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Ein Blick in die Blackbox : Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Beweismittel im Strafverfahren

Titelangaben

Rückert, Christian:
Ein Blick in die Blackbox : Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Beweismittel im Strafverfahren.
In: Goltdammer's Archiv für Strafrecht. Bd. 170 (2023) Heft 7 . - S. 361.
ISSN 0017-1956

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Abstract

Künstliche Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens kommen bereits jetzt in straf- rechtlichen Ermittlungsverfahren zum Einsatz, in naher Zukunft werden sich die Use Cases für Strafverfolgungsbehörden vervielfachen. Beispiele sind die Gesichtserkennung, Programme zur Identifikation von DeepFakes und kinderpornographischen Inhalten sowie Data Mining Tools zur Erkennung von Verbindungen in großen Datensätzen. Aus einer IT-forensischen Perspektive weisen diese Werkzeuge einen entscheidenden Nachteil auf. Die Methoden, mit welchen die Programme zu einem Ergebnis gelangen, sind für die Beteiligten eines Strafverfahrens nicht nachvollziehbar und nur eingeschränkt überprüfbar. Dies wirft die Frage auf, wie die Tatgerichte im Rahmen ihrer Beweiswürdigung mit solchen „Blackbox"-Beweismitteln umzugehen haben. Der Beitrag erarbeitet einen Lösungsvorschlag unter Heranziehung anerkannter Prinzipien der strafrichterlichen Beweiswürdigung und der Amtsaufklärungspflicht.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Rechtswissenschaften > Lehrstuhl Strafrecht II (Strafrecht, Strafprozessrecht und IT-Strafrecht)
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Rechtswissenschaften > Lehrstuhl Strafrecht II (Strafrecht, Strafprozessrecht und IT-Strafrecht) > Lehrstuhl Strafrecht II (Strafrecht, Strafprozessrecht und IT-Strafrecht) - Univ.-Prof. Dr. Christian Rückert
Titel an der UBT entstanden: Nein
Themengebiete aus DDC: 300 Sozialwissenschaften > 340 Recht
Eingestellt am: 21 Feb 2024 08:57
Letzte Änderung: 21 Feb 2024 08:57
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/88655