsatz in der Justiz	304
aa) Verbot der vollständigen (Verfahrens-)Automatisierung	304
bb) Kein Verbot entscheidungsunterstützender Algorithmen	305
(1) Anleihen in den Prozessordnungen	306
(2) Rechtliches Gehör und das Problem drohender „Übernahmeautomatismen“	307
5. Grundrecht auf effektiven Rechtsschutz (Art. 19 Abs. 4 GG)	308
a) Rechtscharakter und grundsätzliche Bedeutung des Art. 19 Abs. 4 GG	308
b) Technikeinsatz als Beschleunigungsfaktor gerichtlicher Entscheidungen	309
6. Justizgewährungsanspruch (aus Rechtsstaatsprinzip)	310
7. Das Rechtsstaatsprinzip (Art. 20 Abs. 3 GG) und seine Implikationen auf den justiziellen Algorithmeneinsatz	311
a) Gesetzesbindung	311
b) Gewaltenteilung	313
c) Faires Verfahren – Art. 6 EMRK	314
8. Demokratieprinzip und Volkssouveränität – die demokratische Legitimation gerichtlicher Entscheidungen	317
a) Grundsätze	317
b) Demokratische Legitimation der Judikative	318
c) Demokratische Legitimation beim Einsatz automatischer Systeme in der Justiz	321
aa) Problemlage	321
bb) Folgerungen	323
(1) Funktionell-institutionelle sowie organisatorisch-personelle Legitimation	323
(2) Sachlich-inhaltliche Legitimation	324
(a) Unterscheidung nach der Art der denkbaren Systeme	325
(aa) Regelbasierte Entscheidungssysteme	325
(bb) Dynamische Entscheidungssysteme	325
(cc) Parallele zum Verwaltungsverfahren	327
(b) Praktische Umsetzung?	328
cc) Demokratische Legitimation durch (Teil-)Automatisierung?	329
9. Transparenz und Akzeptanz	330
a) Transparenz	331
aa) Begriff und Inhalt	331
bb) Organisatorische Transparenz – Zurechnung	332
cc) Inhaltliche Transparenz – Nachvollziehbarkeit	334
(1) Grundsatz	334
(2) Unterscheidung nach Art der Systeme	335
dd) Vergleich zu menschlichen Entscheidungen	337
ee) Lösungsansatz – die Begründung als zentrale Säule der Transparenz	338
(1) Information über den Einsatz eines Assistenzsystems (Ob)	338
(2) Informationen zur Funktionsweise (Wie)	339
(3) Rechtliche und technische Nachvollziehbarkeit	340
b) Akzeptanz	343
aa) Grundsätzliches	343
bb) Bezugspunkt der Akzeptanz	343
cc) Akzeptanz durch Transparenz	345
dd) Unterscheidung nach Verfahren	346
10. Die Menschenwürde und das Menschenbild des Grundgesetzes	346
a) Begriff und Inhalt	347
b) Die Menschenwürde als Hindernis einer vollautomatisierten Justiz	348
aa) Grenze	348
bb) Keine Reduktion des Menschen auf Zahlenlogik	349
cc) Mögliche Kontraindikation	349
c) Ausblick – keine Rationalisierung um jeden Preis	351
11. Recht auf informationelle Selbstbestimmung – Achtung des Datenschutzes bei der Entwicklung und Nutzung algorithmenbasierter Unterstützungssysteme	353
12. Zwischenfazit	354
VI. Fazit des zweiten Teils (C)	355
D. Dritter Teil: Algorithmenbasierte Entscheidungsunterstützung in der Strafrechtspflege – Möglichkeiten und Ausblick	359
I. Einführung	359
1. Vorabüberlegungen	359
2. Motivation	360
II. Zu den Einsatzmöglichkeiten von Entscheidungsunterstützungssystemen (Überblick)	363
1. Notwendigkeit der Kategorisierung der Einsatzmöglichkeiten	363
a) Rechtsgebiet	363
b) Instanz bzw. „Endgültigkeit“	364
c) Art und Wesen der Entscheidung sowie Verfahrensstadien	364
d) Entscheidungsteile und Gesamtentscheidung	365
2. Kontrolle justiziell eingesetzter Entscheidungsunterstützungssysteme	365
a) Einfachgesetzlich verankerte Grundsätze und Formalia – Lex lata	365
aa) Mündlichkeitsgrundsatz	366
bb) Unterschriften der Berufsrichter	368
b) Bewertung und Nachjustierung	368
c) IT-Sicherheit	369
d) Lex ferenda und Gestaltungsvorschläge	370
aa) Mut zum Normativen	370
bb) Plädoyer für eine frühzeitige Grenzziehung – Garantie der menschlichen Entscheidung	372
cc) Weitere allgemeine Vorschläge und Vorgaben	373
III. Entscheidungsunterstützende Systeme im Strafverfahren nach US-amerikanischem Vorbild?	375
1. Modell einer Risikobewertung – der COMPAS-Algorithmus	376
a) Konkreter Einsatz und Funktionsweise	376
b) Zulässigkeit (nach US-Recht)	378
c) Fragliche Wirksamkeit	379
d) Diskriminierungsrisiken und Unfairness	381
aa) Ergebnisse einer umfassenden Datenauswertung	381
bb) Relativierung der Vorwürfe – verschiedene Fairnessmaßstäbe	382
e) Mangelnde Transparenz	385
2. Der US-amerikanische Strafprozess und seine wesentlichen Unterschiede zum deutschen Recht	386
3. Zwischenergebnis und Ausblick	387
IV. Synthese – Ausgestaltung entscheidungsunterstützender Systeme im Strafverfahren (Überblick)	388
1. Vorab: Risikoprognosen auch im deutschen Strafrecht	388
2. Technisch-praktische Herangehensweise (Überblick)	390
a) Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit	390
b) Datenbasis	390
c) Statische regelbasierte und dynamische datenbasierte Systeme	392
d) Regression und Klassifikation	394
3. In Betracht kommende Anwendungsszenarien	396
a) Untersuchungshaft	397
aa) Gesetzliche Vorgaben	397
bb) Kein normativer Ausschluss algorithmenbasierter Unterstützung, insbesondere für die Prüfung der Haftgründe	397
cc) Technische Weichenstellungen und erste positive Ergebnisse	398
dd) Grenze: qualitative Wertungsfragen und Verhältnismäßigkeit	401
b) Strafzumessung	402
aa) Normative Vorgaben und Rechtsprechungspraxis	402
bb) Rationalisierung durch Strafzumessungstabellen?	404
cc) Algorithmenbasierte Entscheidungsunterstützung	406
(1) Stand der Strafzumessungsdogmatik als Hürde	407
(2) Konzeption	409
(a) Skalen und Fuzzy-Logik – Entscheidungsassistenz bei Eigentums- und Vermögensdelikten	409
(b) Datenbasierte Systeme – Ausblick und „Problem“ der fehlenden präjudiziellen Wirkung	412
(3) Zwischenergebnis und Praxisbezug der Überlegungen	414
c) Strafaussetzung zur Bewährung	416
aa) Die normativen Vorgaben in § 56 und §§ 57, 57a StGB	416
(1) Strafaussetzung zur Bewährung – die Sozialprognose nach § 56 StGB	416
(2) Aussetzung eines Strafrests zur Bewährung (§§ 57, 57a StGB)	417
bb) Raum und Grenzen für eine algorithmische Assistenz	419
d) Ausweitung des offenen Vollzugs	421
4. Rechtskonformität der skizzierten Anwendungsbeispiele (Standortbestimmung)	422
a) Entscheidungsunterstützung und richterliche Unabhängigkeit im Strafprozess	422
aa) Grenzen und Zielrichtung	422
bb) Maßnahmen zur rechtskonformen Ausgestaltung – gegen eine faktische Prädeterminierung und den Automation Bias	424
cc) Freie Beweiswürdigung im Strafprozess	427
b) Verfassungsrechtlich-organisatorische Vorgaben für Freiheitsentziehungen (Art. 104 GG)	428
c) Überlegungen zur Gesetzesbindung	429
aa) Datenbasis und Entscheidungsgrundlage	429
(1) Maßstab der Gesetzesbindung entscheidungsunterstützender Systeme	429
(2) Fortschreiben der Rationalitätsschwächen	431
(3) Musterfälle	431
bb) Kombination aus induktiven und deduktiven Verfahren	433
cc) Verfahrensrechtliche Begründungspflicht am Beispiel der Strafzumessung	434
dd) Besonders geschützte Merkmale und Diskriminierungsschutz	435
d) Zieldefinition und Fairnessmaßstab	437
5. Zwischenergebnis	439
V. Weitere Vorschläge zur Entscheidungsunterstützung – Anwendungsszenarien (Ausblick)	441
1. Umfassende Datenbanken als Entscheidungshilfe (ex ante)	442
2. Unterstützung in der Sachverhaltsaufklärung und Beweiswürdigung	444
a) Termine und Fristen	444
b) Visualisierung und Dokumentenmanagement	445
c) Glaubhaftigkeit von Aussagen bzw. Glaubwürdigkeit von Zeugen oder Angeklagten	445
3. Kontrollsysteme (ex post)	447
4. Möglichkeiten speziell im Zivilprozess (Ausblick)	448
a) Automatisierte gerichtliche Prüfung von Verträgen des täglichen Bedarfs	449
b) Automatisch generierte „Vor-Urteile“	449
VI. Fazit des dritten Teils (D)	452
1. Algorithmen versus Denkfehler? – Technische Unterstützung als Chance für rationalere Entscheidungen	452
2. Ergänzungen der juristischen Ausbildung	454
3. Ausblick	454
E. Gesamtfazit	457
I. Schluss und Ausblick	457
II. „Entscheidungs-Automatisierungs-Dilemma“	459
III. Zusammenfassung der Ergebnisse	460
Literaturverzeichnis	469
Sachwortverzeichnis	531

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