Unsere neue Kollegin Regina Weder ist nun seit bald fünf Monaten bei Public Sector Law. Höchste Zeit, sie vorzustellen und im Rahmen eines Austauschs unter Arbeitskolleginnen auszufragen.
von Esther Zysset/Regina Weder
Das Wichtigste zuerst, liebe Regina: Wie landet man vom Rechtsstudium in St. Gallen und preisgekrönter Forschung bei Public Sector Law?
Regina: Mich hat schon immer interessiert, wie eine Gesellschaft organisiert wird. Damit war der erste Schritt klar: ab ins Rechtsstudium. Meine Wahl fiel deshalb auf die Universität St. Gallen, weil neben den juristischen Kernfächern auch Geschichte, Philosophie und Technik auf dem Stundenplan standen, quasi ein Menü à la carte für Neugierige. Beim öffentlichen Recht war es dann rasch um mich geschehen: Demokratie und Rechtsstaatlichkeit sprechen die Idealistin in mir an. Im Master verband ich das mit neuen Technologien, danach ging es fürs Doktorat nach Aarau ans Zentrum für Demokratie und an die Universität Zürich. Noch bevor generative KI zum Dauerthema an jedem Apéro und in jedem LinkedIn-Post wurde, hatte ich mir die Transparenzproblematik von Machine-Learning-Systemen im Verwaltungsverfahren vorgenommen. 360 Seiten und unzählige verworfene Kapitel später ist die Dissertation im Druck, und ich bin neuerdings bei Public Sector Law mit an Bord.
Willkommen im Maschinenraum der Juristerei! Wir schätzen uns glücklich, dich dabei zu haben. Nach Jahren in der Wissenschaft ist die Beratung bestimmt etwas ein Schock. Was schätzt du an der Arbeit hier?
Regina: Ich bereue den Wechsel nicht. In spannenden Mandaten kann ich mein Interesse für die rechtlichen Rahmenbedingungen des öffentlichen Sektors vertiefen, vor allem im Kontext der Digitalisierung. Mir gefällt es, dogmatische Präzision mit kreativem Denken zu verbinden, denn für gute Lösungen für unsere Klientschaft braucht es oftmals ungewöhnliche Ideen und auch etwas Pragmatismus. Mir gefällt zudem die Kombination zwischen hohen qualitativen Ansprüchen und der sehr menschlichen Kultur, die ich bei Public Sector Law vorfinde*. Und dass ich meine wissenschaftliche Expertise zu KI ganz unmittelbar in die Beratung einbringen kann, ist das Tüpfelchen auf dem i.
[*Hinweis: Dieser Satz wurde möglicherweise von der Marketing-Abteilung nachträglich eingefügt. Wir werden es nie mit Sicherheit wissen.]
Man sagt, eine Doktorarbeit sei eine Serie von Krisen mit Fussnoten. Gab es bei dir auch die existentiellen Zweifel? Und würdest du nochmals eine Dissertation schreiben?
Regina: Krisen und Zweifel gehören in einem gesunden Mass dazu, besonders bei interdisziplinären Themen, wo man sich ständig Gedanken zur Methodik machen muss und sich kaum auf bestehende Lehrmeinungen stützen kann. Unangenehm sind solche Phasen unbestritten, aber auch erstaunlich produktiv: Sie zeigen einem, wann es Zeit ist, Annahmen zu hinterfragen, den Kurs zu korrigieren oder ausgetretene Pfade zu verlassen. Und manchmal muss man schlicht akzeptieren, dass die eigene Arbeit lose Enden hat. Das ist nicht tragisch, denn da können andere weiterforschen! Auf die Höhen und Tiefen dieses Prozesses würde ich auf keinen Fall verzichten, er hat mein Denken enorm weitergebracht. Also: Ja, jederzeit wieder.
Dein Wissen hat uns in Mandaten schon mehrfach weitergebracht. Kannst du uns die Erkenntnisse in drei, oder ok, vielleicht fünf, Sätzen auf den Punkt bringen?
Regina: Ich untersuche, welche Transparenzanforderungen das rechtliche Gehör stellt, wenn Behörden Machine-Learning-Systeme im Verwaltungsverfahren einsetzen. Ich zeige auf, dass der Umsetzung der Transparenzfunktionen aktuell verschiedene Hindernisse im Weg stehen. Der Rechtsrahmen ist nicht auf die technische Komplexität dieser Systeme ausgerichtet und vernachlässigt ihre Entstehungsbedingungen, also Fragen im Zusammenhang mit Trainingsdaten, Modellentwicklung und Designentscheidungen. Dabei entstehen genau dort viele Fehlerquellen und Diskriminierungsrisiken. Darauf aufbauend entwickle und prüfe ich Reformansätze: Transparenzrechte auch für Trainingsdaten und Designentscheidungen, eine algorithmische Aufsichtsbehörde oder technische Sicherungsmechanismen.
Müssen wir also an KI-gestützte Entscheide im Endeffekt höhere Anforderungen stellen als an menschliche?
Regina: Im Gegenteil! Ich plädiere nicht für erhöhte, sondern für sachgerechte Transparenzanforderungen, die den Besonderheiten der Machine-Learning-Verfahren, vor allem in der inhaltlichen Steuerung sowie den dort spezifischen Fehlerquellen, Rechnung tragen. Auch menschliche Entscheidverfahren können äusserst intransparent und fehlerbehaftet sein. Genau darum kennen wir rechtsstaatliche Sicherungsmechanismen wie Transparenz und Rechtsschutz. Die Herausforderung ist, diese Grundsätze in der heutigen Zeit so weiterzuentwickeln, dass sie auch bei maschinell unterstützten Verfahren wirksam greifen.
Du hast im Gymnasium das Schwerpunktfach Latein belegt, was mich (Esther) schwer beeindruckt. Kannst du uns eine kleine abschliessende Botschaft auf Latein hinterlassen, um dieses Interview so richtig grandios zu beenden?
Regina: Feliciter hodie intellegentia artificialis exstat; alioquin in hac quaestione defecissem. Feliciter autem tum nondum exstabat; alioquin fortasse numquam linguam Latinam didicissem.
[Zum Glück gibt es heute Künstliche Intelligenz, sonst wäre ich an dieser Frage gescheitert. Zum Glück gab es damals noch keine Künstliche Intelligenz, sonst hätte ich wohl nie effektiv Latein gelernt.]
Die Dissertation von Regina Weder, Transparenz von Machine-Learning-basierten Verwaltungsverfahren, Anforderungen und Hindernisse, wird voraussichtlich ab Ende 2026 open access online sowie in jeder guten Buchhandlung erhältlich sein.
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Bild: zur Verfügung gestellt
