司法系统中的人工智能——机遇与风险并存

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虽然人工智能 (AI) 和算法在美国司法系统中的使用已经成为现实，但这一话题在德国司法系统中也变得越来越重要。

一段时间以来，美国法官一直在刑事诉讼中使用计算机程序来评估罪犯再次犯罪的可能性。所使用的程序根据有关犯罪历史和简历的各种信息确定风险值。然后，风险值将被用作决定是否提前释放甚至判刑等。在美国，其中一些系统已经使用了大约二十年。

德国司法系统的数字化
与此同时，随着诉讼数据量不断增长，文件堆积如山，德国司法系统的数字化进程也有望进一步推进。应加快数字化进程，特别是对于规模较大、法律情况较为明确的程序。为此，正在开发人工智能支持的法官助理。例如，下萨克森州司法部（只是众多项目之一）不久前委托开发这样一套系统，正如2023 年 6 月 22 日的新闻稿中所述。

然而，律师的应用领域也进一步扩大。一段时间以来，法律科技公司一直在大规模使用人工智能和算法，特别是在航空乘客权利诉讼、汽车柴油丑闻诉讼以及法定租金管制方面。在后一种情况下，数据主体可以例如向法律科技公司输入其基本数据。然后，人工智能会确定受影响的人是否有合法权利降低租金，并将数据传输给在法庭上执行索赔的律师。

使用人工智能和算法有哪些风险？
上述技术的一个风险是，如果一个人不能证明其根据法律要求做出的决定的合理性，那么司法系统的决策就会变得不透明。例如，迪拜商业传真列表 在使用人工智能和算法时，由于算法中输入的是片面的训练数据，因此存在所谓的种族主义反馈循环嵌入算法的风险。在这种情况下，人们也谈到了所谓的训练数据偏差，在对人工智能进行编程时必须不惜一切代价避免这种偏差。

机会有多大？
利用人工智能和算法支持司法部门的最大优势之一可能是提高决策的客观性。这样，德国司法体系中的巨大差异就可以减少。例如，在慕尼黑，入室盗窃的惩罚比该国其他许多地方要严厉得多。

因此，算法可以减少导致量刑差异很大的地区刑罚传统，促进正义。然而，通过人工智能实现更高客观性的先决条件是，判断必须以数字形式广泛提供，而目前这种情况还很少见。

在此背景下，现任执政联盟已在其联盟协议中同意，判决通常应以匿名形式在机器可读的数据库中公开。因此，从联盟协议中可以推断，政治上肯定已经意识到了这个问题。不幸的是，目前唯一缺少的是法律实施，为了让人工智能能够获得训练数据，这绝对是受欢迎的。

结论
机器可以提供支持，但最终总是需要人类的支持。这应该成为司法系统引入人工智能的指导方针。即使是简单的案例也总是需要基于同理心的评估，而目前没有任何人工智能能够提供这一点。在此背景下，司法评估在法律案件的评估中发挥着重要作用，特别是在刑事诉讼中，它考虑到判决对犯罪者的教育效果。

特别是在法学领域运用无需人工干预的人工智能，需要对基本法进行修改。这一规范限制在可预见的未来不太可能被取消。然而，欧洲未来在司法系统人工智能应用领域发挥主导作用并非遥不可及。欧盟计划出台的人工智能监管条例——即所谓的《人工智能法案》——将成为世界上第一部全面的人工智能法规，该法案与当前政府联盟关于判决数字化可用性的联盟协议中所包含的国家法规一起，可能推动欧洲在这一领域取得进一步的积极发展。