Das Hauptproblem ist der Zeitaufwand für die Auswertung der Beweismittel
Um 50 Stunden Audioaufnahmen anzuhören und deren Transkription zu erstellen, kann ein Mitarbeiter etwa 70 Arbeitsstunden aufwenden. Und das noch ohne eine umfassende Inhaltsanalyse, den Abgleich von Aussagen und die Suche nach Zusammenhängen.
So absurd es auch klingen mag: Die Aufbereitung einer Aufzeichnung kann mehr Zeit in Anspruch nehmen als die Aufzeichnung selbst. Und wenn sich eine Ermittlung über mehrere Jahre erstreckt, Dutzende von Personen und Hunderte von Dokumenten umfasst, steigt der Arbeitsaufwand um ein Vielfaches.
Dabei ermöglichen moderne Technologien bereits die automatische Spracherkennung, die Analyse von Videos, die Systematisierung von Dokumenten und die Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Quellen. Die Frage ist nicht, ob KI in der Lage ist, solche Aufgaben zu bewältigen, sondern inwieweit diese Möglichkeiten in der Praxis effektiv genutzt werden.
Praxisbeispiel: Ermittlungen wegen Betrugs in Höhe von 2,5 Millionen Euro
Betrachten wir ein anonymisiertes praktisches Beispiel für die Untersuchung eines mutmaßlichen Betrugs, der von einer Gruppe von Personen begangen wurde. Der Umfang der Unterlagen war so groß, dass selbst ein erfahrener Experte Monate gebraucht hätte, um sie zu prüfen.
Umfang der Ermittlungen
- 2.500.000 EUR – Höhe des mutmaßlichen Betrugs;
- 90 Stunden Audioaufnahmen;
- 20 Stunden Videomaterial;
- 2 Jahre an Ereignissen, deren chronologischer Ablauf rekonstruiert werden musste;
- 3 Beschuldigte und 9 mit ihnen in Verbindung stehende Personen;
- 8 Unternehmen, die in den Unterlagen genannt werden;
- Korrespondenz in Messengern, Dokumente und Finanzdaten.
Eine Person war mehr als 3,5 Monate lang mit der Analyse dieser Materialien beschäftigt. Es galt, die Aufzeichnungen zu sichten, relevante Passagen herauszuarbeiten, den Ablauf der Ereignisse zu rekonstruieren und mögliche Verbindungen zwischen den Beteiligten und den Unternehmen festzustellen.
Anschließend wurden die Unterlagen mithilfe künstlicher Intelligenz verarbeitet.
In weniger als zwei Stunden führte die KI eine erste Auswertung der Beweislage durch, erstellte ein Beziehungsdiagramm, rekonstruierte die Chronologie der Ereignisse und bereitete Auszüge aus den Audio- und Videomaterialien vor.
Zusätzlich nutzte das System die Websuche, um öffentlich zugängliche Informationen über die genannten Unternehmen, ihre wirtschaftlichen Eigentümer und die veröffentlichten Finanzberichte zu beschaffen.
Anstelle einer Vielzahl verstreuter Dateien erhielt der Ermittler einen strukturierten Überblick über die Ermittlungen mit der Möglichkeit, von einem gefundenen Sachverhalt direkt zu dessen Quelle zu springen.
Natürlich ersetzen zwei Stunden automatisierte Verarbeitung weder eine rechtliche Bewertung der Beweise noch eine umfassende Untersuchung. Aber sie zeigen, wie erheblich sich der Zeitaufwand für die Suche und Systematisierung von Informationen reduzieren lässt.
Was genau kann KI automatisieren?
1. Transkription von Audioaufnahmen
Lokale Spracherkennungssysteme wie Whisper, Vosk und ähnliche Programme ermöglichen es, Audioaufnahmen in Text umzuwandeln, ohne dass vertrauliche Materialien zwangsläufig an externe Cloud-Dienste gesendet werden müssen.
Nach der Transkription ist eine Suche nach Namen, Daten, Adressen, Firmennamen, Geldbeträgen und Schlüsselbegriffen möglich. Jede gefundene Erwähnung kann mit einem Zeitstempel und einem Verweis auf die ursprüngliche Aufnahme versehen werden.
Anstatt Dutzende von Stunden Audioaufnahmen erneut anzuhören, kann der Ermittler direkt zu dem gewünschten Ausschnitt springen und dessen Inhalt überprüfen.
2. Echtzeit-Transkription von Anhörungen
Technologien zur Streaming-Spracherkennung ermöglichen die Erstellung einer Text-Transkription direkt während einer Vernehmung oder einer Gerichtsverhandlung, sofern eine solche Verarbeitung nach geltendem Recht zulässig ist.
Dabei muss ein befugter Bediener die Möglichkeit haben, Erkennungsfehler in Echtzeit zu korrigieren. Die Original-Audioaufzeichnung und der Korrekturverlauf werden gespeichert, damit das Ergebnis überprüfbar bleibt.
3. Videoanalyse und Suche nach relevanten Bildausschnitten
Mithilfe von Computer Vision lassen sich Personen, Fahrzeuge und andere Objekte automatisch erkennen, relevante Ereignisse ausfindig machen und entsprechende Videoausschnitte herausfiltern.
Bei der Analyse von Aufzeichnungen aus Dutzenden oder Hunderten von Kameras können Algorithmen dabei helfen, die vermuteten Bewegungen von Objekten zwischen verschiedenen Beobachtungspunkten nachzuverfolgen.
Solche Ergebnisse müssen von einem Menschen überprüft werden: Eine visuelle Ähnlichkeit beweist noch nicht, dass es sich bei den verschiedenen Aufnahmen um dieselbe Person oder dasselbe Fahrzeug handelt.
4. Beziehungsgraph und Chronologie der Ereignisse
KI ist in der Lage, Informationen aus Korrespondenz, Audioaufnahmen, Videomaterial und Dokumenten zu einer einheitlichen Informationsstruktur zusammenzufassen.
Dies ermöglicht es, einen Beziehungsgraphen zwischen Personen, Unternehmen, Ereignissen und Finanztransaktionen zu erstellen sowie eine Chronologie der Ermittlungen unter Verweis auf die Primärquellen zu bilden.
Besonders nützlich ist dieser Ansatz in Fällen, die sich über mehrere Jahre erstrecken und eine große Anzahl von Beteiligten umfassen. Das System hilft dabei, Zusammenhänge aufzudecken, ohne dass der Ermittler ständig Hunderte einzelner Sachverhalte im Gedächtnis behalten muss.
KI bei Gerichtsverhandlungen: Überprüfung von Aussagen in Echtzeit
Eines der aussagekräftigsten Ergebnisse des beschriebenen Fallbeispiels war der Einsatz von KI direkt während der Verhandlung.
Das System analysierte die mündlichen Aussagen der Angeklagten und glich sie umgehend mit der zuvor aufbereiteten Beweislage ab.
Wenn in den Aussagen ein potenzieller Widerspruch auftrat, fand die KI relevante Materialien und ermöglichte eine schnelle Überprüfung der entsprechenden Audioausschnitte, Korrespondenz oder Dokumente.
Wenn beispielsweise ein Beteiligter den Kontakt zu einer bestimmten Person in einem bestimmten Zeitraum bestritt, konnte das System Informationen finden, die auf eine mögliche Unstimmigkeit hindeuteten, und die Quelle zusammen mit dem Datum oder einem Zeitstempel anzeigen.
Anstelle einer langwierigen manuellen Suche in den Akten erhielt der Sachbearbeiter konkrete Ausschnitte zur sofortigen Überprüfung.
Wichtig ist, dass es nicht die Aufgabe der KI ist, festzustellen, ob eine Person die Wahrheit sagt, oder ihre Schuld zu bestimmen. Der Algorithmus soll mögliche Widersprüche aufdecken und überprüfbare Quellen bereitstellen. Die endgültige Beurteilung bleibt dem Menschen vorbehalten.
Wenn wir die Fahrzeugkontrolle automatisiert haben, warum sollten wir dann nicht auch die Auswertung von Beweismitteln automatisieren?
Die automatische Erkennung von Kfz-Kennzeichen wird bereits seit Langem in Verkehrsüberwachungssystemen eingesetzt. Kameras erfassen Fahrzeuge, Algorithmen erkennen die Kennzeichen, und die Informationen stehen für Such- und Abgleichvorgänge zur Verfügung.
Im Grunde ist dies ein Beispiel dafür, wie große Mengen visueller Daten in strukturierte Informationen umgewandelt werden.
Ein ähnliches Prinzip lässt sich auch auf andere digitale Beweismittel anwenden: Audioaufnahmen, Videos, Dokumente und Nachrichten.
Anstelle von vereinzelten Dateien kann die Polizei ein einheitliches System nutzen, in dem jedes Material indexiert, mit anderen Quellen verknüpft und für eine schnelle Analyse zugänglich gemacht wird.
Selbstverständlich muss die Verarbeitung solcher Daten den gesetzlichen Bestimmungen, den verfahrensrechtlichen Anforderungen und den Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten entsprechen.
Lokale KI: Vertraulichkeit und Kontrolle über Beweismittel
Für Strafverfolgungsbehörden ist es von grundlegender Bedeutung, die Kontrolle über vertrauliches Material zu behalten. Daher können moderne Lösungen direkt auf den eigenen Servern der Organisation bereitgestellt werden.
Die lokale Infrastruktur ermöglicht die Transkription, die Videoanalyse, die Dokumentensuche und die Erstellung von Beziehungsgraphen, ohne dass Ermittlungsmaterial zwingend an externe Cloud-Anbieter übertragen werden muss.
Dabei muss das System eine Zugriffsabgrenzung, eine Protokollierung der Aktionen und die Aufbewahrung unveränderter Originalbeweismittel gewährleisten. Automatisch erstellte Transkriptionen, Schlussfolgerungen und Korrekturen müssen getrennt von den Quelldateien gespeichert werden.
Externe Quellen können genutzt werden, um öffentlich zugängliche Unternehmens- und Finanzdaten zu beschaffen, ohne vertrauliche Informationen über die Ermittlung preiszugeben.
KI ersetzt den Ermittler nicht. Sie entlastet ihn von Routineaufgaben
Das Ziel der Einführung künstlicher Intelligenz besteht nicht darin, den Algorithmen die Befugnis zur Rechtsentscheidung zu übertragen.
KI darf nicht eigenständig über Schuld, die Glaubwürdigkeit von Aussagen oder die Beweiskraft gefundener Übereinstimmungen entscheiden.
Seine Rolle ist wesentlich praktischer: die Informationsverarbeitung zu beschleunigen, die benötigten Unterlagen zu finden, den zeitlichen Ablauf zu rekonstruieren und den Spezialisten auf Umstände aufmerksam zu machen, die einer Überprüfung bedürfen.
Der betrachtete Fall zeigt, dass die vorläufige Systematisierung von Unterlagen, die manuell Wochen und Monate in Anspruch nimmt, unter bestimmten Umständen in wenigen Stunden erledigt werden kann.
Die Zukunft der digitalen Ermittlung liegt nicht in künstlicher Intelligenz als Ersatz für den Menschen, sondern in einem Experten, der dank KI mehr Zeit für die Analyse von Fakten und das Treffen fundierter Entscheidungen gewinnt.
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