2025, Duncker & Humblot GmbH, ISBN: 978-3-428-19598-5, S. 346, Euro 99,90
Schon in der Einleitung macht der Verfasser deutlich, dass die einzelnen Phasen der Strafzumessung besonders kritisch sind und ein Idealfall, nach dem bei identischen Strafzumessungsumständen auch die zu verhängende Strafe exakt gleich ausfalle, wohl nie eintreten dürfte. Ob dann der Einsatz von algorithmenbasierten Systemen in der Strafzumessung eine gangbare und erfolgsversprechende Lösung ist, ist bereits Kern unterschiedlicher Forschungsschriften geworden. Ziel dieser Arbeit ist es, auf Grundlage zweier denkbarer Entwicklungsansätze eine Einschätzung darüber zu geben, inwiefern der Einsatz algorithmenbasierter Systeme für die Strafzumessung in der Gerichtspraxis aus technischer Sicht realisierbar sein wird. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet dabei das Abstecken der rechtlichen Rahmenbedingungen eines solchen Einsatzes.
Einführend werden zunächst die terminologischen Grundlagen gesetzt, der Begriff des Algorithmus` greifbar gemacht und die Entwicklung algorithmenbasierter Systeme – wenn auch sehr knapp – nachgezeichnet. Der Begriff der Künstlichen Intelligenz wird aus Art. 3 Nr. 1 der KI-Verordnung übernommen. Differenziert wird im Hinblick auf die Strafzumessung nach zwei Ausgestaltungsvarianten: zum einen, dass das Ergebnis des durch das System generierten Strafmaßes die richterliche Strafmaßentscheidung ersetzt. Zum anderen, dass das Ergebnis lediglich der Unterstützung der richterlichen Entscheidung dient, so dass die Entscheidungshoheit beim Richter verbleibt (S. 30). Hinsichtlich dieser Differenzierung ist schon vielfach betont worden, dass lediglich bei Verbleib der Entscheidungshoheit beim Richter eine algorithmenunterstützende Strafzumessungsentscheidung rechtlich zulässig sei. Insofern bleibt spannend, wie sich hier der Verfasser positioniert.
In Kapitel 2 gibt der Verfasser zunächst einen Überblick über die Grundlagen der Strafzumessung und wendet sich hierzu den Strafzwecken zu. Nachdem diese kurz vorgestellt werden, werden Stärken und Schwächen der Grundpositionen beschrieben und sich für eine „Offenheit gegenüber mehreren Strafzwecken“ (S. 43) ausgesprochen. Dennoch bedürfe es für eine praktikable Umsetzung der Vereinigungstheorien auf den Strafzumessungsvorgang einer Konkretisierung. Hier wird sich an den fünf Schritten des Strafzumessungsvorgangs von Hans-Jürgen Brunsorientiert und diese dann in eine Strafzumessungsfolgeentscheidung überführt. Abgerundet wird dies durch einen „Blick auf die Praxis“ und die „Darstellung der Strafzumessungsentscheidung im Urteil“ (S. 96). Der Verfasser kommt zu dem Ergebnis, dass weder die gesetzlichen Regelungen den Vorgang der Strafzumessung ab-strakt widerspiegeln noch auf Grundlage des konkreten Urteils exakt und in jeder Hinsicht eindeutig die einzelnen Schritte von der individuellen Tat hin zum konkreten Strafmaß konstruiert werden könnten.
Dieses ernüchternde Ergebnis leitet über zu den aktuellen Entwicklungen zur Optimierung der Strafzumessungspraxis. Hintergrund dieser Reformüberlegungen sind empirische Befunde zu regionalen Strafmaßdivergenzen sowie zu der Auswirkung spezifischer Merkmale in der Person des Urteilenden sowie die Fokussierung auf weniger entscheidende Strafzumessungskriterien. Diese Befunde werden überführt in eine Darstellung bislang existierender Optimierungsansätze seitens der Literatur, die sehr knapp aber unter ausführlicher Quellenauswertung referiert werden. Insbesondere sei es für den Verfasser naheliegend, die Idee von der Unterstützung der Strafzumessungspraxis weiter zu denken und das Potenzial computergestützter Technologien für die Strafzumessung nutzbar zu machen (S. 112). Verwiesen wird hier auf ein Forschungsprojekt, dass eine Datenbank erstellt hat und dessen erster Prototyp einzelne Strafzumessungserwägungen in Entscheidungen erkennbar und Urteile danach untersuchbar machen könne. Auch ein Decision-Support-System helfe bereits bei der Bewertung von Eigentums- und Vermögensdelikten. Daher sei es nur konsequent, einen Schritt weiterzudenken und die Möglichkeit einer auf maschinellen Lernverfahren basierende Strafzumessung zu erwägen. Ausblickend wird eine „entwicklungsoffene Grundhaltung mit angemessener Skepsis“ (S. 115) für am zielführendsten gehalten.
Kapitel 3 widmet sich dann der Realisierbarkeit des Einsatzes algorithmenbasierter Systeme in der Strafzumessung aus technischer Sicht. Die erste Herausforderung bestehe an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier müsse ein angemessener, praxistauglicher Ausgleich zwischen notwendig detailoffener Benutzeroberfläche und technisch realisierbarer Komplexität gewährleistet werden. Die „Algorithmierbarkeit“ des Strafzumessungsvorgangs sei hier die zentrale technische Voraussetzung. Die Entwicklungsschritte auf dem Weg zu einem algorithmenbasierten System für die Strafzumessung werden in einem weiteren Kapitel nachgezeichnet.
Dabei wird einem die Euphorie völlig zu Recht genommen, was die Tauglichkeit solcher Systeme anbelangt, da diese zumindest nach aktuellem Stand der Technik nicht in der Lage sein werden, den Vorgang der Strafzumessung allumfassend zu übernehmen. Allerdings hätten die algorithmenbasierten Systeme durchaus Potential für einfache Tatbestandskonstellationen, bei denen die Mehrzahl der Fälle verhältnismäßig standardisiert auftrete. Diese identifiziert der Verfasser im Bereich der Alltagskriminalität, wie einfache Diebstahlsdelikte, Trunkenheit im Verkehr sowie einfache Betäubungsmittel- und Steuerstraftaten. Zielführend sei hier ein deliktsspezifisches datenbasiertes Vorgehen, bei welchem eine Vielzahl an Strafzumessungsentscheidungen mittels maschineller Lernverfahren auf Gesetzmäßigkeiten in den Urteilen analysiert werde. Ergänzend hierzu seien einzelne verbindliche Regeln gezielt einzuprogrammieren, um z.B. überproportionale Berücksichtigung bestimmter Strafzumessungsgesichtspunkte zu vermeiden.
Betont wird zudem, dass eine Realisierung algorithmenbasierter Systeme für die Strafzumessung eine interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordere. Der Verfasser plädiert hier für die Einrichtung einer speziellen Kommission bestehend aus Experten des Strafzumessungsrechts sowie der Informatik. Die Problemlösungskapazitäten moderner Systeme künstlicher Intelligenz eröffneten durchaus eine Perspektive für die Realisierung eines solchen Systems, erforderlich sei hierfür aber eine aufwendige, komplexe und willensstarke Grundlagenforschungsarbeit (S. 167).
In Kapitel 4 werden die rechtlichen Anforderungen an den Einsatz algorithmenbasierter Systeme in der Strafzumessung beschrieben. Dazu werden zunächst die Anforderungen des materiellen Strafzumessungsrechts gem. § 46 StGB abgesteckt, bevor die Anforderungen an den gesetzlichen Richter im Sinne des Grundgesetzes beschrieben werden. Interessant sind auch die Überlegungen des Rechts des Angeklagten auf eine „menschliche“ Entscheidung. Übergeleitet wird dann zu dem Anspruch auf rechtliches Gehör sowie den Rechtsschutz und die – nach Auffassung des Verfassers – zu bildende Strafzumessungskommission.
Nicht überraschend und ganz konform mit dem bisherigen Meinungsbild wird ein System, das die generierten Strafmaßergebnisse für den Richter verbindlich festlegt und mithin an die Stelle des menschlichen Entscheidungsträgers tritt, als verfassungswidrig eingestuft. Dies widerspräche nicht nur Art. 92, 97 und 101 Abs. 1 S. 2 GG, sondern auch dem Recht des Angeklagten auf eine Entscheidung durch einen Menschen. Dies folge aus dem aus der Menschenwürdegarantie und der Garantie der Eigenverantwortlichkeit des Menschen sowie dem Rechtsstaatsprinzip hergeleiteten Grundsatz schuldangemessenen Strafens. Dieselbe Wertung sei Art. 22 DSGVO zu entnehmen. Zudem könne bei einer Entscheidung durch das algorithmenbasierte System, Sachinhalt und persönlichen Eindruck nicht ausreichend Rechnung getragen werden.
Dagegen sei die Verwendung eines algorithmenbasierten Systems zur Unterstützung der richterlichen Entscheidung unter Einhaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen rechtmäßig. Wichtig sei, dass das System auch tatsächlich im Wesentlichen Strafmaßvorschläge generiere, die dem Richter eine praktikable Grundlage für eine vor dem Hintergrund des § 46 Abs. 1 StGB angemessene Strafe böten. Elementar sei hier auch die adäquate Ausgestaltung der Schnittstelle zum Richter sowie zum Angeklagten. Hier müssten Vorkehrungen getroffen werden, die sicherstellen, dass die Nutzung des Systems keine faktische Bindungswirkung entfalte und die in Art. 97 Abs. 1 GG garantierte richterliche Unabhängigkeit gewahrt bleibe. Gewährleistet werden müsse zudem, dass dem Angeklagten das Zustandekommen des Strafmaßes – insbesondere im Zusammenspiel zwischen Richter und algorithmenbasiertem System – nachvollziehbar sei. Die Programmentwicklung, die Einbettung in die richterliche Tätigkeit sowie der Einsatz im Strafzumessungsalltag der Gerichte sei durch eine extra einzurichtende Strafzumessungskommission zu begleiten.
Auch diese – hohen – Anforderungen an eine rein entscheidungsunterstützende KI reduzieren laut Auffassung des Verfassers die Praktikabilität des Einsatzes algorithmusbasierter Systeme in der Strafzumessung deutlich. Es bleibe daher abzuwarten, ob in den nächsten Jahren tatsächlich Strafzumessungsentscheidungen in deutschen Gerichten auf Grundlage algorithmisch generierter Strafmaßvorschläge getroffen würden. Realistischere Einsatzfelder seien daher Strafzumessungsdatenbanken sowie der Einsatz algorithmenbasierter Systeme im Strafbefehlsverfahren. Leserfreundlich werden am Ende der Dissertation die sieben zentralen Kernthesen der Arbeit zusammengefasst.
Das Fazit ist ernüchternd und eigentlich nicht neu. Dennoch bietet die Dissertation eine Fundgrube an Quellen (was nicht nur durch den ausführlichen Fußnotenapparat, sondern auch durch das beeindruckende, 51 Seiten umfassende Literaturverzeichnis belegt wird). Die präzisen und ausführlichen rechtlichen Rahmenbedingungen verdeutlichen, dass es bei aller (empirischer) Kritik an richterlichen Strafzumessungsentscheidungen keinen Königsweg durch Nutzung von KI geben kann. Unterstützung ist aber möglich und hier sollten Datenbanken ansetzen. Der Blick auf das Strafbefehlsverfahren hat zudem offengelegt, dass gerade in sehr standardisierten, einfachen Verfahren das Potential algorithmenbasierter Systeme liegen kann. Hier ist noch längst nicht alles ausgeschöpft.