Digitale Beweissammlung beim Internationalen Strafgerichtshof: Versprechen und Fallstricke

von Hayley Evans und Mahir Hazim

5. Juli 2023

In diesem Sommer machte die Beweiserhebung am Internationalen Strafgerichtshof (IStGH) mit der Einführung von OTPLink einen großen Schritt vorwärts. Die neue Online-Plattform bietet Zeugen internationaler Verbrechen – darunter Vergewaltigung, Folter, Mord und Versklavung – eine leichter zugängliche Möglichkeit, Informationen direkt und in Echtzeit an die Staatsanwaltschaft zu übermitteln. OTPLink ergänzt die größere Digitalisierungsinitiative des ICC, Project Harmony, die Cloud-Computing-Funktionen und künstliche Intelligenz nutzt, um große Mengen komplexer Informationen und Beweise zu überprüfen. Zusammen versprechen diese Initiativen eine leichter zugängliche Informationsübermittlung, eine optimierte und sichere Informationsverarbeitung, -speicherung und -aufbewahrung sowie eine effizientere Analyse komplexer Informationen. Letztendlich sollten die Instrumente das Projekt der internationalen Strafjustiz unterstützen, indem sie Opfern und Zeugen mehr Entscheidungsfreiheit einräumen und die Wahrheitsfindungsfunktion des Gerichtshofs beschleunigen.

So vielversprechend die neuen Systeme auch sein mögen, sie haben auch Nachteile und potenzielle Fallstricke. Analphabetismus, Sprachbarrieren und mangelnde digitale Konnektivität schränken den Zugriff auf OTPLink auf eine Weise ein, die durch spezielle ICC-Outreach- und Übersetzungssoftware gemildert werden kann. Die maschinellen Lerntools von Project Harmony werden bei der Identifizierung von Gewaltmustern und Einzelpersonen helfen. Daher ist die Reduzierung von Problemen algorithmischer Voreingenommenheit für den Erfolg des Programms von entscheidender Bedeutung. Schließlich besteht ein reales Risiko, dass Einzelpersonen oder Organisationen falsche oder irreführende Informationen als Beweismittel an die Datenbank übermitteln. Das bedeutet, dass alle Modelle für maschinelles Lernen einer strengen digitalen und manuellen Überwachung unterzogen werden sollten und die Modelle anhand solcher irreführenden Eingabedaten trainiert werden sollten.

Am 24. Mai startete das Büro des ICC (Office of the Prosecutor, OTP) OTPLink, eine neue Online-Plattform, die es Opfern, Zeugen, zivilgesellschaftlichen Organisationen und Regierungsstellen ermöglicht, Informationen oder Beweise im Zusammenhang mit internationalen Verbrechen direkt an das OTP zu übermitteln. Bei der neuen Schnittstelle handelt es sich um ein zentralisiertes System mit einem „Single-Access-Point“, das verschiedene ältere Informationserfassungssysteme, einschließlich OTP Pathway, ersetzt und konsolidiert.

OTPLink wurde in erster Linie für den Empfang von Eingaben gemäß Artikel 15 erstellt, akzeptiert und verarbeitet jedoch auch Eingaben im Zusammenhang mit untersuchten Situationen. Mitteilungen gemäß Artikel 15 sind Informationen, die Einzelpersonen oder Organisationen entweder vor oder nach der Eröffnung einer vorläufigen Prüfung an das OTP senden. Möglicherweise hat die Plattform eine größere Bedeutung für Situationen, die einer vorläufigen Untersuchung unterliegen, d Sicherheits- und Kooperationsprobleme behindern den Zugang zu Informationen und Beweismitteln. In solchen Fällen kann der Erfolg der OTP-Prüfung oder -Untersuchung von den von Dritten vorgelegten Informationen und Beweisen abhängen, und OTPLink kann zu einer wichtigen Quelle – und möglicherweise dem einzigen Tool zum Austausch von Informationen und Beweisen – werden, das das OTP mit Zeugen, Opfern usw. verbindet. und andere Stakeholder. In der Vergangenheit hat das OTP separate und temporäre Online-Formulare erstellt, um Artikel 15-Informationen zu erhalten, aber OTPLink vereint diesen unzusammenhängenden Prozess in einem einzigen System und nutzt „eine digitale Aufbewahrungskette, die Informationen sammelt und speichert“ und „eine zuverlässige und manipulierbare Lösung“ erstellt. Nachweis des Erfassungs- und Bearbeitungsprozesses.“

OTPLink ist einfach und benutzerfreundlich. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, ihre Informationen oder Beweise anonym oder unter Angabe ihres Namens und ihrer Kontaktinformationen einzureichen. Bei der Übermittlung können Benutzer Details zum Vorfall angeben, einschließlich des Namens und des Datums, an dem er aufgetreten ist. Die Plattform bietet außerdem eine interaktive Online-Karte, mit der Benutzer den genauen Ort des Vorfalls bestimmen können. Schließlich ermöglicht OTPLink Benutzern das Hochladen von bis zu 1000 Dateien, wobei für jede Einreichung fast 4 GB vorgesehen sind. Die einzige Sprache der Online-Oberfläche ist Englisch.

Obwohl OTPLink an sich eine Innovation darstellt, stellt es nur einen Teil einer größeren Anstrengung des ICC-Staatsanwalts Karim Khan dar, die Art und Weise zu modernisieren, wie das Gericht potenzielle Beweise sammelt und verarbeitet. Im Februar kündigte Khan Project Harmony an, die ehrgeizige Evidenzmanagementplattform des OTP, die künstliche Intelligenz und cloudbasierte Funktionen nutzt. Project Harmony bietet Funktionen wie schnelle Mustererkennung, automatische Übersetzungen, Gesichtserkennung, Bildanreicherung, Übersetzungen von Mediendateien, gezielte Suche nach Quellmaterial, automatisierte Transkription sowie Video- und Bildanalyse. Obwohl keine dieser Innovationen für sich genommen neu ist, könnten sie sich in dieser Kombination als unschätzbar wertvoll für die Effizienz des OTP beim Sammeln, Speichern, Bewahren, Analysieren und Überprüfen von Beweismitteln erweisen. Beispielsweise könnten Tools zur Gesichtserkennung den Ermittlern bei der Entwicklung von Hinweisen helfen und es ihnen ermöglichen, mehrere Bilder, auf denen möglicherweise dieselbe Person abgebildet ist, schneller zu vergleichen.

Während Wissenschaftler und Praktiker seit mehreren Jahren die Schaffung eines optimierten Datenspeichers für Informationen und Beweise fordern, behinderten Budgetprobleme den Fortschritt. Sowohl Project Harmony als auch OTPLink wurden größtenteils durch einen Zuschuss der Europäischen Union finanziert, um „ein modernes, effizientes Beweismanagementsystem“ aufzubauen und „Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Analyse und Verarbeitung von Daten zu entwickeln“. Microsoft, Accenture und ihr Joint Venture Avanade haben das OTP bei der Entwicklung der von Project Harmony umfassten Tools unterstützt, darunter auch das von OTPLink.

Trotz der Verbesserungen bei der Zugänglichkeit von OTPLink können einige der wichtigsten Interessengruppen, darunter Opfer und Zeugen, aufgrund von Analphabetismus, Sprachbarrieren oder fehlendem Internetzugang Schwierigkeiten beim Zugriff auf die Plattform haben. Möglicherweise mangelt es ihnen auch an Vertrauen in die Plattform selbst und sie haben Zweifel an der Sicherheit ihrer Einreichung oder der letztendlich angemessenen Bewertung ihrer Informationen. Die ICC Outreach Unit und das OTP sollten bei ihren bestehenden Outreach-Aktivitäten der Information der Stakeholder über OTPLink Vorrang einräumen und die Durchführung neuer Sensibilisierungskampagnen in sozialen Medien, im Fernsehen, im Radio und in Zeitschriften in lokalen Sprachen in Betracht ziehen, die sich an betroffene Gemeinschaften richten.

Bedauerlicherweise sind die Outreach-Bemühungen des IStGH hinsichtlich seiner vorläufigen Prüfungen und Ermittlungen gemischt. Beispielsweise hat die ICC Outreach Unit in Gerichtsbarkeiten wie Côte d'Ivoire, Mali, Sudan und Uganda positive Aktivitäten durchgeführt, darunter Informationsveranstaltungen über das Mandat und die Zuständigkeit des Gerichtshofs und hielt betroffene Gemeinschaften und Opfer über den Fortschritt bestimmter Fälle im Rahmen des ICC auf dem Laufenden Die Berücksichtigung des IStGH erfolgt durch Radio- und Fernsehprogramme in den Landessprachen. In anderen Gerichtsbarkeiten wie Bangladesch/Myanmar, Burundi, der Zentralafrikanischen Republik, der Demokratischen Republik Kongo, Georgien, Kenia, Libyen, Palästina und den Philippinen gilt dies jedoch Die Aktivitäten der Outreach Unit beschränkten sich auf die Durchführung von Online-Aktivitäten, die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Journalisten, der Zivilgesellschaft und Juristen sowie die Erstellung von Informationsblättern und Videos.

In den übrigen Gerichtsbarkeiten wie Afghanistan, der Ukraine und Venezuela gab es keine sinnvollen Outreach-Aktivitäten. Beispielsweise hat das OTP ein Online-Formular in Dari und Paschtu für die Übermittlung von Informationen während der späteren Phase der vorläufigen Prüfung in Afghanistan erstellt. Allerdings wussten – abgesehen von interessierten Anwälten und zivilgesellschaftlichen Organisationen – nur wenige Personen von der Form. Obwohl das Formular auf der ICC-Website verfügbar war, hat der ICC es unseres Wissens nach nie im Land beworben.

Mit der Einführung von OTPLink ist es für das OTP von größter Bedeutung, sich der Herausforderung der Zugänglichkeit und Bekanntheit zu stellen und sicherzustellen, dass seine neue Plattform alle erreicht. Der Dialog mit der Zivilgesellschaft wird von entscheidender Bedeutung sein. Lokale und internationale Zivilgesellschafts- und Menschenrechtsorganisationen können daran arbeiten, realistische Erwartungen darüber zu vermitteln, was der IStGH mit individuellen Informationen und Beweisen tun kann und was nicht. Diese Organisationen sind oft besser in der Lage, Outreach-Aktivitäten und Informationsveranstaltungen über die neue Plattform durchzuführen und die betroffenen Gemeinden, Opfer und Zeugen darüber zu informieren, wie sie die Schnittstelle effektiv finden und nutzen können. Darüber hinaus kann das OTP mit der Zivilgesellschaft und anderen Interessengruppen zusammenarbeiten, um deren Kapazitäten, Wissen und Bewusstsein für die Beweisstandards und -techniken des IStGH sowie für die Art und Weise, wie es mit betroffenen Gemeinschaften interagiert, zu erhöhen, um über die neue Plattform relevantere und zulässigere Beweise zu erhalten. Das OTP könnte erwägen, Schulungen darüber abzuhalten, wie die neue Plattform genutzt werden sollte, und leicht verständliche Leitfäden zu Beweisstandards und Beweiserhebungstechniken in Übereinstimmung mit den geltenden Standards zu entwickeln.

Um die Zugänglichkeit der Plattform zu verbessern und die Beteiligung von Opfern und Zeugen zu maximieren, kann das OTP darüber hinaus die Schaffung derselben Online-Schnittstelle in den Landessprachen (und nicht nur auf Englisch) für jede Situation im Rahmen einer vorläufigen Untersuchung oder Untersuchung in Betracht ziehen. Zumindest kann das OTP die Plattform mit einem automatischen Online-Übersetzungstool wie Google Translate verknüpfen, um nicht englischsprachige Interessenvertreter einzuladen, ihre Informationen und Beweise in den lokalen Sprachen einzureichen und Text-to-Speech-Software zu integrieren, die Herausforderungen bewältigen könnte vom Analphabetismus.

Zu den Risiken, die mit dem Einsatz von maschinellem Lernen verbunden sind, gehören Fairness und kontradiktorische Beispiele, die beide darauf zurückzuführen sind, dass Werkzeuge für maschinelles Lernen nur so gut sind wie die Dateneingaben, die sie erhalten. Den Risiken kann durch kontinuierliches und strenges Training von Modellen für maschinelles Lernen sowie durch Expertenauthentifizierung und -verifizierung begegnet werden.

Fragen der Fairness, der algorithmischen Voreingenommenheit oder der Diskriminierung sind bei maschinellen Lernwerkzeugen allgegenwärtig, wo auch immer sie eingesetzt werden. In diesem Zusammenhang könnten Probleme mit algorithmischer Verzerrung dazu führen, dass Menschen einer bestimmten Rasse durch den Einsatz von Gesichtserkennungssoftware genauer identifiziert werden als Menschen einer anderen Rasse. Insbesondere Microsoft arbeitet seit Jahren daran, „fairere“ Gesichtserkennungsalgorithmen zu entwickeln, die keine unterschiedlichen Auswirkungen auf bestimmte Bevölkerungsgruppen, einschließlich Menschen mit dunklerer Haut, haben würden. Solche Verbesserungen sollen die Fehlklassifizierungsrate drastisch reduziert haben, und es wurden weitere Änderungen vorgenommen, um Verzerrungen vorzubeugen. Dennoch bleiben algorithmische Systeme nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Daher ist die Dateneingabe in die Modelle des Projekts von entscheidender Bedeutung. Daher sind ein vielfältiger Satz an Trainingsdaten, Techniken zur Verzerrungsminderung und eine regelmäßige Bewertung des maschinellen Lernmodells von entscheidender Bedeutung.

Angesichts des Kontexts, in dem die Datenbank betrieben wird, besteht ein weiteres potenzielles Problem in der Möglichkeit kontradiktorischer Beispiele – Eingaben in Modelle für maschinelles Lernen, die, wenn sie dem Modell zugeführt werden, dazu führen, dass Beispiele falsch klassifiziert werden. Beispielsweise kann ein maschinelles Lernmodell absichtlich dazu verleitet werden, ein Objekt oder eine Person falsch zu klassifizieren oder zu identifizieren – und oft mit einem hohen Maß an Sicherheit, dass die Klassifizierung tatsächlich korrekt ist. In einer Zeit von Deep Fakes und synthetischer Medientechnologie und in einem Kontext, in dem gegen staatliche Akteure ermittelt wird, kann die Nutzung kleiner, absichtlicher Datenverfälschungen nicht ausgeschlossen werden. Es ist auch nicht unrealistisch, sich eine ausgeklügelte, staatlich geförderte Desinformationskampagne vorzustellen, die falsche oder irreführende Daten liefert. Es wäre zum Beispiel nicht schwer, sich vorzustellen, dass eine Uniform digital gegen eine andere ausgetauscht wird oder dass ein Gesicht so verändert wird, dass es wie jemand anderes oder wie niemand aussieht. Ohne Zweifel arbeiten Microsoft, Accenture und Avanade eng zusammen, um sich vor gegnerischen Beispielen zu schützen, indem sie ihre eigenen Modelle entwickeln und trainieren. Dennoch sollten Projektentwickler in Zukunft die digitale und manuelle Erkennung gegnerischer Beispiele in Betracht ziehen. Und es sollte darauf geachtet werden, dass fiktive Informationen nicht als wahr gewertet werden und dass die Skepsis gegenüber solchen fiktiven Informationen nicht zur „Lügnerdividende“ führt. Wenn der Informationsbereich mit Fehlinformationen übersättigt ist, kann die bloße Androhung oder der Verdacht, dass Informationen geändert wurden, die Wahrheit ebenso stark verfälschen wie eine tatsächliche Änderung. Das bedeutet, dass die Gefahr irreführender Daten nicht überbewertet werden sollte.

Angesichts der erwarteten Flut an Mitteilungen nach Artikel 15 werden Tools für maschinelles Lernen eindeutig dabei helfen, riesige Mengen neuer Informationen und Daten zu verarbeiten. Dennoch bleibt der menschliche Aspekt der Informations- und Beweisverarbeitung und -prüfung von größter Bedeutung.

Die Einführung von OTPLink und Project Harmony durch das OTP sind zweifellos fortschrittliche Schritte für die internationale Strafjustiz. OTPLink wird erheblich zur Beweiserhebung und zum Informationsaustausch beitragen, mit dem Ziel, Straflosigkeit für die schlimmsten internationalen Verbrechen zu verhindern. OTPLink wird auch die direkte Einbindung externer Interessengruppen in das OTP verstärken, die Zugänglichkeit für potenzielle Opfer und Zeugen verbessern und ein Tool zum Sammeln von Beweisen und Informationen bereitstellen, das OTP-Ermittlern sonst möglicherweise nicht möglich wäre. Ein solches Instrument wird Überlebenden und Zeugen einiger der schlimmsten internationalen Verbrechen, darunter Vergewaltigung, Folter, Mord und Versklavung, eine beispiellose Entscheidungsfreiheit geben. Das Ziel von OTPLink wird jedoch nicht vollständig erreicht, wenn das OTP nicht in Outreach-Aktivitäten und Übersetzungsdienste investiert, um sicherzustellen, dass die Plattform und ihre effektive Nutzung alle Interessengruppen – einschließlich betroffener Gemeinschaften sowie potenzieller Opfer und Zeugen – in den vorläufig untersuchten Situationen erreichen Untersuchung.

Mit dem Ziel, die neueste Technologie zu nutzen, wird Project Harmony in ähnlicher Weise die Effizienz des gesamten Beweismanagements am ICC verbessern und es dem OTP ermöglichen, seine knappen Ressourcen strategisch zu nutzen und große Daten- und Beweismengen zu geringeren Kosten und in kürzerer Zeit zu analysieren Zeit. Allerdings ist Project Harmony auch anfällig für mehrere Risiken, darunter Fragen der Fairness und kontroverser Beispiele, die durch kontinuierliche Arbeit am Modell und Verbesserung der Authentifizierungsfunktionen angegangen werden müssen.

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