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RRiL

Bereits seit den 1950er und 1960er Jahren begann man darüber nachzudenken, wie die Rechtsanwendung mit Hilfe von Computern automatisiert werden kann. Dieser Ansatz wurde in den letzten Jahren, oft unter dem Stichwort Legal Tech, wesentlich weiterentwickelt. Voraussetzung dafür ist eine geeignete Repräsentation der anzuwendenden Rechtsnormen, beispielsweise in Form von logischen Regeln.

In der KI wird heute für viele Anwendungsgebiete nicht mehr (ausschließlich) mit regelbasierten Ansätzen gearbeitet, sondern mit maschinellem Lernen, meist auf Basis von neuronalen Netzen (verschiedenster Versionen). Für die Anwendung von Rechtsnormen sind solche Ansätze aber – ohne Kombination mit anderen Technologien – beschränkt geeignet, da sie mit Herausforderungen wie Änderungen des Rechts, unterschiedlichen Rechtsnormen in unterschiedlichen Ländern sowie der Nachvollziehbarkeit der Rechtsanwendung nicht umgehen können. Für die Modellierung und Anwendung von Rechtsnormen eignen sich Logik-basierte Ansätze daher besser.

Aktuell gibt es schon Arbeiten, die sich mit der Repräsentation von Recht in Logik befassen, aber nur wenige Arbeiten gehen darüber hinaus und nutzen diese Repräsentation, um die Anwendung der Rechtsnormen zu automatisieren.

Dies führt zu folgenden Forschungsfragen:

• Wie kann man bestehende Logik-basierte Werkzeuge, beispielsweise Inference Engines, Beweissysteme oder (constraint-)logische Programmierung, zur automatisierten Anwendung von Rechtsnormen nutzen?

  
  

• Welche Einschränkungen ergeben sich daraus für die Repräsentation der Rechtsnormen?

• Diese Fragen sollen am Beispiel ausgewählter Fragen des Datenschutzrechts nach DSGVO bearbeitet werden.