Dissertationsprojekt: Bringing Attention to Autonomous Decisions in Criminal Law
(provisorischer Arbeitstitel)
Die Erkenntnisse in dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (K.I.) überschlagen sich und was vor wenigen Jahren noch als vollkommen unmöglich galt, ist heute bereits meist überholt. Auch die Rechtsbranche bleibt von diesen Entwicklungen nicht unberührt. In dieser Arbeit sollen diese neuen Möglichkeiten und Entwicklungen einerseits theoretisch untersucht und andererseits praktisch eingesetzt werden. Anhand von empirischen Evaluationen soll beurteilt werden, inwiefern sogenannte
LLMs (Large Language Models) durch Prompting- und Finetuning-Techniken rechtliche Sachverhalte selbstständig beurteilen können. Es soll eine einsetzbare und testbare Architektur entwickelt werden, die einfache strafrechtlich relevante Sachverhalte weitgehend selbstständig beurteilen kann, sowie deren rechtliche Rahmenbe-dingungen (namentlich Anforderungen und Risiken) und Voraussetzungen für deren Einsatz untersucht werden. Das Strafrecht eignet sich aufgrund des oft klar schematischen Vorgehens, des Legalitätsprinzips und des Analogieverbots (klar beschriebene und abgeschlossene Rechtsgrundlagen) als ideale Domäne, um die technischen Möglichkeiten abzuklären, da der Umfang so relativ klar auf einzelne Delikte beschränkt werden, auf Analogien verzichtet und auf binären Output
(strafbar/nicht strafbar) abstrahiert werden kann.