Künstliche Intelligenz und Strafzumessung: Wie der Einsatz technischer Hilfsmittel für eine gerechtere Sanktionspraxis im digitalen Zeitalter sorgen könnte

RA Dr. Benedikt Kohn

doi:10.5771/9783748912835

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Copyright year: 2021
ISBN-Print: 978-3-8487-7274-2
ISBN-Online: 978-3-7489-1283-5
Publisher: Nomos, Baden-Baden
Series: Schriften zur Kriminologie
Volume: 22
Language: German
Pages: 440
Product type: Book Titles

Titelei/Inhaltsverzeichnis No access Pages 1 - 22
Einleitung No access Pages 23 - 24
1. 1. 1. Fehlende Basis: Was ist Intelligenz? No access
  2. 2. Definitionsversuche: Was ist Künstliche Intelligenz? No access
  3. 3. Grund des Scheiterns: Heterogenität des Forschungsfeldes No access
  4. 4. Annäherung an den Begriff: Eine Arbeitsdefinition No access
2. 1. 1. a) Erste Visionen: Antike No access
    2. b) Die Grundsteine: Mittelalter und das Zeitalter der Aufklärung No access
    3. c) Automatisierung: Zeitalter der Industrialisierung No access
    4. d) Der Durchbruch: Computerzeitalter No access
  2. 1. a) Der Startschuss: Turing als „Vater der KI‑Forschung“ No access
    2. b) Die Geburt des KI‑Begriffes: „Dartmouth Summer Project“ No access
  3. 1. 1. aa) Die Anfangsphase: Ehrgeizige Ziele No access
      2. bb) Fortschritt durch Heuristik: Das erste KI‑Programm No access
    2. 1. aa) KI als Gegner: Erprobung in Brettspielen No access
      2. bb) Verstärkte Spezialisierung No access
    3. 1. aa) Expertensysteme No access
      2. bb) „KI‑Winter“ No access
3. 1. 1. a) Formen des Lernens No access
    2. b) Symbolbasiertes Maschinelles Lernen No access
  2. 1. a) Rückbesinnung auf einen alten Forschungszweig No access
    2. 1. aa) Künstliche Neuronen und deren Verbindungen No access
      2. bb) Training der Künstlichen Neuronalen Netze No access
4. IV. Ergebnis No access
1. 1. 1. 1. aa) Der gesetzliche Strafrahmen No access
      2. (1) Die Grundlagenformel: § 46 Abs. 1 S. 1 StGB No access
        (2) Die Abwägung und der Katalog des § 46 Abs. 2 StGB No access
    2. 1. aa) Phasen der Strafzumessung No access
      2. (1) Absolute Strafzwecke: Sühne und Vergeltung No access
        (aa) Negative Generalprävention No access
        (bb) Positive Generalprävention No access
        (aa) Negative Spezialprävention No access
        (bb) Positive Spezialprävention No access
        (a) Klassische Vereinigungstheorien No access
        (aa) Theorie der verhältnismäßigen Generalprävention No access
        (bb) Theorie der retributiven Generalprävention No access
      3. (a) Theorie der Punktstrafe No access
        (b) Theorie der Strafe als sozialer Gestaltungsakt No access
        (c) Theorie der generalpräventiven Strafzumessung No access
        (d) Stellenwerttheorie No access
        (e) Tatproportionalitätslehre No access
        (f) Schuldrahmenlehre (Spielraumtheorie) No access
        (a) Theorie der Punktstrafe No access
        (b) Theorie der Strafe als sozialer Gestaltungsakt No access
        (c) Theorie der generalpräventiven Strafzumessung No access
        (d) Stellenwerttheorie No access
        (e) Tatproportionalitätslehre No access
        (f) Schuldrahmenlehre (Spielraumtheorie) No access
      4. dd) Problem der Umwertung: Der Einstieg in den Strafrahmen No access
  2. 1. a) Freiheitsstrafe oder Geldstrafe? § 47 StGB No access
    2. b) Strafaussetzung zur Bewährung? § 56 StGB No access
    3. c) Genügt eine Verwarnung? § 59 StGB No access
    4. d) Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz bei der Strafzumessung im weiteren Sinne No access
2. 1. 1. 1. aa) Empirische Befunde No access
      2. bb) Erklärungsansätze No access
    2. 1. (1) Strafzumessungsunterschiede als Wertungspluralität No access
        (2) Örtliche Zuordnung möglich? No access
        (3) Empirischer Nachweis fehlt No access
      2. (1) Vertrauensverlust in den Rechtsstaat No access
        (2) Optimierungsgebot No access
        (3) Kein Ausdruck von modernen Werten No access
        (4) Unmut bei den Betroffenen No access
    3. c) Zwischenergebnis No access
  2. 1. 1. aa) Benachteiligung von Minderheiten? No access
      2. bb) Einfluss von Geschlecht No access
    2. 1. aa) Hunger und Erschöpfung No access
      2. bb) Schlafdefizite No access
    3. 1. aa) Selektive Verarbeitung von Informationen No access
      2. bb) Ankereffekte in der Hauptverhandlung No access
    4. 1. aa) „Verdeckte“ Strafzumessungsgründe No access
      2. bb) „Schematisierung“ der Strafzumessung No access
    5. e) Zwischenergebnis No access
3. III. Ergebnis No access
1. 1. 1. Die Gründe für Risk‑Assessment‑Tools No access
  2. 2. Die Geschichte der Risk‑Assessment‑Tools No access
  3. 1. a) Arten von Systemen No access
    2. b) Funktionsweise No access
    3. c) Auswirkung No access
  4. 4. Atypische Verwendung von Risk‑Assessment‑Tools No access
  5. 1. 1. aa) Vorgeschichte No access
      2. bb) ProPublica‑Studie No access
      3. cc) Reaktionen auf die Studie No access
      4. dd) Zwischenergebnis No access
    2. b) Genauigkeit No access
    3. c) Transparenz No access
    4. d) Zwischenergebnis No access
  6. 1. a) Gegenstand des Falles No access
    2. b) Entscheidung des Supreme Courts of Wisconsin No access
    3. c) Vorgaben des Supreme Courts of Wisconsin für die Nutzung von COMPAS No access
  7. 7. Zwischenergebnis No access
2. 1. 1. a) Modernisierung des Rechtswesens durch KI‑Unterstützungssysteme: Verwirklichung einer nationalen Strategie No access
    2. 1. aa) Die Entwicklung des 206 Systems: Interdisziplinäre Zusammenarbeit, KI und Big Data No access
      2. bb) Die Funktionen des 206 Systems: Strafrechtliche Full‑Service‑Unterstützung No access
    3. c) Shanghai AI Assistive System for Civil and Administrative cases (Civil and Administrative 206 System) No access
    4. d) Zwischenergebnis No access
  2. 1. a) Estland: Projekt Künstlicher Richter No access
    2. b) Niederlande und Großbritannien: Online Dispute Resolution durch KI No access
  3. 1. a) Malaysia: KI-Unterstützung für den Richter bei der Beurteilung von Drogendelikten und Vergewaltigungen No access
    2. b) Indien: Aufsehen erregende Forderung des obersten Richters No access
    3. c) Australien: Bringen drei Rechtslehrer den Stein ins Rollen? No access
3. 1. 1. a) Konkretisierung unbestimmter (Rechts‑)Begriffe: Fuzzy Logik No access
    2. b) Lösung von (Rechts‑)Problemen durch Klassifizierung: Künstliche Neuronale Netze No access
  2. 1. a) Zunächst geringes Interesse an der Thematik Strafzumessung No access
    2. b) Giannoulis‘ Decision‑Support‑System No access
  3. 3. Zwischenergebnis: Aktueller Stand und Ausblick No access
4. IV. Ergebnis No access
1. 1. 1. a) Weites Verständnis sachlicher Unabhängigkeit No access
    2. b) Die Unabhängigkeit von der Judikative selbst No access
  2. 1. a) Bindende Entscheidungen: KI als Richterersatz No access
    2. 1. (1) Menschliche richterliche Empfehlungen in Bezug auf Art. 92, 97 Abs. 1 GG nicht zu beanstanden No access
        (2) Nichts anderes kann für maschinelle Empfehlungen gelten No access
      2. bb) Erstellung des Systems unter maßgeblicher Beteiligung der Legislative No access
      3. cc) Erstellung des Systems unter maßgeblicher Beteiligung der Exekutive No access
    3. 1. aa) Appetit in der Praxis No access
      2. bb) Erstellung des Systems unter maßgeblicher Beteiligung der Legislative No access
      3. cc) Erstellung des Systems unter maßgeblicher Beteiligung der Judikative No access
  3. 3. Zwischenergebnis No access
2. 1. 1. a) Menschenwürde als höchster Wert No access
    2. b) Sachlicher Schutzbereich: Die Objektformel No access
  2. 1. 1. aa) Der Gewährleistungsgehalt von Art. 103 Abs. 1 GG No access
      2. bb) Keine Beeinträchtigung durch unterstützenden Einsatz von KI bei der Strafzumessung No access
    2. b) Verletzung des Schuldprinzips? No access
    3. c) Objektstellung des Angeklagten durch Einsatz eines Computers? No access
    4. 1. aa) Gewährleistungsgehalt von Art. 22 DSGVO No access
      2. (1) Beeinträchtigung durch bindende maschinelle Entscheidung No access
        (2) Keine Beeinträchtigung durch unterstützenden Einsatz No access
  3. 3. Zwischenergebnis No access
3. 1. 1. a) Allgemeines No access
    2. b) Materieller Gehalt No access
  2. 1. a) Ersetzung des Richters durch bindende Entscheidung No access
    2. b) Unterstützungs‑Tool für den Richter No access
  3. 3. Zwischenergebnis No access
4. IV. Ergebnis No access
1. 1. 1. Notwendige Maßnahmen: Elektronische Datenerfassung und flächendeckender Aufbau von IT No access
  2. 1. a) Notwendigkeit einer verstärkten interdisziplinären Zusammenarbeit No access
    2. b) Smart‑Sentencing‑Database des Legal Tech Lab Cologne No access
  3. 3. Beitrag der Politik: (Zu) große Defizite bei E‑Government und E‑Justice No access
  4. 4. Zwischenergebnis No access
2. 1. 1. 1. aa) “Algorithm Aversion”… No access
      2. bb) …oder “Algorithm Appreciation”? No access
      3. cc) Starke negative Auswirkung von Fehlern No access
      4. dd) Zwischenergebnis No access
    2. 1. aa) Große Skepsis gegenüber automatisierten Entscheidungen – vor allem im Bereich der Justiz No access
      2. bb) Überwiegend negative Assoziationen mit Algorithmen No access
      3. cc) Erklärungsversuche No access
    3. 1. aa) Erkennen von mehr Vorteilen als Problemen – trotz geringer Kenntnis über Algorithmen und ihre Einsatzfelder No access
      2. bb) Gemischte Assoziationen mit Algorithmen No access
      3. cc) Große Skepsis gegenüber automatisierten Entscheidungen nährt den Wunsch nach Kontrolle No access
    4. d) Konsequenz für Akzeptanz der Strafzumessungsentscheidung No access
    5. 1. aa) Dauerhafte Qualität No access
      2. bb) Transparenz No access
      3. cc) Kontrolle No access
      4. dd) Gesellschaftlicher Diskurs No access
  2. 1. a) Einführung in die Problematik No access
    2. 1. aa) Ergebnisse No access
      2. bb) Fehlerhafter Umgang von Menschen mit automatisierten Entscheidungen No access
      3. cc) Zwischenergebnis No access
    3. 1. aa) Das „Wie“ der Verwendung No access
      2. bb) Das „Ob“ der Verwendung No access
  3. 3. Zwischenergebnis No access
3. 1. 1. 1. aa) Verschmutzte Daten und deren Auswirkungen No access
      2. bb) Die Entstehung von verschmutzten Datensätzen No access
      3. cc) Problem: Proxy‑Variablen No access
    2. b) Einfallstor Mensch No access
  2. 1. 1. aa) Was ist Fairness? No access
      2. bb) Error‑Rate‑Balance No access
      3. cc) Predictive Parity No access
      4. dd) Zwingendes Ergebnis No access
    2. 1. aa) Vermeidung der Problematik No access
      2. bb) Gesellschaftspolitische Auseinandersetzung mit der Problematik No access
  3. 3. Filter: Voreingenommenheit bei der Verarbeitung des Ergebnisses No access
  4. 1. a) Vorurteilsfreie maschinelle Entscheidungen als gesamtgesellschaftliche Aufgabe No access
    2. b) Maschinelle Entscheidungen als Fortschritt gegenüber rein menschlichen No access
4. 1. 1. a) Transparenz – mehr als die Offenlegung technischer Details No access
    2. 1. aa) Mögliche Ansätze der Erklärung von KI No access
      2. bb) Notwendigkeit einer Kombination von Erklärungsformen No access
    3. c) Zwischenergebnis No access
  2. 1. a) Belehrung über Bestehen und Tragweite der maschinellen Entscheidungsfindung No access
    2. 1. aa) Kein Anspruch auf Offenlegung aus dem Informationsfreiheitsgesetz bei privaten Herstellern No access
      2. bb) Zurückhaltung in Rechtsprechung und Wissenschaft No access
      3. cc) Interesse an Offenlegung überwiegt No access
    3. c) Zwischenergebnis No access
  3. 1. a) Erklärung durch Erkläralgorithmen No access
    2. b) Erklärung durch Kontrafaktuale No access
  4. 4. Zwischenergebnis No access
5. 1. 1. a) Technische und organisatorische Maßnahmen No access
    2. b) Qualitätssicherung bei Erstellung und Kontrolle durch die Öffentlichkeit No access
  2. 1. a) Aktuell: Eingeschränkte Überprüfungsmöglichkeit in der Revision No access
    2. b) Revisionsgerichtliche Strafmaßüberprüfung – quo vadis? No access
  3. 1. a) Schulung der Verwender No access
    2. b) Gebrauchshinweise No access
  4. 4. Zwischenergebnis No access
6. VI. Ergebnis No access
1. 1. 1. 1. aa) Generelle Studien zur Überlegenheit von maschinellen Prognosen No access
      2. bb) Studien zur Überlegenheit von Risk‑Assessment‑Tools in den USA No access
      3. cc) Abweichung von maschinellen Risk‑Assessment‑Entscheidungen No access
    2. 1. aa) Frage des „Ob“: Einsatz im Rahmen der Strafzumessung sinnvoll No access
      2. (1) Phasen der Strafzumessung und mögliche Einsatzfelder No access
        (2) Sinnvollste Einsatzfelder No access
  2. 1. a) Wertungen der DSGVO widersprechen automatisierten Entscheidungen No access
    2. b) Konzeption des Jugendstrafrechts für automatisierte Entscheidungen ungeeignet No access
  3. 1. a) Einsatz bei schematisierten Massendelikten? No access
    2. b) Einsatz bei seltenen Delikten? No access
    3. c) Stufenweiser Einsatz sinnvoll No access
2. 1. 1. 1. aa) Zusammensetzungsmöglichkeiten No access
      2. bb) Vorzugswürdige Zusammensetzung No access
    2. 1. aa) Auswahl der relevanten Strafzumessungsfaktoren No access
      2. bb) Entwicklung von Skalen zur Quantifizierung der Strafzumessungsfaktoren No access
  2. 1. 1. aa) Mögliche Vorgehensweise No access
      2. (a) Strafzumessung durch reine Subsumption nicht denkbar No access
        (b) Bereits heute Orientierung an vergangenen Urteilen No access
        (a) Vergangene Entscheidungen als kristallisierte Wertvorstellung der Gesellschaft No access
        (b) Vergangene Entscheidungen als „Rechtserkenntnisquelle“ No access
        (a) Ablehnung einer vergleichenden Orientierung No access
        (b) Befürwortung einer vergleichenden Orientierung No access
        (c) Fazit No access
    2. 1. aa) Beurteilung von Sachverhalten durch die Kommission No access
      2. (1) Mögliche Vorgehensweise No access
        (a) Problemaufriss No access
        (b) Relevanz der Bevölkerungsmeinung für die Strafzumessungsentscheidung No access
        (c) Anknüpfungspunkt der Berücksichtigung wissenschaftlicher Erkenntnisse bereits im Strafzumessungsrecht vorhanden No access
    3. 1. aa) Parallele Verwendung: Unterschiedliche Empfehlungen für den Richter No access
      2. bb) Entscheidungsregel: Empfehlung des geringeren Strafmaßes bei groben Differenzen No access
      3. cc) Gemischter Strafvorschlag: Training anhand vergangener Urteile und unter Berücksichtigung von Strafbedürfnissen der Bevölkerung No access
    4. d) Zwischenergebnis No access
  3. 1. 1. aa) Entscheidungsbäume und Random Forests: Transparenz trifft auf Genauigkeit No access
      2. bb) Stützvektoren: Gute Ergebnisse mit wenig Trainingsdaten? No access
    2. b) Hersteller des Modells No access
    3. c) Einsatz von wissenschaftlich anerkannten statistischen Verfahren No access
3. 1. 1. a) Entwicklung No access
    2. b) Auswirkung No access
  2. 1. a) Keine vergleichbare Entwicklung in Deutschland No access
    2. b) Bewertung: Übernahme nicht sinnvoll – eigenes System begrüßenswert No access
4. IV. Ergebnis No access
Schluss No access Pages 374 - 378
Literaturverzeichnis No access Pages 379 - 426
1. Deutsche Rechtsakte No access
2. Europäische Rechtsakte No access
3. US-amerikanische Rechtsakte No access
4. Sonstige Rechtsakte No access
5. Bundestag-Drucksachen No access
6. Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts No access
7. Entscheidungen des Bundesgerichtshofs No access
8. Entscheidungen US‑amerikanischer Gerichte No access
9. Sonstige Gerichtsentscheidungen No access
1. Zeitungsartikel No access
2. Sonstige Internetverweise No access

Bibliography (589 entries)

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