Ein Jurastudent im ersten Jahr stößt auf ein Seminar über angewandte Statistik in der Kriminologie. Ein auf Datenschutz spezialisierter Anwalt muss verstehen, wie ein Scoring-Algorithmus funktioniert, um eine automatisierte Entscheidung vor Gericht anzufechten. Diese Situationen, die vor zehn Jahren noch marginal waren, nehmen an den Fakultäten und in den Kanzleien zu.
Verpflichtung zur Beherrschung der KI: Was der AI Act für Juristen ändert
Seit dem 2. Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 der europäischen Verordnung über künstliche Intelligenz Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, die Beherrschung der KI durch ihr Personal zu entwickeln. Die Verpflichtung ist proportional zu den ausgeübten Funktionen und dem Nutzungskontext.
Konkrete bedeutet das, dass von einem Notar nicht erwartet wird, dass er in Python programmiert. Von ihm wird verlangt, die Fähigkeiten, Grenzen und Risiken der Werkzeuge, die er täglich nutzt, zu verstehen. Die Nuance ist erheblich, aber sie setzt ein minimales Fundament wissenschaftlicher Kultur voraus, das die klassische juristische Ausbildung nicht bereitstellt.
Der AI Act basiert auf einer Klassifizierung nach Risikoniveau. Um die anwendbaren Verpflichtungen für ein bestimmtes Werkzeug zu bestimmen, muss man in der Lage sein, dessen technische Funktionsweise, mögliche Verzerrungen und Grenzen zu bewerten. Wenn man wissenschaftliche Fächer im Recht erkundet, stellt man fest, dass diese Kompetenz die traditionelle Opposition zwischen geisteswissenschaftlichen und naturwissenschaftlichen Disziplinen übersteigt: Die wissenschaftliche Kompetenz dient dazu, die juristische Regel korrekt anzuwenden.
Statistik und Algorithmik in der täglichen juristischen Praxis
Das sichtbarste Feld ist das der Streitigkeiten im Zusammenhang mit automatisierten Entscheidungen. Wenn ein Arbeitnehmer eine Kündigung anfechtet, die auf einem algorithmischen Scoring basiert, muss sein Anwalt die Logik des Modells verstehen, um eine potenzielle Diskriminierung zu identifizieren.
Die KI-Systeme, die Kandidaten auswählen, erworbene Kenntnisse bewerten oder unerlaubtes Verhalten während einer Prüfung erkennen, werden in der Regel als Hochrisikosysteme eingestuft. Ihre Regulierung erfordert Kenntnisse in Algorithmik und Bewertung, die allein durch das Lesen des Arbeitsrechts nicht vermittelt werden.
Was das für die Grundausbildung bedeutet
Mehrere Fakultäten integrieren mittlerweile Module zu deskriptiver Statistik oder formaler Logik in ihre Bachelor-Studiengänge. Es geht nicht um grundlegende Mathematik, sondern um operationale Werkzeuge:
- Lesen und Interpretieren von statistischen Tabellen, die in Gutachten verwendet werden, um Missverständnisse über Korrelationen und Kausalitäten zu vermeiden
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie angewandt auf Beweise, insbesondere in Fällen, in denen DNA oder Fingerabdrücke herangezogen werden
- Verständnis der grundlegenden Mechanismen des maschinellen Lernens, ausreichend um mit einem technischen Experten während eines Rechtsstreits zu kommunizieren
Die Fähigkeit, einen technischen Gutachtenbericht zu lesen, ist für einen Juristen keine Option mehr. Die Rückmeldungen variieren hinsichtlich der notwendigen Intensität dieser Lehre, aber das Prinzip einer minimalen wissenschaftlichen Akkulturation ist in den Fachkreisen nicht mehr umstritten.
Umweltrecht und wissenschaftliche Expertise: ein Lehrbeispiel
Das Umweltrecht veranschaulicht seit langem die Durchlässigkeit zwischen rechtlichen Normen und wissenschaftlichen Produktionen. Wenn ein Richter über die Rechtmäßigkeit eines Industrieprojekts entscheiden muss, stützt er sich auf Umweltverträglichkeitsstudien, deren Lektüre Kenntnisse in Ökologie, Chemie oder Hydrologie erfordert.
Es geht nicht darum, dass der Richter Biologe wird. Es geht darum, dass er die Zuverlässigkeit eines Gutachtens bewerten kann, ohne blind auf die Aussagen des von einer der Parteien beauftragten Experten angewiesen zu sein. Diese Fähigkeit zur kritischen Beurteilung wissenschaftlicher Daten ist genau das, was die Module zur wissenschaftlichen Methodologie im juristischen Studium vermitteln.
Die Falle der wissenschaftlichen Unkenntnis in Gerichtsurteilen
Ein Richter, der den Unterschied zwischen einer statistischen Korrelation und einem Kausalzusammenhang nicht versteht, kann ein grundlegend verzerrtes Gutachten des Experten validieren. Solche Fehler haben konkrete Folgen für die Rechtsuchenden.
Die Forschung über die Beziehungen zwischen rechtlichen Normen und wissenschaftlichen Produktionen zeigt, dass Unkenntnis in wissenschaftlichen Belangen durch den institutionellen Prozess selbst erzeugt werden kann. Die regulatorische Risikobewertung erzeugt manchmal ihre eigenen blinden Flecken, mangels ausreichender Kompetenzen bei den beteiligten juristischen Akteuren.
Erwartete wissenschaftliche Kompetenzen je nach Rechtsgebiet
Nicht alle Juristen benötigen denselben Hintergrund. Ein Steuerrechtler arbeitet mit ökonometrischen Modellen. Ein Spezialist für Digitalrecht muss das Funktionieren von neuronalen Netzwerken verstehen. Ein Strafrechtler stützt sich auf forensische Medizin und Genetik.
| Rechtsgebiet | Mobilisierte wissenschaftliche Kompetenz |
|---|---|
| Digitalrecht und KI | Algorithmik, maschinelles Lernen, statistische Verzerrungen |
| Umweltrecht | Ökologie, Chemie, Lesen von Umweltverträglichkeitsstudien |
| Strafrecht | Forensische Medizin, Genetik, Wahrscheinlichkeiten (DNA) |
| Steuerrecht | Ökonometrie, finanzielle Modellierung |
| Gesundheitsrecht | Pharmakologie, Epidemiologie, klinische Studien |
Diese Tabelle erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, zeigt jedoch, dass die Begegnung zwischen Wissenschaft und Recht weder ein Mythos noch eine Ausnahme ist. Sie ist strukturell und intensiviert sich mit der Digitalisierung der beruflichen Praktiken.
Fortbildung der Juristen im Angesicht der KI
Artikel 4 des AI Act betrifft nicht nur die Grundausbildung. Auch Anwälte, Richter und Unternehmensjuristen im Amt sind betroffen. Die Maßnahme verlangt, dass die Kompetenzen proportional zu den tatsächlich eingesetzten Werkzeugen sind.
Für eine Kanzlei, die ein durch KI unterstütztes juristisches Recherchetool verwendet, bedeutet dies, dass sowohl Partner als auch Mitarbeiter die Grenzen des Werkzeugs verstehen müssen: Risiken von Halluzinationen, Verzerrungen des Korpus, Umfang der Zuverlässigkeit der generierten Antworten.
Die wissenschaftliche Ausbildung der Juristen ist zu einer regulatorischen Verpflichtung geworden, nicht nur zu einem Wettbewerbsvorteil. Fachleute, die wissenschaftliche Themen weiterhin als fremd für ihre Praxis betrachten, setzen sich einem doppelten Risiko aus: dem Risiko, das Recht falsch anzuwenden, und dem Risiko, die von den europäischen Rahmenbedingungen geforderten Kompetenzanforderungen nicht zu erfüllen.
