Von Nico Van der Beken, Lead Forensic Expert
Künstliche Intelligenz ist bereits fest in der modernen forensischen Technologiearbeit verankert. In unseren Mandaten kombinieren wir routinemässig kommerzielle KI-Dienste, grosse Sprachmodelle, spezialisierte Machine-Learning-Werkzeuge und privat betriebene KI-Plattformen, um Dokumente, Bilder, Audio und Video zu verarbeiten, Material zu übersetzen, Informationen zu extrahieren und Berichte vorzubereiten.
Die Frage ist also nicht mehr, ob KI eingesetzt werden soll. Sie wird es bereits, und wo sie zuverlässig funktioniert, sollte sie konsequent genutzt werden.
Die wichtigere Frage ist, ob ein ganzer forensischer Arbeitsablauf ohne fachliche Aufsicht sicher an KI übergeben werden kann. Heute lautet die Antwort: nein.
Drei Reifegrade
Nicht jede Aufgabe ist gleichermassen reif für die Automatisierung. Wir finden es hilfreich, in drei Kategorien zu denken:
- Ausgereift: geeignet für den systematischen Einsatz in einem kontrollierten, validierten Ablauf.
- Unterstützend: sehr nützlich, wesentliche Ergebnisse sollten aber überprüft werden.
- Vorsicht: gut, um Hinweise und Hypothesen zu gewinnen, aber nicht als alleinige Grundlage für eine beweisrechtliche Schlussfolgerung.
| Tätigkeit | Reifegrad |
|---|---|
| Metadatenextraktion, Dateiverarbeitung, OCR | Ausgereift |
| Erkennung exakter und naher Duplikate | Ausgereift |
| Extraktion von Personen, Organisationen, Orten und Daten | Ausgereift |
| Technologiegestützte Prüfung und Relevanzklassifizierung | Ausgereift |
| Maschinelle Übersetzung und Audiotranskription | Ausgereift / Unterstützend |
| Zusammenfassungen, Chronologien und Beziehungsanalysen | Ausgereift / Unterstützend |
| Handschrifterkennung und Gesichtsidentifikation | Unterstützend |
| Echtheits- und Deepfake-Prüfung | Unterstützend |
| Beweiswürdigung und abschliessende Schlussfolgerungen | Vorsicht |
Die Sicherung und Erhaltung von Beweismitteln ist ein Sonderfall. Dort bleiben deterministische forensische Werkzeuge die richtige Wahl, und KI sollte die Sicherungskontrollen nicht ersetzen.
Im Grundsatz ist das nicht neu. Technologiegestützte Prüfung (Technology-Assisted Review) wird in der eDiscovery seit über einem Jahrzehnt eingesetzt, wobei Fachexperten die Modelle trainieren und validieren. Dieselbe Logik gilt nun für generative und multimodale KI. Die Technologie kann einen enormen Teil der analytischen Arbeit leisten, und Validierung und Governance entscheiden, wie weit man sich auf ihre Ergebnisse verlassen kann.
Extraktion ist keine Schlussfolgerung
KI leistet am meisten, wenn die Aufgabe als Informationsextraktion formuliert ist. Vergleichen Sie zwei Anweisungen:
«Finde jede Person, die in dieser Sammlung genannt wird, und zeige mir das Dokument, die Seite, den Zeitstempel oder das Videobild, in dem jeder Name vorkommt.»
«Finde jede Person in dieser Sammlung und ermittle, wer sie wirklich ist und welche Rolle sie gespielt hat.»
Die erste lässt sich heute weitgehend automatisieren. Die zweite bündelt mehrere unterschiedliche Probleme:
- erkennen, dass unterschiedliche Schreibweisen, Aliasnamen oder Transliterationen dieselbe Person bezeichnen;
- verschiedene Personen mit demselben Namen auseinanderhalten;
- Gesichter, Stimmen, Konten und Dokumente einzelnen Personen zuordnen;
- beurteilen, ob Aussagen in den Beweismitteln zuverlässig sind;
- Widersprüche auflösen; und
- entscheiden, ob die Beweise überhaupt für eine Schlussfolgerung ausreichen.
KI kann bei jedem dieser Schritte helfen. Das heisst nicht, dass sie die endgültige Entscheidung allein treffen sollte. Generative Modelle sind darauf ausgelegt, plausible Antworten zu liefern, auch wenn die Beweislage unvollständig oder mehrdeutig ist. In der Forensik sind plausibel und bewiesen zwei sehr verschiedene Dinge.
Warum Fachwissen weiterhin zählt
Experten werden nicht deshalb weiterhin gebraucht, weil Menschen schneller lesen oder Namen besser erkennen als moderne KI. Zunehmend tun sie das nicht. Sie werden gebraucht, weil:
- Jemand den Arbeitsablauf gestalten muss. Eine Untersuchung ist nicht ein einzelner Prompt. Sie ist eine Kette aus Verarbeitung, OCR, Transkription, Übersetzung, Entitätsextraktion, Computer Vision und Sprachmodellen, abgestimmt auf die Beweismittel und die Fragestellung. Ein früher Fehler in dieser Kette pflanzt sich durch alle folgenden Schritte fort.
- Leistung gemessen und nicht vorausgesetzt werden muss. Ein Modell, das bei sauberen englischen Dokumenten gut funktioniert, kann sich bei schlechten Scans, Handschrift, gemischten Schriftsystemen, Akzenten oder Fachjargon ganz anders verhalten. Es muss mit repräsentativen Daten getestet werden. Das NIST AI Risk Management Framework betont dasselbe: Vertrauenswürdigkeit muss nachgewiesen und darf nicht aus scheinbarer Leistungsfähigkeit abgeleitet werden.
- Mehrdeutigkeit Urteilsvermögen erfordert. Zwei Verweise können dieselbe Person betreffen oder zwei Personen mit demselben Namen. Ein Gesicht kann jemandem ähneln, ohne diese Person zu sein. Ein Dokument kann schlicht falsch sein. Das sind Fragen der Beweiskraft, nicht der Verarbeitung.
- Ergebnisse nachvollziehbar bleiben müssen. Wenn ein System angibt, dass eine Person in den Beweismitteln vorkommt, muss ein Ermittler direkt zur Seite, zum Bild oder zum Aufnahmeabschnitt gelangen können, der dies belegt.
- Die Integrität der Beweismittel weiterhin gilt. Herkunft, Sicherung, Dokumentation und Reproduzierbarkeit verschwinden mit der Automatisierung nicht. Mehr Automatisierung macht sie eher noch wichtiger.
KI zuerst, vom Menschen kontrolliert
Das richtige Modell ist aus unserer Sicht weder eine traditionelle Prüfung mit gelegentlichem KI-Werkzeug noch eine autonome KI-Pipeline, die Beweismittel aufnimmt und Schlussfolgerungen liefert.
Das richtige Modell lautet KI zuerst, vom Menschen kontrolliert. KI verarbeitet so viel der Beweismittel, wie technisch und rechtlich angemessen ist. Sie extrahiert, klassifiziert, transkribiert, übersetzt, gruppiert, priorisiert und fasst zusammen, und zwar in maschinellem Umfang. Der menschliche Aufwand konzentriert sich dann dort, wo er den grössten Mehrwert schafft:
- wesentliche Ergebnisse validieren;
- Identitätsfragen, Widersprüche und Ausnahmen klären;
- massgebliche Übersetzungen und Transkriptionen bestätigen;
- beurteilen, ob die Beweise eine Schlussfolgerung stützen; und
- die Verantwortung für das übernehmen, was letztlich berichtet wird.
Fazit
KI kann bereits einen sehr grossen Teil der Arbeit übernehmen, und wir setzen sie umfassend ein. Es geht nicht darum, Arbeit zu schützen, die automatisiert werden könnte. Ausgereifte Fähigkeiten sollten überall dort automatisiert werden, wo sie Zeit, Kosten und unnötige Prüfung sparen.
Der Wert forensischer Technologieexpertise liegt heute darin, zu wissen, was sicher automatisiert werden kann und wie die Werkzeuge kombiniert und validiert werden. Er liegt auch darin, zu erkennen, wo Extraktion in Schlussfolgerung übergeht, und zu beurteilen, wann die Beweislage stark genug ist, um dafür einzustehen.
KI macht forensisches Fachwissen nicht überflüssig. Sie verändert, wo es eingesetzt wird.