KI im Schweizer Strafrecht

ZUSAMMENFASSUNG

Der Aufsatz untersucht, ob und in welchem Umfang Künstliche Intelligenz im Schweizer Strafrecht Effizienzgewinne ermöglichen kann, ohne zentrale rechtsstaatliche Garantien auszuhöhlen. Er unterscheidet zwischen ermittelnden, sanktionierenden und urteilenden Funktionen und behandelt Erklärbarkeit, Verzerrungen, Automation Bias, Schuldprinzip, Fair-Trial-Garantien und Verantwortungszurechnung. Vertreten wird ein hybrides Modell, in dem KI als Entscheidungsunterstützung dient, die rechtlich zurechenbare Letztverantwortung aber beim Menschen verbleibt.

1 Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) wird in staatlichen Entscheidungsprozessen zunehmend verwendet, insbesondere dort, wo grosse Datenmengen verarbeitet und komplexe Prognosen erstellt werden. Auch das Strafrecht, traditionell geprägt von individueller Schuldzuweisung, richterlicher Unabhängigkeit und strengen rechtsstaatlichen Garantien, bleibt von dieser Entwicklung nicht unberührt.

Bei der Bewertung des Effizienzpotenzials von KI im Strafrecht ist zwischen den unterschiedlichen Funktionen staatlicher Akteure zu differenzieren. Während der Einsatz von KI durch ermittelnde Behörden primär der schnellen und effektiven Sachverhaltsaufklärung dienen kann, unterliegt der Einsatz bei urteilenden Behörden strengeren rechtlichen Massstäben.

Eine Besonderheit des schweizerischen Strafverfahrens besteht darin, dass sanktionierende Entscheidungen nicht ausschliesslich Gerichten vorbehalten sind. Im Strafbefehlsverfahren kann die Staatsanwaltschaft selbst Schuld- und Strafentscheide fällen und damit materiell urteilend tätig werden. In diesen Fällen verlieren reine Effizienzüberlegungen deutlich an Gewicht.

Davon abzugrenzen sind Übertretungen im Ordnungsbussenverfahren. Der Einsatz automatisierter oder KI-gestützter Systeme ist dort weniger problematisch, solange die Möglichkeit der Einsprache und damit der Übergang in ein ordentliches Strafverfahren gewährleistet bleibt.

Demgegenüber ist die Tätigkeit der Gerichte auf die individuelle Schuldzuweisung und Strafzumessung gerichtet. Geschwindigkeit hat hier nicht denselben Stellenwert wie Transparenz, Begründungspflicht, richterliche Unabhängigkeit und wirksamer Rechtsschutz.

Der vorliegende Aufsatz untersucht anhand einer dogmatisch-juristischen Analyse, ob und inwieweit der Einsatz von KI im Schweizer Strafrecht rechtlich zulässige Effizienzgewinne ermöglicht, ohne grundlegende Prinzipien des Strafrechts sowie verfassungs- und menschenrechtliche Garantien zu gefährden. 7 6 3

2 Fakten und Technik: KI im strafrechtlichen Kontext

Der Einsatz von KI im Strafrecht umfasst unterschiedliche technische Anwendungen mit unterschiedlichen rechtlichen Auswirkungen. Im schweizerischen Kontext trifft KI keine autonomen strafrechtlichen Entscheidungen, kann menschliche Entscheidungsprozesse jedoch unterstützen und dadurch Ermittlungen oder Priorisierungen faktisch beeinflussen. 7 6

2.1 Technische Grundformen strafrechtlich relevanter KI-Systeme

Strafrechtlich relevante KI-Systeme umfassen insbesondere Analyse- und Prognosesysteme, Klassifikations-, Such- und Priorisierungssysteme. Maschinelles Lernen leitet Muster oder Entscheidungsfunktionen aus Daten ab, statt ausschliesslich explizit programmierte Regeln auszuführen; ein produktiv eingesetztes Modell passt sich dabei nicht zwingend fortlaufend selbst an.

Problematisch kann die eingeschränkte Erklärbarkeit sein. Ist die Grundlage eines algorithmischen Ergebnisses für menschliche Entscheidungsträger nicht hinreichend rekonstruierbar, berührt dies insbesondere Begründungspflichten und das rechtliche Gehör. 7 8

2.2 Einsatz bei ermittelnden Behörden in der Schweiz

Im Bereich der Strafverfolgung kann KI Ermittlungsarbeit unterstützen, etwa bei der Auswertung grosser Datenmengen oder von Bild- und Videomaterial. Solche Systeme haben primär vorbereitenden Charakter, können aber faktische Vorentscheidungen erzeugen, wenn ihre Vorschläge den weiteren Ermittlungsverlauf prägen. 6

2.3 Einsatz bei Gerichten und sanktionierenden Behörden

Der Einsatz von KI durch Gerichte ist in der Schweiz vergleichsweise begrenzt. Eine autonome Entscheidung über Schuld oder Strafe durch KI ist weder vorgesehen noch mit der Struktur individueller strafrechtlicher Verantwortung vereinbar. Algorithmische Systeme können jedoch administrative Abläufe, Rechtsrecherchen oder die Strukturierung umfangreicher Verfahrensakten unterstützen.

In anderen Rechtsordnungen wurden Risikobewertungssysteme zur Unterstützung von Haft-, Bewährungs- oder Strafzumessungsentscheidungen eingesetzt. Sie verdeutlichen die Spannungen, die entstehen, wenn algorithmische Prognosen in unmittelbare Nähe zur richterlichen Entscheidungsfindung rücken.

Rechtlich ist ein solcher Einsatz besonders sensibel, weil Grundrechte, richterliche Unabhängigkeit und das Schuldprinzip unmittelbar berührt sein können. 6 11

2.4 Technische Risiken und strukturelle Grenzen

KI-Systeme können Verzerrungen in Daten reproduzieren, diskriminierende Effekte erzeugen und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen erschweren. Hinzu kommt Automation Bias: die Gefahr, dass menschliche Entscheidungsträger automatisierten Empfehlungen ein übermässiges Gewicht beimessen.

Diese Eigenschaften sind für die rechtliche Bewertung zentral, weil sie darüber mitentscheiden, ob wirksame Überprüfung, Anfechtung und menschliche Verantwortungsübernahme tatsächlich möglich bleiben. 8 9 10

3 Analyse: Rechtliche Herausforderungen des KI-Einsatzes

3.1 Grundprinzipien des Schweizer Strafrechts

Das Schweizer Strafrecht beruht auf dem Schuldprinzip. Art. 47 StGB verlangt eine individualisierte Strafzumessung unter Berücksichtigung der persönlichen Verhältnisse und der konkreten Tat.

KI-Systeme arbeiten demgegenüber häufig mit statistischen Korrelationen und Wahrscheinlichkeiten. Sie können Muster erkennen oder Risiken klassifizieren, aber weder moralische Schuld beurteilen noch selbst rechtliche Verantwortung tragen. Eine strukturelle Spannung entsteht dort, wo statistische Inferenz der Beurteilung individueller Schuld nahekommt. 2

3.2 Fair-Trial-Garantien und Transparenz

Zentrale rechtsstaatliche Garantien ergeben sich aus Art. 29 BV sowie Art. 6 EMRK. Dazu gehören ein faires Verfahren, rechtliches Gehör und wirksame Möglichkeiten, staatliche Entscheidungen anzufechten.

Wird eine strafrechtlich relevante Entscheidung wesentlich durch einen intransparenten algorithmischen Prozess beeinflusst, kann es für Betroffene schwierig werden, die Entscheidungsgrundlagen zu verstehen oder anzufechten. Erklärbarkeit und Dokumentation werden damit zu verfahrensrechtlichen und nicht nur technischen Fragen. 1 4 8

3.3 Gleichbehandlung und Diskriminierung

Art. 8 BV garantiert die Gleichheit vor dem Gesetz. KI-Systeme können dieses Prinzip gefährden, wenn Trainings- oder Nutzungsdaten bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln und dadurch indirekt diskriminierende Effekte erzeugen.

Algorithmische Diskriminierung ist besonders schwer nachweisbar, wenn sie statistisch vermittelt statt durch explizite Unterscheidungen entsteht. Das erschwert gerichtliche Kontrolle und wirksamen Rechtsschutz. 1 9

3.4 Verantwortung und Zurechnung

Ein weiteres zentrales Problem betrifft die Zurechnung von Verantwortung. Bei KI-gestützten Entscheidungen verteilen sich technische und organisatorische Beiträge auf Entwickler, Behörden, Betreiber und Entscheidungsträger. Staatliches Handeln muss dennoch einer identifizierbaren und verantwortlichen Stelle zurechenbar bleiben.

Wird bei einem KI-gestützten Eingriff in Freiheit unklar, wer die Entscheidung verantwortet, wird ein Kernprinzip des Rechtsstaats geschwächt. Governance muss Verantwortlichkeit deshalb sichtbar machen, statt sie im System aufzulösen. 6 13

4 Diskussion: Effizienz versus Rechtsstaatlichkeit

KI kann grosse Datenmengen schnell analysieren, zur Konsistenz beitragen und überlastete Prozesse entlasten. Gerade bei ermittelnden und administrativen Funktionen sind solche Effizienzgewinne relevant.

Dem stehen erhebliche rechtsstaatliche Risiken gegenüber. Entscheidungen mit gravierenden Grundrechtseingriffen — etwa Untersuchungshaft, Schuldspruch oder Strafzumessung — erfordern menschliches Ermessen, Transparenz und klare Verantwortlichkeit. KI kann hier höchstens unterstützend eingesetzt werden.

Ein möglicher Weg liegt in einem hybriden Modell: KI unterstützt Analyse und Vorbereitung, die letztverantwortliche Entscheidung verbleibt beim Menschen. Ein solches Modell verlangt klare Regeln zu Transparenz, Dokumentation, Überprüfbarkeit und menschlicher Aufsicht. Auch die EU-KI-Verordnung behandelt verschiedene Anwendungen in Strafverfolgung und Rechtspflege als Hochrisiko-Anwendungen und verbindet sie mit Governance- und Aufsichtsanforderungen. 5 6 10

5 Schlussfolgerung

Der Einsatz von KI im Schweizer Strafrecht bietet Potenzial für Effizienzgewinne und stellt zugleich zentrale strafrechtliche und rechtsstaatliche Prinzipien vor erhebliche Herausforderungen.

Eine vollständige Delegation strafrechtlicher Entscheidungen an KI ist mit individueller Schuldzuweisung, Fair-Trial-Garantien und verantwortbarer Rechtsprechung unvereinbar. KI kann daher nur als unterstützendes Werkzeug eingesetzt werden, eingebettet in klare rechtliche Rahmenbedingungen und unter wirksamer menschlicher Aufsicht.

Die zentrale Schlussfolgerung lautet daher nicht, dass KI im Strafrecht keinen Platz hat. Entscheidend ist vielmehr, dass Effizienz nicht auf Kosten von Zurechenbarkeit erkauft wird. Individuelle Rechte, Transparenz, Überprüfbarkeit und Verantwortung müssen erhalten bleiben, wenn digitale Systeme in folgenreiche staatliche Entscheidungen eingreifen. 1 3 4 5

QUELLEN UND RECHTSGRUNDLAGEN

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1. Swiss Federal Constitution (BV), Arts. 8 and 29. https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/1999/404/en
2. Swiss Criminal Code (StGB), Art. 47. https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/54/757_781_799/en
3. Swiss Criminal Procedure Code (StPO), Arts. 352–354. https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2010/267/en
4. European Convention on Human Rights, Art. 6. https://www.echr.coe.int/en/web/echr/european-convention-on-human-rights
5. Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj 6
6. CEPEJ, European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and their Environment (2018). https://www.coe.int/en/web/cepej/cepej-european-ethical-charter-on-the-use-of-artificial-intelligence-ai-in-judicial-systems-a nd-their-environment
7. Harry Surden, “Machine Learning and Law”, 89 Washington Law Review 87 (2014). https://digitalcommons.law.uw.edu/wlr/vol89/iss1/5/
8. Jenna Burrell, “How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms”, Big Data & Society 3(1) (2016). https://doi.org/10.1177/2053951715622512
9. Solon Barocas & Andrew D. Selbst, “Big Data’s Disparate Impact”, 104 California Law Review 671 (2016). https://doi.org/10.15779/Z38BG31
10. Raja Parasuraman & Victor Riley, “Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse”, Human Factors 39(2), 230–253 (1997). https://web.mit.edu/16.459/www/parasuraman.pdf
11. Tania Sourdin, “Judge v Robot? Artificial Intelligence and Judicial Decision-Making”, 41(4) UNSW Law Journal 1114 (2018). https://www.unsw.edu.au/content/dam/pdfs/law/unsw-law-journal/2010-2019/Vol-No-41-4-Sourdin.pdf
12. Swiss Federal Council, “Artificial Intelligence and International Rules” (2022). https://www.admin.ch/gov/en/start/documentation/media-releases.msg-id-88019.html
13. Swiss Federal Office of Justice, overview of AI regulation in Switzerland (current regulatory status). https://www.bj.admin.ch/bj/en/home/staat/gesetzgebung/kuenstliche-intelligenz.html