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Entscheidungsautomatisierung

In diesem Kapitel behandelt Prof. Stephan Breidenbach verschiedene juristische Entscheidungsprozesse und schildert, wie die Muster dieser Prozesse in Code übertragen werden können, um sie mit Computern zu automatisieren.

Normen designen

Rulemapping erfasst (Regel-)Wissen, indem es Normen im Handlungszusammenhang abbildet. Können wir diesen Vorgang nicht umkehren und Gesetze und Normen so entwickeln? Wir starten mit einer Regelungsfrage. Welche Bausteine brauchen wir, um sie zu beantworten? Wir entwerfen die Tatbestandsmerkmale. Wir verbinden diese Bausteine mit Regeln und ordnen die Regeln in einer Architektur. Wir designen die Normen. Und damit auch den Code.

Design verlangt Sichtbarkeit und Nachvollziehbarkeit. Es ist keine lineare Vorgehensweise, sondern ein dynamischer und iterativer Prozess. Design arbeitet daher in der Regel mit Visualisierung. Wird dagegen, wie in praktisch jedem Norm-Design-Prozess, frühzeitig ein Text geschrieben, hat das Konsequenzen. Um den Text zu verstehen, müssen wieder Bausteine, Regeln und Architektur im Kopf nachvollzogen werden. Juristische Laien können das in der Regel nicht leisten. Interdisziplinäre Zusammenarbeit wird massiv erschwert. Das Regelwerk verschwindet im Text und sichert die Domäne der Juristen. Je früher in diesem Prozess Text geschrieben wird, um so eher verlieren Nicht-Fachleute den Anschluss an den Designprozess.

Die gute Nachricht ist: Bausteine, Regeln und Architektur laden ein zu visualisieren. Jedes Tatbestandsmerkmal kann als Baustein gedacht und dargestellt werden. Lego for Law. Bausteine werden nach Regeln gruppiert und in den Zusammenhang einer größeren Architektur gestellt. Das Legobild stimmt immer noch. Dabei ist die Perspektive des späteren Anwenders entscheidend. In welchem Handlungszusammenhang werden die Normen verwendet werden. Welche Fragen sollen sie beantworten.  Alles kann natürlich jederzeit verändert, umgruppiert, ergänzt oder ersetzt werden.

Entwickelt wurde Rulemapping, um komplizierte Normgeflechte nachvollziehbar zu machen. Für den Designprozess von Normen bietet es sich nun an, von Anfang an so zu arbeiten. Ergebnis sind dann nicht nur von allen Beteiligten nachvollziehbare Regeln. Sie tragen zugleich ihren Vollzug in sich. Es ist Machine Readable Legislation. Übersetzt wird nicht von Text in Code. Sondern von „Code“ zu Code: durch visuell arbeitendes Design entsteht unmittelbar Code.

Der nächste Schritt ist naheliegend. Visualisiert sind die Regeln bereits – in einer visuellen Sprache, die jede Regel in ihrem Handlungszusammenhang wiedergibt. Das ist bereits ein digitales Format. Diese Darstellung produziert automatisch Code. Mit den notwendigen Textbausteinen und Formularen automatisiert dieser Code wiederum den gesamten Arbeitsablauf des Bearbeiters, ohne weitere Programmierung – ausgenommen notwendige Bewertungen.

Supervised Learning

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Künstliche Intelligenz

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Prof. Stephan Breidenbach
Prof. Stephan Breidenbach

Stephan Breidenbach ist ein deutscher Rechtswissenschaftler und Mediator. Er ist emeritierter Professor für Bürgerliches Recht, Zivilprozessrecht und Internationales Wirtschaftsrecht an der Europa-Universität Viadrina in Frankfurt und Professor für Mediation an der Universität Wien. Zuletzt hat er mit der Initiative German Zero ein 1,5-Grad-Gesetzespaket entwickelt.

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