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Die Nutzung künstlicher Intelligenz aus der Perspektive des strafrechtlichen Schuldbegriffs

Titre: Die Nutzung künstlicher Intelligenz aus der Perspektive des strafrechtlichen Schuldbegriffs

Thèse de Bachelor , 2023 , 46 Pages , Note: 2,7

Autor:in: Lennard Heinze (Auteur)

Droit - Droit pénal
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Résumé Extrait Résumé des informations

In der betrachteten Bachelorarbeit wird die Rolle künstlicher Intelligenz (KI) im Kontext des strafrechtlichen Schuldprinzips erforscht. Dabei wird zunächst die Bedeutung von Schuld im Strafrecht erörtert und die potenzielle Integration von KI in rechtliche Entscheidungsprozesse beleuchtet. Die Arbeit taucht in die juristischen und philosophischen Grundlagen des Schuldprinzips ein, um zu bewerten, inwiefern KI-Systeme in der Lage sind, menschliche Intentionen und Fahrlässigkeit zu erkennen oder nachzuahmen. Es werden zentrale Herausforderungen und ethische Bedenken diskutiert, die mit dem Einsatz von KI in strafrechtlichen Verfahren verbunden sind, insbesondere im Hinblick auf die Zuverlässigkeit, Transparenz und Verantwortlichkeit von KI-Entscheidungen. Anhand von Fallstudien und hypothetischen Szenarien werden die praktischen Implikationen dieser Technologie für das Schuldprinzip untersucht. Abschließend bietet die Arbeit einen Ausblick auf die Zukunft, unterstreicht die Notwendigkeit rechtlicher Anpassungen und fordert weitere Forschung, um die gerechte Integration von KI in das Strafrecht zu gewährleisten. Diese Analyse beleuchtet die komplexen Wechselwirkungen zwischen Technologie und Recht und betont die Bedeutung einer multidisziplinären Herangehensweise für die Entwicklung fairer und effektiver Rechtssysteme.

Extrait


Inhaltsverzeichnis

I. Einleitung

II. Künstliche Intelligenz – Eine Begriffserklärung

II.1 Historische Grundlagen

II.2 Semantische Grundlagen

II.3 Der Algorithmus als Instrumentarium der KI

II.4 Maschinelles Lernen

III. Strafrechtliche Schuld und Künstliche Intelligenz – eine Orientierung

III.1 Der Diskurs um die Einführung der elektronischen Person

III.2 Das Prinzip der individuellen Schuld im Wandel

III.3 Unionsrechtliche Impulse

IV. Gesamtfazit

V. Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht aus einer rechtswissenschaftlichen Perspektive, ob und in welchem Umfang Nutzer von Systemen künstlicher Intelligenz bei der Begehung von Straftaten schuldhaft handeln können, und analysiert hierfür bestehende strafrechtliche Grundstrukturen sowie aktuelle europäische Regulierungsansätze.

  • Historische Einordnung und semantische Klärung künstlicher Intelligenz
  • Funktionsweise von Algorithmen und maschinellem Lernen
  • Strafrechtliche Zurechnungsfragen im Kontext der KI-Anwendung
  • Diskussion um die Einführung einer elektronischen Rechtspersönlichkeit
  • Analyse des risikobasierten Ansatzes der geplanten EU-KI-Verordnung

Auszug aus dem Buch

II.4 Maschinelles Lernen

Als Urheber einer definitorischen Proklamation gilt der Informatiker Arthur Lee Samuel, der 1959 das maschinelle Lernen als „Forschungsgebiet, das Rechnern die Fähigkeit verleiht, ohne explizite Programmierung zu lernen“, beschrieb.

Vereinfacht ausgedrückt werden durch maschinelles Lernen folglich Muster in Datensätzen ermittelt und für einen bestimmten, vom menschlichen Entwickler definierten Zweck brauchbar gemacht. Mithin gilt es diesen Lernprozess in Hinblick auf zwei verschiedene Ansätze zu differenzieren. Supervised Learning einerseits sowie Unsupervised Learning andererseits unterscheiden sich hinsichtlich der Überwachung des Lernvorgangs. In Bezug auf das überwachte Lernen, das Supervised Learning, werden die Trainingsdaten mit einem Label markiert, sodass etwa Klassifikationen oder Imputationen klassische Anwendungen dieser Methode sind. Mithin handelt es sich hierbei um einen iterativen Vorgang, bei welchem durch entsprechende Korrekturmaßnahmen der Algorithmus solange trainiert wird, bis ein adäquates Ergebnis erzielt wird. Im Gegensatz dazu muss der Algorithmus beim Unsupervised Learning selbstständig die Strukturen in den Daten ermitteln, sogenannte Cluster bilden. Beide Prozesse werden als maschinelles Lernen bezeichnet. Es soll an dieser Stelle ausreichen, auf das Supervised Learning exemplarisch dahingehend einzugehen, den automatisierten Prozess kurz zu skizzieren.

Zusammenfassung der Kapitel

I. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Kontroverse um den technologischen Fortschritt durch KI ein und skizziert die zentrale Forschungsfrage zur strafrechtlichen Verantwortlichkeit der Anwender.

II. Künstliche Intelligenz – Eine Begriffserklärung: Dieses Kapitel erläutert die historischen Ursprünge, die semantischen Grundlagen sowie die technische Instrumentalisierung durch Algorithmen und maschinelles Lernen.

III. Strafrechtliche Schuld und Künstliche Intelligenz – eine Orientierung: Hier erfolgt eine strafrechtliche Einordnung, in der aktuelle Ansätze zur Schuldfrage sowie die Debatte um die elektronische Person und unionsrechtliche Impulse diskutiert werden.

IV. Gesamtfazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und stellt fest, dass eine transformative Interpretation des Schuldbegriffs einer neuen Rechtspersönlichkeit vorzuziehen ist.

V. Ausblick: Der Ausblick thematisiert den akuten Handlungsbedarf für den Gesetzgeber, um neue Straftatbestände im digitalen Raum angesichts der rasanten technologischen Entwicklung zu normieren.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Strafrecht, Schuldfrage, Autonomie, maschinelles Lernen, elektronische Person, ePerson, KI-Verordnung, EU-Recht, Algorithmen, Risikoklassen, Zurechnung, Verantwortung, Rechtsnormierung, strafrechtliche Dogmatik

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Bachelor-Thesis grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert die strafrechtliche Schuldfrage beim Einsatz von Systemen künstlicher Intelligenz mit einem spezifischen Fokus auf die Nutzerperspektive.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die Schwerpunkte liegen auf den technischen Grundlagen der KI, dem strafrechtlichen Verantwortlichkeitsbegriff und der kritischen Bewertung aktueller europäischer sowie nationaler Regelungsinitiativen.

Welches primäre Ziel verfolgt die Arbeit?

Ziel ist es zu klären, ob und in welchem Umfang menschliche Nutzer für durch KI-Systeme begangene Straftaten schuldhaft verantwortlich gemacht werden können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es handelt sich um eine rechtswissenschaftliche Untersuchung, die existierende Dogmatiken vor dem Hintergrund technologischer Neuerungen analysiert und aktuelle Diskurse sowie Gesetzgebungsvorschläge kritisch bewertet.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil befasst sich mit der Begriffsklärung der KI, der Diskussion um die „ePerson“, dem Wandel des Schuldprinzips und den Impulsen aus der EU-KI-Regulierung.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Künstliche Intelligenz, Strafrecht, Schuldfrage, Autonomie, KI-Verordnung und elektronische Person sind die zentralen Begriffe.

Warum ist die Einführung einer elektronischen Person aus Sicht des Autors abzulehnen?

Der Autor argumentiert, dass die ePerson zu einer oberflächlichen Lösung führt und strafrechtlich problematisch ist, da die persönliche Vorwerfbarkeit innerhalb der Straftaten dogmatisch nicht abgebildet werden kann.

Welche Rolle spielt der risikobasierte Ansatz der EU?

Der risikobasierte Ansatz der EU-KI-Verordnung wird als Basis für eine zukünftige Verantwortungsverteilung gesehen, bei der nicht nur der Nutzer, sondern auch der Entwickler in die Pflicht genommen wird.

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Résumé des informations

Titre
Die Nutzung künstlicher Intelligenz aus der Perspektive des strafrechtlichen Schuldbegriffs
Université
University of Hagen
Note
2,7
Auteur
Lennard Heinze (Auteur)
Année de publication
2023
Pages
46
N° de catalogue
V1450477
ISBN (PDF)
9783963562280
ISBN (Livre)
9783963562297
Langue
allemand
mots-clé
Künstliche Intelligenz, KI, Schuld, Strafrecht
Sécurité des produits
GRIN Publishing GmbH
Citation du texte
Lennard Heinze (Auteur), 2023, Die Nutzung künstlicher Intelligenz aus der Perspektive des strafrechtlichen Schuldbegriffs, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1450477
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Extrait de  46  pages
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