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Dissertationsprojekt: Bringing Attention to Autonomous Decisions in Criminal Law

Research Project  | 2 Project Members

Dissertationsprojekt: Bringing Attention to Autonomous Decisions in Criminal Law (provisorischer Arbeitstitel) Die Erkenntnisse in dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (K.I.) überschlagen sich und was vor wenigen Jahren noch als vollkommen unmöglich galt, ist heute bereits meist überholt. Auch die Rechtsbranche bleibt von diesen Entwicklungen nicht unberührt. In dieser Arbeit sollen diese neuen Möglichkeiten und Entwicklungen einerseits theoretisch untersucht und andererseits praktisch eingesetzt werden. Anhand von empirischen Evaluationen soll beurteilt werden, inwiefern sogenannte LLMs (Large Language Models) durch Prompting- und Finetuning-Techniken rechtliche Sachverhalte selbstständig beurteilen können. Es soll eine einsetzbare und testbare Architektur entwickelt werden, die einfache strafrechtlich relevante Sachverhalte weitgehend selbstständig beurteilen kann, sowie deren rechtliche Rahmenbe-dingungen (namentlich Anforderungen und Risiken) und Voraussetzungen für deren Einsatz untersucht werden. Das Strafrecht eignet sich aufgrund des oft klar schematischen Vorgehens, des Legalitätsprinzips und des Analogieverbots (klar beschriebene und abgeschlossene Rechtsgrundlagen) als ideale Domäne, um die technischen Möglichkeiten abzuklären, da der Umfang so relativ klar auf einzelne Delikte beschränkt werden, auf Analogien verzichtet und auf binären Output (strafbar/nicht strafbar) abstrahiert werden kann.

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The Use of Organoids to Promote 3R Under Swiss Law

Research Project  | 3 Project Members

Organoids - "mini organs" derived from stem cells - represent a promising alternative to animal testing. They could ultimately be used in a wide range of settings and have an impact on the 3Rs, by refining, reducing and, to an extent, replacing animal testing. Organoids could bridge the gap between preclinical and clinical research (human trials); for example, as part of drug testing procedures. However, there are several legal issues relating to their development, status and use that must be clarified before their potential can be fully exploited. "The legal status of organoids is currently relatively unclear in Switzerland," explains Alfred Früh, Professor of Private Law at the University of Basel. For example, where does the law stand on organoids grown from human stem cells? Does it make a difference legally whether the organoids are derived from heart, brain or embryonic tissues? The project will investigate how Swiss law approaches organoids and ask whether the current legal framework supports the 3R principles. In particular, it will seek to ascertain whether the law needs to be adapted and if so, what the changes might look like. "Our findings will provide legal clarity for researchers, as well as for legal experts in hospitals, at universities and in technology transfer. A solid legal foundation is urgently needed for practical applications if this technology is to be used in future."

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VolkswagenStiftung: "Algorithmische Analyse und Prognose von Gerichtsurteilen: Eine explorative Studie"

Research Project  | 1 Project Members

Ist Recht berechenbar? Das explorative Projekt sucht eine beispielhafte Antwort durch Anwendung von Methoden aus dem Bereich Machine Learning (ML), insbesondere Natural Language Processing (NLP). Als Anwendungsbeispiel dienen Rechtsentscheidungen über die Mitverantwortung an Straßenverkehrsunfällen. Die Antwort auf die Forschungsfrage ist von praktischer Bedeutung, da in Zukunft Fahrzeuge nicht (nur) von Menschen, sondern von Künstlicher Intelligenz gesteuert werden. Damit werden im Strassenverkehr Haftungsrisiken kalkulierbar. Das hat Konsequenzen nicht nur für Autoproduzenten und andere Verkehrsteilnehmer, sondern weit darüber hinaus. Denn bislang ruht unsere Rechtsordnung auf der Annahme, dass die Rechtsverantwortung für Schadensfälle durch Menschen zugewiesen werden sollte und diese Zuweisung in einem wertenden Prozess durch Gerichte erfolgt. Gerichtsurteile über die (Mit-) Verantwortung an Verkehrsunfällen sind ein Beispiel für Massenverfahren, die - mit Rücksicht auf die Rechtsgleichheit und Rechtssicherheit - bereits in der Vergangenheit für die Rechtspraxis anhand standardisierter Parameter aufgearbeitet wurden. Dies macht sich das Projekt zunutze, indem es (ausgehend von der Systematisierung durch Grüneberg, Haftungsquoten, 17. Aufl. 2022) zunächst ermittelt, ob die gerichtliche Zuweisung von Verantwortung perationalisierbar für Prognoseverfahren ist. Anschließend untersucht eine ökonomische Analyse mögliche Implikationen einer automatisierten Prognose von Haftungsquoten (am Beispiel der Ausgestaltung von autonomen Fahrzeugsystemen). Am Schluss steht eine kritische Reflektion, ob als wertende Rechtsentscheidungen wahrgenommene Gerichtsurteile für ML-Verfahren skalierbar und prognostizierbar sind. Das Ergebnis könnte die Haltung von Gerichten und Rechtsunterworfenen gegenüber der rechtlichen Verantwortungszuweisung beeinflussen.

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Die Schutzfähigkeit von Machine Learning Modellen - Überlegungen zur Schnittstelle von Recht und Technologie

Research Project  | 1 Project Members

Das Dissertationsprojekt setzt sich mit der Schutzfähigkeit von Machine Learning Modellen (ML-Modelle) auseinander. Untersucht wird, wie die ML-Modelle de lege lata geschützt sind und wie sie de lege ferenda geschützt werden sollten. Beim Machine Learning (ML), dem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), sind die Algorithmen lernfähig - sie entwickeln sich also aufgrund von Erfahrung basierend auf Daten selbstständig weiter. Das, was ein Machine Learning System (ML-System) durch die Trainingsdaten gelernt hat, wird in sog. ML-Modellen gespeichert. Das Potential von KI scheint in allen Lebensbereichen und über sämtliche Wirtschaftsbranchen hinweg grenzenlos zu sein. Daher erstaunt es nicht, dass der wirtschaftliche Wert von ML-Modellen, dem eigentlichen Herzstück eines ML-Systems, für deren Entwickler und Entwicklerinnen immens ist. Ebenso wenig verwundert es, dass das Interesse am rechtlichen Schutz von ML-Modellen gross ist. Das zeigt auch die zunehmende Forschung in Deutschland zur Frage nach der Schutzfähigkeit von ML-Modellen. Im Unterschied zu Deutschland ist diese Frage in der Schweiz bislang unerforscht. An die Schutzfähigkeit knüpfen sich verschiedene Fragen an, wie etwa nach dem Urheberrecht, Patentrecht, Lauterkeitsrecht oder dem Vertragsrecht. Kann ein ML-Modell urheberrechtlich als Computerprogramm qualifiziert werden? Ist es ein Sammelwerk? Stellt es eine patentierbare Erfindung dar? Ist ein lauterkeitsrechtlicher Schutz als Geschäftsgeheimnis möglich? Und wie kann ein ML-Modell vertraglich bestmöglich vor unerlaubter Verwendung und unbefugtem Kopieren geschützt werden? Ziel der Untersuchung ist ein umfassendes Standardwerk zur Schutzfähigkeit von ML-Modellen in der Schweiz, das mehr Rechtssicherheit schafft, Regelungslücken aufzeigt und zukunftsfähige Lösungsvorschläge unterbreitet.