Das Potenzial von KI zur Verbesserung von Asylentscheidungen

Rund 26,6 Millionen Menschen waren Mitte 2021 Flüchtlinge und 4,4 Millionen Asylbewerber. Ein zentrales Thema bei der Bewältigung dieser globalen Situation ist der Prozess, wer Flüchtlingsstatus erhält und wer nicht. Dieser Prozess wird als Flüchtlingsstatusbestimmung bezeichnet.

Forschung zeigt, dass die Vorhersage der Ergebnisse dieser Anträge ziemlich genau sein kann, oft zwischen 70% und 90% Genauigkeit erreicht. Fortgeschrittene Techniken analysieren Texte aus verschiedenen Rechtsgebieten, einschliesslich Flüchtlingsfällen. Einige Studien konnten sogar die Ergebnisse nur basierend auf der Identität des Richters vorhersagen. Ausserdem sind viele Faktoren, die in diesen Vorhersagen verwendet werden, nicht mit den Fällen selbst verbunden, sondern kommen von äusseren Einflüssen wie Nachrichtenberichten oder sogar dem Wetter am Tag der Anhörung.

Menschliche Urteile werden oft von diesen äusseren Faktoren beeinflusst, was zu Inkonsistenzen führt. Zum Beispiel können zwei Richter unterschiedliche Entscheidungen auf der Grundlage des gleichen Antrags treffen. Dieses Konzept, bekannt als "Noise", hebt hervor, wie äussere Faktoren die Entscheidungsfindung verzerren können.

#Die Rolle des Maschinenlernens

Diese Untersuchung schaut sich an, wie Maschinenlernen dazu beitragen könnte, Noise zu reduzieren und damit den Prozess der Flüchtlingsstatusbestimmung fairer zu gestalten. Wir behaupten nicht, dass Algorithmen menschliches Urteil vollständig ersetzen sollten; stattdessen glauben wir, dass sie die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen können, um die Qualität der Urteile zu verbessern.

Durch die Nutzung von Maschinenlerntools können wir sicherstellen, dass ähnliche Fälle ähnliche Ergebnisse erzielen. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die Unberechenbarkeit und Ungerechtigkeit zu reduzieren, die oft aus menschlichem Urteil entstehen. Wir schauen speziell darauf, wie solche Tools in Kanada und den USA eingesetzt werden können.

#Verständnis des Flüchtlingsrechts

Das Flüchtlingsrecht ist Teil des internationalen Rechts und eng mit den Menschenrechten verbunden. Um als Flüchtling anerkannt zu werden, muss eine Person eine "wohlbegründete Furcht vor Verfolgung" zeigen. Das kann auf Faktoren wie Rasse, Religion, Nationalität, Mitgliedschaft in sozialen Gruppen oder politische Ansichten basieren.

Richter treffen Entscheidungen basierend auf Interviews, Anhörungen und schriftlichen Anträgen. Diese Anträge werden oft mit Hilfe von verschiedenen Organisationen, einschliesslich NGOs und Fallmanagern, erstellt. Ein wichtiger Teil der Bewertung ist die Einschätzung der Glaubwürdigkeit des Antragstellers durch den Richter.

#Historische Perspektive auf KI in Rechtssystemen

Der Einsatz von KI in Rechtssystemen ist nichts Neues. Er begann vor Jahrzehnten mit Expertensystemen basierend auf vordefinierten Regeln. Heutzutage helfen KI-Anwendungen bei Grenzkontrollen und Migrationsaufgaben, wie der Vorhersage von Migrationsströmen und der Bearbeitung von Visumanträgen.

Seit 2019 entwickelt das UNHCR seine Datenbank RefWorld, die Fälle, Gesetze und Berichte zum Flüchtlingsstatus zusammenfasst. Verbesserungen auf dieser Plattform umfassen erweiterte Suchfunktionen und das Extrahieren relevanter Informationen für Juristen.

#Herausforderungen mit KI in der rechtlichen Entscheidungsfindung

Bei der Einführung von KI im rechtlichen Bereich treten verschiedene Herausforderungen auf. Dazu gehören technische Einschränkungen, der Bedarf an signifikanten Daten, Bedenken hinsichtlich der Fairness der Entscheidungsfindung und das Risiko, vorhandene Vorurteile zu reproduzieren. Es gibt auch Datenschutzbedenken, wie KI den rechtlichen Prozess beeinflusst.

Obwohl die Forschung zu KI im internationalen Recht, insbesondere im Flüchtlingsrecht, begrenzt ist, bieten breitere Studien zu juristischer KI nützliche Einblicke.

#Noise in rechtlichen Entscheidungen

Für diese Analyse konzentrieren wir uns auf das Noise, das Asylentscheidungen beeinflussen kann. Noise kann als unerwünschte Zufälligkeit verstanden werden, die zu inkonsistenten Ergebnissen führt. Drei Arten von Noise können identifiziert werden:

1. Gelegenheits-Niose: Äussere Faktoren wie die Zeit und der Ort von Anhörungen.
2. Level-Niose: Verschiedene Richter können zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen im selben Fall kommen.
3. Muster-Niose: Richter können von verschiedenen Faktoren auf unterschiedliche Weise beeinflusst werden.

Während Bias in rechtlichen Entscheidungen gut erforscht ist, ist es wichtig, ihn von Noise zu unterscheiden. Bias folgt normalerweise einem erkennbaren Muster, während Noise weniger vorhersagbar und schwieriger zu identifizieren ist.

#Ziele der Recherche

Das Hauptziel hier ist es, Wege zu finden, um Entscheidungen in der Flüchtlingsstatusbestimmung zu verbessern. Der Fokus liegt auf den kognitiven Aspekten der Entscheidungsfindung und nicht auf den breiteren institutionellen Faktoren. Durch die Kombination von KI-Tools mit menschlichem Urteil hoffen wir, Noise in diesen Entscheidungen zu reduzieren.

Mit dem Verständnis, dass Algorithmen Bias nicht beseitigen können, können sie dennoch helfen, Noise zu verringern. Diese Zusammenarbeit kann dazu beitragen, gerechtere Entscheidungen zu treffen, da sie sowohl die Stärken menschlicher Intuition als auch die Fähigkeiten der Maschinenverarbeitung nutzt.

#Bewertung von Asylentscheidungen

Asylentscheidungen basieren auf expliziten rechtlichen Kriterien, die aus internationalen Abkommen abgeleitet sind. Antragsteller müssen gültige Gründe für die Beantragung des Flüchtlingsstatus vorlegen. Obwohl es Standards für Entscheidungen gibt, ist der Prozess nicht einfach. Faktoren wie der Hintergrund einer Person, Sprachbarrieren und traumatische Erfahrungen können die Bewertung der Glaubwürdigkeit erschweren.

Eine "gute" Entscheidung sollte mit den lokalen Gesetzen und internationalen Abkommen übereinstimmen. Fairness in Entscheidungen ist entscheidend, ebenso wie die Konsistenz mit Länderberichten, die die Bedingungen im Heimatland des Antragstellers skizzieren.

#Variabilität und externe Einflüsse in Entscheidungen

Forschung hat gezeigt, dass Variabilität in Asylentscheidungen existiert, was darauf hindeutet, dass die Ergebnisse stark von äusseren Faktoren abhängen können. Zum Beispiel haben Studien in den Vereinigten Staaten ergeben, dass ein erheblicher Teil der Ergebnisse mit externen Elementen und nicht mit spezifischen Fallfakten korreliert.

Eine Studie verwendete 137 Merkmale, um Asylentscheidungen vorherzusagen, und fand heraus, dass nur 20% der Informationen direkt aus dem Fall selbst stammten, während die verbleibenden 80% von äusseren Einflüssen kamen. Eine andere Studie stellte fest, dass selbst ein Merkmal, wie die Identität des Richters, eine 71%ige Genauigkeit bei Vorhersagen liefern konnte.

#Mögliche Gründe für inkonsistente Ergebnisse

Mehrere Hypothesen können die Inkonsistenzen bei Asylentscheidungen erklären. Besonders die Identität des Richters kann die Entscheidung erheblich beeinflussen. Einige Richter haben eine hohe Genehmigungsrate für Asylanträge, während andere fast alle Anträge ablehnen.

Ein weiterer Faktor könnte die kognitive Überlastung sein, bei der Richter mit zu vielen Informationen konfrontiert sind und Schwierigkeiten haben, fundierte Entscheidungen zu treffen. Algorithmen könnten helfen, die Kognitive Belastung der Richter zu verringern, sodass sie sich auf die wesentlichen Aspekte jedes Falls konzentrieren können.

Es ist auch möglich, dass Richter auf Abkürzungen zurückgreifen, sich hauptsächlich auf Länderberichte konzentrieren und nicht alle spezifischen Einzelheiten des Falls berücksichtigen.

#Ansätze zur Verbesserung der rechtlichen Argumentation

Die Verbesserung der menschlichen Argumentation mit KI-Tools erfordert es, die rechtliche Entscheidungsfindung in verständliche Schritte zu zerlegen. Das bedeutet, logische Prozesse zu identifizieren, die von Maschinen repliziert werden können. Während diese Aufgabe komplex ist, können zwei Hauptwege beschritten werden:

1. Bewertung von Alternativen: Die Risiken des Nichtgewährens von Asyl an jemanden, der qualifiziert ist, gegen die Risiken des Gewährens an jemanden, der es nicht ist, vergleichen.

2. Nutzung von Präzedenzfällen: Das Vertrauen auf die Erfahrung von Richtern, um ihre Argumentation basierend auf früheren Fällen zu leiten.

Der Fokus auf Analogien legt nahe, dass ähnliche Fälle ähnliche Entscheidungen hervorrufen sollten, was die Idee der prädiktiven Analyse und das Nutzen früherer Entscheidungen zur Informierung aktueller Urteile unterstützt.

#Vorteile datengestützter Tools

Der Einsatz von KI in rechtlichen Kontexten hat mehrere Funktionalitäten:

• Juristische Vorhersagetools können die Ergebnisse von Fällen prognostizieren.
• Effizientes Datenbankmanagement kann relevante rechtliche Texte organisieren.
• Informationsabruf kann helfen, notwendige Dokumentationen schnell zu finden.
• Ähnlichkeitsanalysen können helfen, relevante frühere Fälle zu identifizieren.

#Messung von Noise

Um Noise zu messen, brauchen wir mehrere Datenpunkte. Das beinhaltet die Analyse von Entscheidungen verschiedener Richter, um interpersonelles Noise zu identifizieren. Für intrapersonales Noise können Richter gebeten werden, Fälle erneut zu bewerten, um die Konsistenz ihrer Urteile zu überprüfen.

#Vorgeschlagene Experimente zur Noise-Reduktion

Wir schlagen vor, KI-Funktionalitäten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in Asylfällen zu nutzen. Dazu gehört:

1. Bewertung externer Einflüsse: Verwendung prädiktiver Modelle zur Identifizierung, welche externen Merkmale die Entscheidungen am stärksten beeinflussen.
2. Unterstützung der kognitiven Fähigkeiten: Organisation von Datenbankinformationen, um den Zugang zu relevanten rechtlichen Texten zu erleichtern und Anträge zusammenzufassen, um die wichtigsten Argumente hervorzuheben.
3. Abgleich von Fällen mit Berichten: Überprüfung der Verbindung zwischen den Hintergründen der Antragsteller und den Ergebnissen ihrer Fälle im Vergleich zu Länderberichten.

#Fazit

Diese Untersuchung betont, dass, während KI menschliches Urteil in der Flüchtlingsstatusgerichtsbarkeit nicht ersetzen sollte, sie den Entscheidungsprozess unterstützen kann. Die Balance zwischen den Fähigkeiten der KI und dem menschlichen Urteil kann zu gerechteren und konsistenteren Ergebnissen führen, wodurch Vertrauen bei Asylsuchenden und Juristen gleichermassen gefördert wird.