@article{2018:yuan:lernende_r,
title = {Lernende Roboter und Fahrlässigkeitsdelikt},
year = {2018},
note = {Dieser Beitrag befasst sich mit der für die kognitive Robotik
besonders bedeutsamen Methode des Maschinellen Lernens und analysiert
dafür erforderliche menschliche Entscheidungen vor dem Hintergrund
der Fahrlässigkeitsdelikte. Nach einführenden Bemerkungen zu
grundlegenden Begrifflichkeiten (Roboter, Autonomie, Künstliche
Intelligenz) erfolgt zunächst eine Beschreibung des maschinellen
Lernprozesses unter Hervorhebung der vielfältigen damit verbundenen
Programmierentscheidungen. Anschließend wird im Lichte des
Fahrlässigkeitsdelikts untersucht, welche denkbaren Programmierfehler
(im weiteren Sinne) in diesem Prozess auftreten können, und
dargelegt, wie das bereits bestehende Recht Programmierer zu einem
sorgfaltspflichtgemäßen Verhalten motiviert. Wenngleich autonome
Agenten häufig als „Blackbox“ bezeichnet werden und ihre Aktionen
bisweilen unvorhersehbar erscheinen, darf der Mensch nicht vorschnell
aus der (strafrechtlichen) Verantwortung genommen und Taterfolge nur
dem Roboter „zugerechnet“ werden. Der Beitrag schließt mit
Gedanken zur Regulierung algorithmischer Entscheidungsprozesse unter
Verwendung Maschinellen Lernens und hebt hervor, dass Algorithmen
nicht per se, sondern nur im jeweiligen Anwendungszusammenhang zum
Gegenstand straf- und ordnungsrechtlicher Regulierung werden sollten.},
journal = {RW Rechtswissenschaft},
pages = {477--504},
author = {Yuan, Tianyu},
volume = {9},
number = {4}
}