Menü Schließen
Klicke hier zur PDF-Version des Beitrags!

Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und

trotz gene­ra­ti­ver KI 85–100

Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? Zeit für eine

ech­te Reform der Juris­ten­aus­bil­dung! 101–112

Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und

„fake rese­arch papers“. Neue For­men der

Wis­sen­schafts­kri­mi­na­li­tät in strafrechtlicher

Per­spek­ti­ve 113–124

War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi-

nen zu spre­chen – eine Moment­auf­nah­me der

Gene­ra­ti­ven KI im Janu­ar 2024 125–138

Von und für die Wissenschaft

Funk­tio­nen und Ver­or­tung Wissenschaftlicher

Bei­rä­te im deut­schen Wissenschaftssystem

139–148

Bespre­chung von Jür­gen Hand­ke, Handbuch

Hoch­schul­leh­re Digi­tal. Leit­fa­den für eine

moder­ne und medi­en­ge­rech­te Leh­re 149–152

Ver­sor­gungs­zu­sa­gen in der Wissenschaft -

Magnet oder Mobilitätshindernis?

Bericht über die Tagung des Ver­eins zur

För­de­rung des deut­schen und internationalen

Wis­sen­schafts­rechts e.V. am 24.11.2023 153–158

Dirk Heck­mann und Sarah Rachut

Wil­fried Bernhardt

Eric Hil­gen­dorf

Maria Kal­weit und Gabri­el Kalweit

Andre­as Beer, Dani­el Hech­ler, Peer Pasternack

Cars­ten Morgenroth

Soo Min Kim

Heft 2 / 2024

Auf­sät­ze

ISSN 2197–9197

Buch­be­spre­chung

BerichtO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T ( 2 0 2 4 )

Anru­fung des Hei­li­gen Ivo, Schutz­pa­tron der

Juris­ten 159–160

Aus­ge­gra­ben

ISSN 2197–9197I. Ein­lei­tung

1. Gene­ra­ti­ve KI „über­rollt“ uni­ver­si­tä­res Ler­nen, Leh­ren und

Prü­fen

a) Per­spek­ti­ve der Studierenden

b) Per­spek­ti­ve der Hochschule

c) Per­spek­ti­ve der Lehrenden

d) Zwi­schen­fa­zit

2. Ein­ord­nung gene­ra­ti­ver KI im Prüfungswesen

a) Anknüp­fungs­punkt „zuge­las­se­ne Hilfsmittel“

b) Anknüp­fungs­punkt „eigen­stän­di­ge Prüfungsleistung“

c) Fazit

3. Recht­li­che Herausforderungen

a) de lege lata

b) de lege ferenda

II. Recht­li­che Eckpunkte

1. Rele­van­te recht­li­che Anforderungen

a) Grund­rech­te (Art. 12 Abs. 1, Art. 3 Abs. 1, Art. 5 Abs. 3

GG)

b) Rechts­staat­li­che Anfor­de­run­gen, insb. Gesetzesvorbehalt

c) Ein­fach­ge­setz­li­ches Prüfungsrecht

d) Sat­zungs­recht (Prü­fungs­ord­nun­gen)

e) Daten­schutz­recht

2. Per­spek­ti­visch: „KI-Recht“

III. Eck­punk­te zur Sys­te­ma­tik des Ein­sat­zes gene­ra­ti­ver KI

1. Begriff­li­che Annäherung

a) Kei­ne Defi­ni­ti­on von Künst­li­cher Intelligenz

b) Zulas­sung, Ein­schrän­kung oder Ver­bot „tech­ni­scher

Hilfs­mit­tel“ bei der Vor­be­rei­tung, Durch­füh­rung und (Täu-

schungs-) Kon­trol­le von Prüfungen

2. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en I – Per­spek­ti­ve der

Stu­die­ren­den

a) Vor­be­mer­kung: Unter­schei­dung von beaufsichtigten

Prü­fun­gen (z.B. Klau­su­ren) und unbe­auf­sich­tig­ten schrift-

lichen Arbei­ten (Bache­lor­ar­bei­ten etc.)

b) Digi­ta­le Anwen­dun­gen für „unter­stütz­tes Lernen“

c) Gene­ra­ti­ve KI als Recher­che-Tool zu Prüfungsaufgaben

d) Gene­ra­ti­ve KI zur for­ma­len Ver­bes­se­rung eigenständig

erstell­ter Texte

e) Gene­ra­ti­ve KI als Instru­ment zu Inspi­ra­ti­on und Vorent-

wurf einer Aufgabenlösung

f) Gene­ra­ti­ve KI als Co-Erstel­le­rin einer Prüfungsleistung

3. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en II – Per­spek­ti­ve der

Hoch­schu­le

a) Ein­satz von KI-Detek­to­ren zur Täu­schungs­kon­trol­le und

Auf­de­ckung des KI-Ein­sat­zes durch Studierende

b) Exkurs: Ein­satz von KI zur Klausuraufsicht

c) Exkurs: Ein­satz von KI zum Lehr-/Lern-Moni­to­ring

d) Exkurs: Ein­satz gene­ra­ti­ver KI in der Hochschulverwal-

tung

4. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en III – Per­spek­ti­ve der

Leh­ren­den

a) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI zur Unter­stüt­zung der Lehre

b) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI zur Erstel­lung von Prüfungs-

auf­ga­ben

c) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI als Bestand­teil innovativer

Lehr- und Prüfungsformate

IV. Leit­ge­dan­ken zum rechts­si­che­ren Ein­satz gene­ra­ti­ver KI im

Prü­fungs­kon­text

1. Dis­clai­mer („work in progress“)

2. Regu­lie­rungs­be­darf

3. Ver­hält­nis­mä­ßi­ger Aus­gleich von Lehr- und Lernfreiheit

mit Chan­cen­ge­rech­tig­keit

V. Fazit

I. Ein­lei­tung

1. Gene­ra­ti­ve KI „über­rollt“ uni­ver­si­tä­res Ler­nen, Leh-

ren und Prüfen

Seit das US-ame­ri­ka­ni­sche Unter­neh­men Ope­nAI im

Novem­ber 2022 sei­ne KI-Anwen­dung ChatGPT1 nicht

nur einer brei­ten (welt­wei­ten) Öffent­lich­keit vorstellte,

son­dern auch zur kos­ten­lo­sen Nut­zung frei­gab, löste

dies einen regel­rech­ten Hype aus, der spä­tes­tens seit dem

Beginn des Jah­res 2023 auch Deutsch­land erreichte.

Damit erleb­te Künst­li­che Intel­li­genz (KI) ihren „iPho­ne-

Moment“, weil die­se tech­ni­sche Inno­va­ti­on ähn­lich wie

Smart­phones seit 2007 für vie­le Men­schen intuitiv

bedien­bar wird. ChatGPT ist ein fort­schritt­li­cher, natur-

sprach­ba­sier­ter Chat­bot und basiert auf einer Klas­se von

künst­li­chen neu­ro­na­len Netz­wer­ken (sog. Transformer-

Archi­tek­tur), die die Sprach­ver­ar­bei­tung (NLP – Natural

Lan­guage Pro­ces­sing) in den letz­ten Jah­ren auf ein Neu-

es Effi­zi­enz- und damit auch Qua­li­täts­ni­veau gehoben

haben. KI-gestütz­te Chat­bots wie Chat-GPT haben eine

Viel­zahl von Fähig­kei­ten, die es ihnen ermög­li­chen, auf

Dirk Heck­mann und Sarah Rachut

Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz

gene­ra­ti­ver KI

1

Dis­clai­mer: Die­ser Auf­satz ver­wen­det ChatGPT des US-ameri-

kani­schen Unter­neh­mens Ope­nAI pars pro toto für die neuere

Gene­ra­ti­on von Lar­ge Lan­guage Models, die ins­be­son­de­re der

auto­ma­ti­sier­ten Gene­rie­rung von Tex­ten die­nen. Es gibt mehr

als die­ses eine Pro­dukt (z.B. Jas­per, Goog­le Bard oder Perplexi-

ty), aber ChatGPT hat den größ­ten Bekannt­heits­grad, kommt

wahr­schein­lich auch am häu­figs­ten zum Ein­satz und kann damit

die hier auf­ge­wor­fe­nen The­men pla­ka­tiv adressieren.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

8 6

mensch­li­che Spra­che zu reagie­ren und eine Konversati-

on auf­recht­zu­er­hal­ten. So kann ChatGPT Fra­gen in ver-

schie­de­nen Spra­chen (auch Deutsch) beant­wor­ten und

sei­ne Ant­wor­ten in der fol­gen­den Inter­ak­ti­on vertiefen.

Die Anwen­dung kann auch aus dem Kon­text einer Kon-

ver­sa­ti­on, also aus deren bis­he­ri­gem Ver­lauf, ler­nen und

ist damit in der Lage, künf­ti­ge Inter­ak­tio­nen innerhalb

der­sel­ben Kon­ver­sa­ti­on zu ver­bes­sern. Dabei wirkt es

wie ein zwar sehr talen­tier­tes, über gro­ßes Wis­sen verfü-

gen­des, aber doch viel­fach auch uner­fah­re­nes, ungebil-

detes und lern­be­dürf­ti­ges (digi­ta­les) Assistenzsystem,

des­sen beein­dru­cken­des Sprach­mo­dell eine massive

Wis­sens­ba­sis zuwei­len auch dazu ver­wen­det, plausible

For­mu­lie­run­gen für sach­lich fal­sche Aus­sa­gen zu for-

mulie­ren. Damit sind zugleich die größ­ten Vor­tei­le und

Chan­cen und die größ­ten Nach­tei­le und Risiken

beschrie­ben: Bei rich­ti­gem, reflek­tier­tem und verant-

wortungs­be­wuss­tem Ein­satz bie­tet ChatGPT eine große

Hil­fe bei text­ba­sier­ten Arbeits­pro­zes­sen, die schneller,

genau­er und effi­zi­en­ter wer­den kön­nen – ein eher unkri-

tischer Umgang mit sol­chen KI-Text­ge­ne­ra­to­ren bis hin

zu unge­prüf­ter Ver­wen­dung sei­ner Ergeb­nis­se kann

jedoch je nach Trag­wei­te der feh­ler­haf­ten Textinhalte

fata­le Fol­gen haben. Ver­gleich­ba­res gilt für multimodale

Anwen­dun­gen, also Bil­der, Bewegt­bild (Vide­os) und

wei­te­ren Con­tent. Die­se tech­ni­sche Ent­wick­lung hat

auch für Hoch­schu­len aller­größ­te Bedeu­tung: Zum

einen, weil Stu­die­ren­de ChatGPT wie selbstverständlich

nut­zen (kön­nen), zum ande­ren, weil es die verantwor-

tungs­vol­le Auf­ga­be von Wis­sen­schaft ist, die mit dieser

Ent­wick­lung ein­her­ge­hen­den Dis­rup­tio­nen zu erken-

nen, ein­zu­ord­nen und die rich­ti­gen Schlussfolgerungen

für Leh­re und Stu­di­um, Prü­fung und Arbeits­welt zu zie-

hen. Dabei sind unter­schied­li­che Per­spek­ti­ven einzu-

neh­men.

a) Per­spek­ti­ve der Studierenden

Aus Sicht der Stu­die­ren­den gilt, dass ein Tool wie ChatG-

PT so oder so – zumin­dest von einem Teil – eingesetzt

wird, ob nun zur Arbeits­er­leich­te­rung, mit Täuschungs-

absicht oder auch ein­fach des­halb, weil gene­ra­ti­ve KI

schon bald ein selbst­ver­ständ­li­cher Bestand­teil großer

Tei­le des Arbeits­le­bens und sei­ner Wertschöpfungsket-

ten sein wird: Kann und darf man das im Stu­di­um igno-

rie­ren? Haben Stu­die­ren­de nicht einen Anspruch darauf,

dass die Hoch­schu­len sie auf ihr künf­ti­ges Berufsleben

ange­mes­sen vor­be­rei­ten – und zwar unter den künftigen

Bedin­gun­gen, nicht nach Maß­ga­be über­kom­me­ner Cur-

ricu­la?

b) Per­spek­ti­ve der Hochschule

Für die Hoch­schu­len stel­len sich – vice ver­sa – grundle-

gen­de Fra­gen, wie sie die durch gene­ra­ti­ve KI noch ein-

mal beschleu­nig­te digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on insbesondere

der Arbeits­welt in ihren Stu­di­en- und Prüfungsstruktu-

ren berück­sich­ti­gen kön­nen. Ganz kurz­fris­tig müssen

sie aber auch dar­auf reagie­ren, dass Prüfungsergebnisse

durch den Ein­satz gene­ra­ti­ver KI ver­fälscht sein können.

Kön­nen oder müs­sen Hoch­schu­len sol­che innovativen

Anwen­dun­gen am Ende sogar zumin­dest im Prüfungs-

gesche­hen ver­bie­ten? Wie aber kon­trol­liert man dies?

c) Per­spek­ti­ve der Lehrenden

Die Leh­ren­den wie­der­um sind jene Akteu­re, die einer-

seits den Bedürf­nis­sen der Stu­die­ren­den Rech­nung tra-

gen müs­sen, ande­rer­seits Vor­ga­ben der Hochschullei-

tung umset­zen sol­len, soweit dies etwa der Unterbin-

dung von Täu­schungs­hand­lun­gen bzw. der Herstellung

von Chan­cen­ge­rech­tig­keit dient. Bei alle­dem muss ihr

eige­ner Gestal­tungs­spiel­raum in fach­li­cher und didakti-

scher Hin­sicht erhal­ten blei­ben. Dies bie­tet ein breites

Spek­trum an Reak­ti­ons­mög­lich­kei­ten: von der proakti-

ven eige­nen Nut­zung gene­ra­ti­ver KI bis zur Entwicklung

von Bewer­tungs­maß­stä­ben in Bezug auf die neue

Mensch-Maschi­ne-Inter­ak­ti­on.

d) Zwi­schen­fa­zit

Die mit dem Ein­satz gene­ra­ti­ver KI ver­bun­de­nen hoch-

schul­re­le­van­ten Fra­gen sind viel­schich­tig. Auch wenn

sich etwa die Ebe­nen not­wen­di­ger Studienreformen,

Anpas­sun­gen der Prü­fungs­ord­nun­gen, Kontrollfragen

und stra­te­gi­schen Aus­rich­tun­gen zum Teil überschnei-

den, soll doch der Schwer­punkt die­ses Auf­sat­zes auf der

Regu­lie­rung in einer all­ge­mei­nen Prü­fungs­ord­nung lie-

gen.

2. Ein­ord­nung gene­ra­ti­ver KI im Prüfungswesen

a) Anknüp­fungs­punkt „zuge­las­se­ne Hilfsmittel“

Gene­ra­ti­ve KI kann als ein (tech­ni­sches) Hilfsmittel

ange­se­hen wer­den, wel­ches die Prüfungsteilnehmenden

bei der Erstel­lung einer (schrift­li­chen) Prüfungsleistung

auf unter­schied­li­che Arten unter­stüt­zen kann, je nach-

dem wie und bis zu wel­chem Punkt man es einsetzt

(hier­zu näher unten III.2). Die mög­li­che „Unter­stüt-

zungs­leis­tung“ reicht von ein­fa­chen Erklä­run­gen einer

Prü­fungs­auf­ga­be über Recher­chen und sti­lis­ti­sche Text-

vor­schlä­ge bis zur Erstel­lung eines kom­plet­ten Textent-

wurfs.Heckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 8 7

2

Nicht über­zeu­gend hin­ge­gen Birn­baum, NVwZ 2023, 1127, 1128:

„Dass KI aus sich her­aus kein erlaub­tes Hilfs­mit­tel ist, versteht

sich, ohne dass es dafür einer geson­der­ten Rege­lung in einer

Prü­fungs­ord­nung bedarf. Jeg­li­che Hilfs­mit­tel sind ver­bo­ten, die

die not­wen­di­ge Eigen­leis­tung des Prüf­lings sub­sti­tu­ie­ren.“ Diese

Begrün­dung setzt vor­aus, was erst begrün­det wer­den müsste:

„Ver­bo­ten ist, was ver­bo­ten sein soll­te“. Sie ist damit nicht trag-

fähig, auch weil pau­schal von „KI“ gespro­chen wird, obwohl es

zahl­rei­che Arten und Anwen­dun­gen von Künst­li­cher Intelligenz

gibt.

Damit ver­eint ein Tool wie ChatGPT letzt­lich die

Funk­tio­na­li­tät von Such­ma­schi­nen, Datenbanken,

Schreib­pro­gram­men und Unter­stüt­zungs­leis­tun­gen, die

bis­her von ande­ren Per­so­nen vor­ge­nom­men wurden

(Kor­rek­tur­le­sen, Sprachop­ti­mie­rung, „Spar­rings­part-

ner“). Genau hier ist anzu­set­zen, wenn man die Grenzen

des Ein­sat­zes gene­ra­ti­ver KI im Prü­fungs­kon­text be-

stim­men und regu­la­to­risch fest­hal­ten will. Anknüp-

fungs­punkt ist inso­fern das in der jewei­li­gen Hochschul-

prü­fung „zuge­las­se­ne Hilfs­mit­tel“. Auch wenn die Prü-

fungs­ord­nun­gen der Hoch­schu­len regel­mä­ßig jede Nut-

zung eines nicht aus­drück­lich zuge­las­se­nen Hilfsmittels

als Täu­schungs­hand­lung bewer­ten, ist hier­bei zu diffe-

ren­zie­ren. Gera­de bei unbe­auf­sich­tig­ten Prüfungsfor-

maten, wie Semi­nar- oder Haus­ar­bei­ten, wer­den nicht

die zuge­las­se­nen Hilfs­mit­tel (posi­tiv) benannt, sondern

viel­mehr uner­laub­te Hand­lungs­wei­sen, wie die Bearbei-

tung durch eine ande­re Per­son (nega­tiv) ausgeschlossen.

Nach­dem Sys­te­me wie ChatGPT vie­le der bis­her zuge-

las­se­nen oder zumin­dest tole­rier­ten Hilfs­mit­tel (Such-

maschi­nen, Über­set­zungs­leis­tun­gen o.ä.) umfasst, ist

nicht gene­rell davon aus­zu­ge­hen, dass die Nut­zung von

ChatGPT per se die eines uner­laub­ten Hilfs­mit­tels ist.2

Auf wel­cher Norm­ebe­ne eine Ein­schrän­kung von

ChatGPT im Rah­men der zuge­las­se­nen Hilfs­mit­tel über-

haupt regu­liert wer­den kann oder soll und wie sich dies

wie­der­um zum Gestal­tungs­spiel­raum der Lehrenden

ver­hält, bleibt zu unter­su­chen (hier­zu unten II.1 b und

IV.3).

b) Anknüp­fungs­punkt „eigen­stän­di­ge Prüfungsleis-

tung“

Neben den „zuge­las­se­nen Hilfs­mit­teln“ stellt die Eigen-

stän­dig­keit der Prü­fungs­leis­tung einen weiteren

Anknüp­fungs­punkt für eine mög­li­che Regu­lie­rung dar.

Dies ergibt sich dar­aus, dass gene­ra­ti­ve KI kein her-

kömm­li­ches Hilfs­mit­tel wie Fach­li­te­ra­tur oder ein Re-

chen­pro­gramm dar­stellt, des­sen Ein­satz die Eigenstän-

dig­keit der eigent­li­chen Prü­fungs­leis­tung nicht in Frage

stel­len wür­de. Viel­mehr lie­gen die gene­ra­ti­ver KI

zugrun­de­lie­gen­de Metho­de des maschi­nel­len Lernens

und der dar­aus ent­ste­hen­de Leis­tungs­um­fang im Rah-

men des­sen, was zumin­dest bei her­kömm­li­chen Prüfun-

gen der zu bewer­ten­den Leis­tung des Kan­di­da­ten ent-

spricht. Je nach­dem, wie man die zu erbrin­gen­de Prü-

fungs­leis­tung genau bestimmt bzw. vor­gibt, kann aus

dem Ein­satz gene­ra­ti­ver KI die Schluss­fol­ge­rung gezo-

gen wer­den, dass die Prü­fungs­leis­tung nicht mehr oder

noch eigen­stän­dig von dem Prüfungskandidaten

erbracht wur­de.

c) Fazit

Der Ein­satz gene­ra­ti­ver KI durch Prüfungsteilnehmende

ent­wer­tet die Prü­fungs­leis­tung nicht a prio­ri, er ändert

jedoch den tat­säch­li­chen Kon­text des Prüfungsgesche-

hens. Es kommt daher ent­schei­dend dar­auf an, wie in

der jewei­li­gen Prü­fung die „zuge­las­se­nen Hilfsmittel“

bestimmt wur­den und was genau die zu erbringende

(eigen­stän­di­ge) Prü­fungs­leis­tung dar­stel­len soll. Genau

hier kann und soll­te die Regu­lie­rung sei­tens der Hoch-

schu­le anset­zen, dies auch in Ver­bin­dung mit den ent-

spre­chen­den Vor­ga­ben der Leh­ren­den, was die (eigen-

stän­di­ge) Prü­fungs­leis­tung ist und wel­che (tech­ni­schen)

Hilfs­mit­tel zuge­las­sen werden.

3. Recht­li­che Herausforderungen

a) de lege lata

Der Ein­satz bzw. die Nut­zung gene­ra­ti­ver KI wirft viel-

fäl­ti­ge Rechts­fra­gen auf und berührt dabei zahlreiche

rele­van­ten Rechts­nor­men des aktu­ell gel­ten­den Rechts

(„de lege lata“). Im Prü­fungs­kon­text umfasst dies beson-

ders die von den Hoch­schu­len zu beach­ten­den Grund-

rech­te aller Akteu­re, aber auch die all­ge­mei­nen Prü-

fungs­grund­sät­ze, die zum Teil in Prüfungsordnungen

und dar­über hin­aus im Hoch­schul­recht ver­an­kert sind.

Weil es hier expli­zit auch um die Ver­ar­bei­tung personen-

bezo­ge­ner Daten geht, spielt das Daten­schutz­recht, allen

vor­an die Daten­schutz­grund­ver­ord­nung (DSGVO) eine

wich­ti­ge Rol­le (hier­zu näher II.)

b) de lege ferenda

Es emp­fiehlt sich, dar­über hin­aus auch jene Rechtsvor-

schrif­ten in den Blick zu neh­men, die der­zeit noch keine

Gel­tungs­kraft haben, the­ma­tisch aber durch­aus ein-

schlä­gig sind. Das betrifft beson­ders die sog. KI-Verord-

nung (engl. Arti­fi­ci­al Intel­li­gence Act) der EU. Zwar wir

die­se („de lege feren­da“) vor­aus­sicht­lich erst im Juni

2024 in Kraft tre­ten und dann auf­grund einer ausdrück-

lich nor­mier­ten Über­gangs­pha­se erst suk­zes­si­ve Geltung

erlan­gen. Es wäre aber fahr­läs­sig, dies gar nicht erst in

die Über­le­gun­gen ein­zu­be­zie­hen, weil man sonst eine

Prü­fungs­ord­nung und eine neue Prü­fungs­pra­xis schafft,

die kur­ze Zeit spä­ter wie­der zu ändern wäre.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

8 8

3

Hier­zu Heckmann/Rachut, E‑Klausur und Elek­tro­ni­sche Fernprü-

fung, 2023, S. 150 ff.

4

S. hier­zu etwa zu den aus dem Gleich­heits­grund­satz folgenden

Vor­ga­ben für die Gestal­tung von Prü­fun­gen Heckmann/Rachut,

E‑Klausur und Elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung, 2023, S. 166 ff.

5

Vgl. Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prü­fungs­recht, 8.

Aufl. 2022, Rn. 402 f.

II. Recht­li­che Eckpunkte

Beim Umgang mit gene­ra­ti­ver KI im Prüfungskontext

sind sowohl ver­fas­sungs­recht­li­che als auch einfachge-

setz­li­che und unter­ge­setz­li­che Nor­men zu beach­ten. In

die­sem Bei­trag wer­den die­se in ihrer Bedeu­tung und in

ihrem ein­schlä­gi­gen Inhalt dar­ge­stellt. Eine vertiefte

Ana­ly­se bleibt wei­te­ren Bei­trä­gen vor­be­hal­ten, nicht

zuletzt in einer Anschluss­for­schung, die der vorliegende

Bei­trag ansto­ßen möchte.

1. Rele­van­te recht­li­che Anforderungen

a) Grund­rech­te (Art. 12 Abs. 1, Art. 3 Abs. 1, Art. 5

Abs. 3 GG)

Von beson­de­rer Bedeu­tung sind die einschlägigen

Grund­rech­te, an die zumin­dest staat­li­che Hochschulen

gebun­den sind (Art. 1 Abs. 3 GG).

So folgt aus Art. 12 Abs. 1 GG (Berufs­frei­heit, Ausbil-

dungs­frei­heit), dass den Stu­die­ren­den, die in einem be-

stimm­ten Stu­di­en­gang ein­ge­schrie­ben sind, ein berufs-

qua­li­fi­zie­ren­der Abschluss mit ent­spre­chen­den Prüfun-

gen nicht vor­ent­hal­ten wer­den darf. Das hat­te gerade

wäh­rend der Pan­de­mie eine beson­de­re Bedeu­tung, weil

die­ser Prü­fungs­an­spruch nur durch das Ange­bot elekt-

roni­scher Fern­prü­fun­gen auf­recht­erhal­ten werden

konnte.3 Dar­über hin­aus ist aber zu beden­ken, dass so-

wohl die Hoch­schu­len und ihre Fakul­tä­ten als auch die

Leh­ren­den selbst inner­halb hoch­schul­ge­setz­li­cher Vor-

gaben einen Gestal­tungs­spiel­raum bei der Ausgestaltung

der Prü­fungs­for­ma­te haben. Poin­tiert gesagt: Die Studie-

ren­den haben kei­nen grund­recht­lich fun­dier­ten An-

spruch auf inno­va­ti­ve Lehr­in­hal­te und Prüfungsbedin-

gun­gen, solan­ge Leh­re und Prü­fung nicht kom­plett an

der Lebens­wirk­lich­keit vor­bei­ge­hen. Inso­fern könn­te die

Bil­li­gung des Ein­sat­zes gene­ra­ti­ver KI bei Hochschul-

prü­fun­gen zwar bil­dungs- und arbeitsmarktpolitisch

wün­schens­wert sein – dies nicht zu bil­li­gen wäre aber

noch kei­ne Ver­let­zung von Art. 12 Abs. 1 GG.

Im Mit­tel­punkt der Grund­rechts­bin­dung von Hoch-

schu­len in Bezug auf das Prü­fungs­ge­sche­hen steht der

Gleich­heits­satz (Art. 3 Abs. 1 GG), hier ver­stan­den als die

Gewähr­leis­tung von Chan­cen­gleich­heit. Der Grund-

rechts­schutz der Prü­fungs­teil­neh­men­den besteht beson-

ders dar­in, dass eine fai­re, für alle glei­che Prüfungssitua-

tion her­zu­stel­len ist. Danach soll nie­mand einen unbe-

rech­tig­ten Vor­teil etwa durch Täuschungshandlungen

erlan­gen, weil ansons­ten Unglei­ches (unter­schied­li­che

Leis­tungs­stär­ken) gleich­be­han­delt wür­de (im Sin­ne ei-

ner ver­gleich­bar guten Note, die nur durch Nutzung

nicht zuge­las­se­ner Hilfs­mit­tel erlangt wur­de), ohne dass

ein sach­li­cher Grund dies recht­fer­tigt. Auch hier muss

man aller­dings berück­sich­ti­gen, dass eine „ech­te Chan-

cen­gleich­heit“ ohne­hin nicht her­stell­bar ist – zu groß

sind schon die fak­ti­schen Unter­schie­de der Teilnehmen-

den, etwa in Bezug auf deren finan­zi­el­le Möglichkeiten,

Lern­ver­hält­nis­se oder bestimm­te kogni­ti­ve Fähigkeiten.

So ver­steht sich die grund­recht­li­che Per­spek­ti­ve auf

Chan­cen­gleich­heit auch eher im Sin­ne einer zumutba-

ren Opti­mie­rung der Prüfungsumstände4 und einer Ver-

mei­dung von Willkür.5

Zu beach­ten ist schließ­lich auch die Lehr­frei­heit (als

Aus­druck der Wis­sen­schafts­frei­heit, Art. 5 Abs. 3 GG),

die den Leh­ren­den ein Mini­mum an prüfungsdidakti-

schen Ent­schei­dun­gen gewährt. Vor die­sem Hinter-

grund darf die Hoch­schu­le Prü­fungs­in­hal­te und Prü-

fungs­for­ma­te nur all­ge­mein vor­ge­ben, ohne den Grund-

satz „wer lehrt, der prüft“ aus­zu­he­beln. Insbesondere

muss es bei ent­spre­chen­den Vor­ga­ben einen sachlichen

Grund geben, dies zen­tral zu regeln.

Die genann­ten Grund­rech­te ste­hen zuwei­len auch in

einem Span­nungs­ver­hält­nis. So könn­te zur Optimierung

der Chan­cen­gleich­heit auf eine Prü­fungs­form und eine

Prü­fungs­um­ge­bung hin­ge­wirkt wer­den, die sich durch

mög­lichst weni­ge Varia­blen und damit Möglichkeiten

für Unter­schie­de zwi­schen den Stu­die­ren­den auszeich-

net. Dies wäre z.B. bei einer Prü­fung ohne zugelassene

Hilfs­mit­tel und aus­schließ­lich geschlos­se­ne Fragestel-

lun­gen, die nur eine kor­rek­te Lösung zulas­sen, der Fall.

Gleich­wohl kön­nen anders aus­ge­stal­te­te Prü­fun­gen, die

auch den Umgang mit in der Pra­xis sowie­so verfügbaren

Hilfs­mit­teln ein­be­zie­hen, dem Berufsqualifizierungsziel

bes­ser gerecht werden.

b) Rechts­staat­li­che Anfor­de­run­gen, insb. Gesetzesvor-

behalt

Die Aus­ge­stal­tung einer Hoch­schul­prü­fung ist nicht

allei­ne Sache der Hoch­schu­len oder der Lehrenden.

Viel­mehr bedarf es gesetz­li­cher Vor­ga­ben, soweit etwa

Grund­rech­te wesent­lich betrof­fen sind (Wesent­lich­keits-

theo­rie des BVerfG). Das bedeu­tet: gera­de eine Regelung

des Ein­sat­zes gene­ra­ti­ver KI berührt sowohl

Art. 12 Abs. 1 GG als auch Art. 3 Abs. 1 GG oder

Art. 5 Abs. 3 GG. Sowohl eine pau­scha­le Erlaub­nis alsHeckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 8 9

6

Grund­le­gend hier­zu Heckmann/Rachut, E‑Klausur und Elekt-

roni­sche Fern­prü­fung, 2023. Vgl. auch Rach­ut, E‑Klausur und

elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung: Tech­no­lo­gi­scher Fort­schritt und Prü-

fungs­kul­tur­wan­del im Spie­gel des Rechts — Ein Werkstattbericht,

ODW 2023, S. 89 ff.

7

Vgl. etwa §§ 32, 32a Hoch­SchG BW („Die Prüfungsordnungen

ent­hal­ten Rege­lun­gen zum Prü­fungs­ver­fah­ren und den Prüfungs-

anfor­de­run­gen, ins­be­son­de­re über … 3. die Bewer­tung von

Prü­fungs­leis­tun­gen.“); Art. 84 Abs. 3 Bay­HIG („Die Prüfungsord-

nung regelt die wesent­li­chen Fra­gen im Hin­blick auf Prüfungsan-

for­de­run­gen und Prü­fungs­ver­fah­ren, ins­be­son­de­re 1. den Zweck

der Prü­fung, die Gegen­stän­de der Prü­fung und die Anforderun-

gen in der Prü­fung, … 10. die Grund­sät­ze für die Bewer­tung der

ein­zel­nen Prüfungsleistungen“).

8

Zum Bei­spiel § 32 Abs. 3 Hoch­SchG BW, Art. 84 Abs. 3 Satz 1

Bay­HIG.

9

https://www.jsl.uni-frei-burg.de/informationen_fuer_studieren-

de_­we­b/­prue­fungs­ord­nun­gen/­ba­che­lor_of_­sci­en­ce/­b_sc__prue-

fungsordnung_aktuell_rahmenordnung.pdf.

auch ein pau­scha­les Ver­bot müss­ten ent­we­der im Hoch-

schul­ge­setz ver­an­kert wer­den oder es müss­te eine

Ermäch­ti­gung an den Ver­ord­nungs­ge­ber bzw. Satzungs-

geber erteilt wer­den, dies nach Maß­ga­be bestimmter

gesetz­li­cher Anfor­de­run­gen zu regeln. In ähn­li­cher Wei-

se hat­te etwa der baye­ri­sche Gesetz­ge­ber 2020 eine Ver-

ord­nungs­er­mäch­ti­gung zur Ein­füh­rung elektronischer

Fern­prü­fun­gen geschaf­fen, nach­dem die Pan­de­mie Prä-

senz­prü­fun­gen wesent­lich erschwer­te. Auf dieser

Grund­la­ge ent­stand wie­der­um die Baye­ri­sche Fernprü-

fungs­er­pro­bungs­ver­ord­nung, die zum Vor­bild für das

Fern­prü­fungs­recht in ganz Deutsch­land wurde.6

Ob etwas Ähn­li­ches bei der Regu­lie­rung der prü-

fungs­recht­li­chen Anfor­de­run­gen an den Ein­satz genera-

tiver KI gelingt, ist frag­lich, weil der Handlungsdruck

kaum gese­hen wird bzw. zu spü­ren ist. Auch wenn eine

gesetz­li­che Rah­men­set­zung unter dem Aspekt des Ge-

set­zes­vor­be­halts not­wen­dig erscheint, wäre schon die

Rege­lung in einer unter­ge­setz­li­chen Norm, etwa der

„All­ge­mei­nen Prü­fungs­ord­nung“ auf Hochschulebene

ein rechts­staat­li­ches „Plus“ gegen­über dem jetzigen

Rechts­zu­stand.

c) Ein­fach­ge­setz­li­ches Prüfungsrecht

Auf der Ebe­ne des ein­fa­chen Geset­zes­rechts fin­den sich

Ansät­ze für das Prü­fungs­recht ins­be­son­de­re in den Lan-

des­hoch­schul­ge­set­zen. Die dort zu fin­den Vorschriften

zu Prü­fun­gen und Prüfungsordnungen7 regeln insoweit

nur all­ge­mei­ne Grund­sät­ze wie die Art und die Bewer-

tung von Prü­fungs­leis­tun­gen – auf Beson­der­hei­ten einer

Mensch-Maschi­ne-Inter­ak­ti­on wie beim Ein­satz genera-

tiver KI in Prü­fun­gen gehen die­se Vor­schrif­ten aber

(nach­voll­zieh­bar) nicht ein.

Wenn man ins­be­son­de­re die Ermäch­ti­gung zur Re-

gelung in Prü­fungs­ord­nun­gen der Hochschule8 sehr

groß­zü­gig aus­legt, könn­te man zumin­dest einstweilen

auf die Sat­zungs­ebe­ne aus­wei­chen, um den Rah­men für

den Ein­satz gene­ra­ti­ver KI zu regeln.

d) Sat­zungs­recht (Prü­fungs­ord­nun­gen)

Auch in den bestehen­den Rahmenprüfungsordnungen

der Hoch­schu­len für den Bache­lor-Stu­di­en­gang bzw. für

den Mas­ter-Stu­di­en­gang fin­den sich bis­lang kei­ne expli-

ziten Rege­lun­gen zum Umgang mit (gene­ra­ti­ver) KI im

Prü­fungs­kon­text. Dies wäre aller­dings der rich­ti­ge Ort

für die eine oder ande­re Klar­stel­lung. Dies betrifft insbe-

son­de­re (am Bei­spiel einer Bache­lor-Ord­nung der Uni-

ver­si­tät Freiburg9):

§ 6: Fach­spe­zi­fi­sche Bestimmungen

§ 12: Bachelorprüfung

§ 13: Studienleistungen

§ 14: Stu­di­en­be­glei­ten­de Prüfungsleistungen

§ 17: Stu­di­en­be­glei­ten­de schrift­li­che Prüfungsleis-

tun­gen

§ 18: Online-Prüfungen

§ 18a: Daten­ver­ar­bei­tung bei Online-Prüfungen

§ 21: Bachelorarbeit

§ 23: Rück­tritt, Täu­schung, Ordnungsverstoß

Dort könn­ten Ein­zel­hei­ten zu den zuge­las­se­nen Hilfs-

mit­teln, zur Eigen­stän­dig­keit der Leis­tung im Rahmen

einer Mensch-Maschi­ne-Inter­ak­ti­on, zu den Bewer-

tungs­maß­stä­ben, zu den Gren­zen der KI-Nut­zung u.a.m.

gere­gelt werden.

e) Daten­schutz­recht

Weil der Ein­satz gene­ra­ti­ver KI immer auch mit der Ver-

arbei­tung per­so­nen­be­zo­ge­ner Daten ein­her­geht, sind die

Anfor­de­run­gen des Daten­schutz­rechts, insbesondere

der DSGVO zu beach­ten. Hier­zu zäh­len etwa die allge-

mei­nen Grund­sät­ze (Art. 5 DSGVO), die Notwendigkeit

einer Rechts­grund­la­ge (Art. 6 DSGVO), die Gestaltung

eines Ein­wil­li­gungs­pro­zes­ses (Art. 7 ff. DSGVO), allge-

mei­ne Trans­pa­renz­an­for­de­run­gen (Art. 12 DSGVO) und

Infor­ma­ti­ons­pflich­ten (Art. 13 ff. DSGVO) sowie das

Ver­bot einer auto­ma­ti­sier­ten Prüfungsentscheidung

(Art. 22 DSGVO). Hin­zu kommt ggf. das Erfordernis

einer Daten­schutz­fol­gen­ab­schät­zung (Art. 35 DSGVO).

Wel­che genau­en Anfor­de­run­gen gel­ten, hängt stark von

dem Ein­satz­sze­na­rio ab: Geht es um die Nut­zung der KI

durch die Stu­die­ren­den im Rah­men regis­trier­ter Nutzer-

kon­ten oder um den KI-Ein­satz durch die Hochschule

im Rah­men von Lehr­ver­an­stal­tun­gen oder zur Täu-

schungs­kon­trol­le?

In ers­ter Linie hat der Anbie­ter von Sys­te­men genera-

tiver KI (also etwa das Unter­neh­men Ope­nAI im Fall

von ChatGPT) die Anfor­de­run­gen der DSGVO (sowieO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

9 0

10

Hier­zu auch Pasch­ke, Social Media-Nut­zung von Hochschulen

vor dem Aus? Ver­fas­sungs­recht­li­che Ana­ly­se der Untersagungs-

ver­fü­gung des BfDI gegen das BPA vom 17.02.2023, ODW 2023, S.

165 ff.

11

Vgl. zu den recht­li­chen Beden­ken gegen­über KI-Sys­te­men, die

vor­ge­ben, Abwei­chun­gen vom Stan­dard­ver­hal­ten als Indiz für

einen Täu­schungs­ver­such in Prü­fun­gen zu mes­sen Rachut/Besner,

Künst­li­che Intel­li­genz und Proc­to­ring Soft­ware — Einsatzfelder

und recht­li­cher Rah­men im Kon­text von elek­tro­ni­schen Fern-

prü­fun­gen an Hoch­schu­len. MMR 2021, S. 851 ff.

12

S. u.a. Nehlsen/Fleck, DSRITB 2023, 15, 20 f.; sowie all­ge­mein für

die Taug­lich­keit der Ein­wil­li­gung im Ver­hält­nis Hoch­schu­le und

Stu­die­ren­de im Prü­fungs­kon­text Heckmann/Rachut, E‑Klausur

und Elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung, 2023, S. 181 f.

13

Hier sind auch die Ein­schrän­kun­gen für auto­ma­ti­sier­te Entschei-

dun­gen zu berück­sich­ti­gen, die der EuGH kürz­lich in seinem

Urteil v. 7.12.2023 (C‑634–21, „Schufa“) CR 2024, 29 ff. mit Anm.

Ker­ke­mey­er, vor­ge­nom­men hat.

14

Die Regu­lie­rung von gene­ra­ti­ver KI wur­de zwi­schen­zeit­lich in

Art. 28a und Art. 28b KI-VO‑E vor­ge­se­hen, wobei die sog. „Ba-

sis­mo­del­le“ (engl. foun­da­ti­on models) im Mit­tel­punkt standen.

Die nun­mehr im Tri­log abge­stimm­te Fas­sung sieht hingegen

Rege­lun­gen in den Art. 52a ff. KI-VO für „gene­ral pur­po­se AI

models“ vor und führt hier­bei eine eige­nen Risi­ko­stu­fe („gene­ral

pur­po­se AI models with sys­te­mic risk“) ein.

15

Bomhard/Siglmüller, RDi 2024, 45, 46.

künf­tig der KI-Ver­ord­nung) ein­zu­hal­ten. Weil dies zu-

min­dest in Fra­ge gestellt wer­den kann, hat­te etwa die

Daten­schutz­auf­sichts­be­hör­den in Ita­li­en ChatGPT zwi-

schen­zeit­lich ver­bo­ten; die deut­sche Datenschutzkonfe-

renz hat Ope­nAI einen umfang­rei­chen Fragenkatalog

zur Beant­wor­tung über­mit­telt, um den Sach­ver­halt zu

klä­ren, bevor etwa­ige Auf­sichts­maß­nah­men ergriffen

wer­den. Ob Hoch­schu­len für den Fall, dass sie solche

Sys­te­me gene­ra­ti­ver KI gleich­sam „offi­zi­ell“ in ihr Prü-

fungs­ge­sche­hen (bzw. auch über­ge­ord­net in die Lehre)

ein­bin­den, Ver­ant­wort­li­che i.S.d. DSGVO wer­den, bleibt

zu klä­ren. Inso­weit wären die Maß­stä­be zu prü­fen, die

der EuGH in sei­ner Ent­schei­dung zu den Facebook-Fan-

pages vor­ge­ge­ben hat10. Zwei­fel­los datenschutzrechtlich

rele­vant wäre dem­ge­gen­über der Ein­satz von sog. KI-

Detek­to­ren, weil bei der Kon­trol­le von Prüfungsarbeiten

per­so­nen­be­zo­ge­ne Daten der Stu­die­ren­den verarbeitet

werden.11 Hier­zu bedürf­te es einer aus­drück­li­chen ge-

setz­li­chen Ermäch­ti­gungs­grund­la­ge (die der­zeit fehlt),

weil die Ein­wil­li­gung in sol­chen Fäl­len nicht freiwillig

erteilt wer­den kann.12 Außer­dem sind die stren­gen An-

for­de­run­gen des Art. 22 DSGVO13 zu beach­ten, wenn

und soweit ein nega­ti­ves Prü­fungs­er­geb­nis unmittelbar

oder mit­tel­bar auf das Ergeb­nis des Prüf­vor­gangs des

KI-Detek­tors gestützt wird.

2. Per­spek­ti­visch: „KI-Recht“

Der­zeit ist der KI-Ein­satz in öffent­lich-recht­li­chen Kon-

tex­ten (wie eben inner­halb einer staat­li­chen Hochschu-

le) kaum regu­liert – am ehes­ten grei­fen, wie gesehen,

noch daten­schutz­recht­li­che Anfor­de­run­gen. Dies wird

sich ändern, sobald die euro­päi­sche KI-Ver­ord­nung (KI-

VO), die gera­de das Tri­log­ver­fah­ren durch­lau­fen hat, in

Kraft getre­ten ist und Gel­tung bean­sprucht. Wel­che Aus-

wir­kun­gen dies für den Ein­satz gene­ra­ti­ver KI in Studi-

um, Leh­re und Prü­fung haben wird, hängt auf­grund des

risi­ko­ba­sier­ten Regu­lie­rungs­an­sat­zes wie­der­um von

dem jewei­li­gen Ein­satz­sze­na­rio ab. Es ist empfehlens-

wert, die­se Ent­wick­lung bei der eige­nen Regu­lie­rung im

Auge zu behal­ten. Im Rah­men der Trilogverhandlungen

kam es zuletzt noch­mals zu umfas­sen­den Änderungen,

ins­be­son­de­re hin­sicht­lich der der KI-VO zugrundelie-

gen­den Begriffs­de­fi­ni­ti­on von KI-Sys­te­men, sowie der

Regu­lie­rung gene­ra­ti­ver KI.14 Die in der bis­her verfügba-

ren eng­li­schen Ver­si­on als „gene­ral pur­po­se AI models“

bezeich­ne­ten KI-Sys­te­me wer­den noch­mals einer eige-

nen Risi­ko­be­wer­tung unter­zo­gen und „gene­ral purpose

AI models with sys­te­mic risk“ umfas­sen­der gere­gelt. Die

Vor­ga­ben der KI-VO rich­ten sich hier­bei vordergründig

an die Anbie­ter der KI-Sys­te­me, jedoch eben­so an die

Betrei­ber, die Ein­füh­rer, Händ­ler und die Endnutzen-

den.15 Somit wirkt sich die Nut­zung einer möglicherwei-

se euro­pa­rechts­wid­ri­gen Platt­form auch für diejenigen

aus, die eine sol­che Nut­zung dul­den, erlau­ben oder gar

aus­drück­lich in ihrem Prü­fungs­sys­tem verankern.

Neben der Fra­ge, wie gene­ra­ti­ve KI durch die KI-VO

regu­liert ist, steht im jewei­li­gen Ein­satz­sze­na­rio die

Zuord­nung zu einer der durch die KI-VO vorgesehenen

Risi­ko­grup­pen im Vor­der­grund. Gera­de die sog. Hoch-

risi­ko-KI-Sys­te­me, zu denen gem. Art. 6 Abs. 2 KI-VO

i.V.m. Anhang III Nr. 3 eben­so KI-Sys­te­me im Kontext

von all­ge­mei­ner und beruf­li­cher Bil­dung zäh­len, werden

durch die Ver­ord­nung umfas­send regu­liert. Alle­mal ist

schon jetzt anzu­ra­ten, For­mu­lie­run­gen zu wäh­len, die

der dyna­mi­schen Ent­wick­lung in die­sem Sek­tor Rech-

nung tra­gen.

III. Eck­punk­te zur Sys­te­ma­tik des Ein­sat­zes generati-

ver KI

1. Begriff­li­che Annäherung

a) Kei­ne Defi­ni­ti­on von Künst­li­cher Intelligenz

Auch wenn sich die emp­foh­le­ne Regu­lie­rung des Einsat-

zes gene­ra­ti­ver KI (wie etwa ChatGPT) zumin­dest auf

der Ebe­ne der Prü­fungs­ord­nun­gen mit einer Software

befasst, die (schon vom Namen her) mit „Künst­li­cher

Intel­li­genz“ zu tun hat, ist es weder mög­lich noch rat-

sam, eine Legal­de­fi­ni­ti­on von KI auf­zu­neh­men. Eine sol-

che gleich­sam abschlie­ßen­de Defi­ni­ti­on schei­tert schon

dar­an, dass es weder in der Wis­sen­schaft noch in der

Rechts­pra­xis einen Kon­sens dar­über gibt, was KI genauHeckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 9 1

16

Zu den ver­schie­de­nen begriff­li­chen Annä­he­run­gen s. z.B. Bron-

ner, juris­PR-ITR 15/2023 Anm. 2.

17

Gut­ach­ten der Daten­ethik­kom­mis­si­on, 2019, S. 34.

ist und wie man es so defi­niert, dass es alles Wesentliche

umfasst und sich gegen­über ver­wand­ten IT-Technologi-

en trenn­scharf abgren­zen lässt.

Dies gelingt nicht ein­mal der KI-Ver­ord­nung, deren

Art. 3 Nr. 1 einer der zen­tra­len Dis­kus­si­ons­punk­te im

Tri­log­ver­fah­ren war16 und nun­mehr lautet:

„AI sys­tem‘ is a machi­ne-based sys­tem desi­gned to

ope­ra­te with vary­ing levels of auto­no­my and that may

exhi­bit adap­ti­ve­ness after deploy­ment and that, for expli-

cit or impli­cit objec­ti­ves, infers, from the input it recei-

ves, how to gene­ra­te out­puts such as pre­dic­tions, con-

tent, recom­men­da­ti­ons, or decis­i­ons that can influence

phy­si­cal or vir­tu­al environments“.

Die Daten­ethik­kom­mis­si­on der Bundesregierung

ver­zich­te­te in ihrem Abschluss­be­richt 2019 auf eine De-

fini­ti­on von KI und lie­fer­te statt­des­sen folgende

Beschrei­bung

„Sam­mel­be­griff für die­je­ni­gen Tech­no­lo­gien und ihre

Anwen­dun­gen, die durch digi­ta­le Metho­den auf der

Grund­la­ge poten­zi­ell sehr gro­ßer und hete­ro­ge­ner Da-

ten­sät­ze in einem kom­ple­xen und die mensch­li­che Intel-

ligenz gleich­sam nach­ah­men­den maschi­nel­len Verarbei-

tungs­pro­zess ein Ergeb­nis ermit­teln, das ggf. automati-

siert zur Anwen­dung gebracht wird.“ 17

Schon hier wird deut­lich, dass es zwar bestimmte

prä­gen­de Merk­ma­le gibt, über die man sich verständigen

kann – eben­so aber vie­le offe­ne Flan­ken, die einen Inter-

pre­ta­ti­ons­spiel­raum las­sen (und ange­sichts der Dyna-

mik der tech­ni­schen Ent­wick­lung viel­leicht auch lassen

müs­sen). So gese­hen geht es bei KI annäherungsweise

um maschi­nel­les Ler­nen auf der Grund­la­ge gro­ßer Da-

ten­sät­ze, wor­aus auto­ma­ti­siert Ergeb­nis­se ermit­telt wer-

den, die nicht unbe­dingt bereits Bestand­teil einer

mensch­li­chen Ein­ga­be in den algo­rith­mi­schen Prozess

ent­spre­chen. Damit ist gleich­sam ein qua­si schöpferi-

scher infor­ma­ti­ons­tech­ni­scher Pro­zess umschrieben,

der an mensch­li­che Krea­ti­vi­tät erin­nert. Genau diese

Nähe inno­va­ti­ver Com­pu­ter­leis­tun­gen zu menschlicher

Leis­tungs­be­schrei­bung ist es, die das Prü­fungs­we­sen he-

raus­for­dert. Was ist eine geis­ti­ge mensch­li­che Leistung

noch wert, wenn sie eine Maschi­ne eben­so erbringen

kann?

b) Zulas­sung, Ein­schrän­kung oder Ver­bot „tech­ni­scher

Hilfs­mit­tel“ bei der Vor­be­rei­tung, Durch­füh­rung und

(Täu­schungs-) Kon­trol­le von Prüfungen

Statt all­ge­mein und etwas dif­fus mit dem (Rechts-)

Begriff der KI zu ope­rie­ren, bie­tet es sich an, an den

Begriff der „tech­ni­schen Hilfs­mit­tel“ anzu­knüp­fen. Bis-

lang ist die Zulas­sung von Hilfs­mit­teln Sache der Prü-

fen­den in ihrem jewei­li­gen Ver­ant­wor­tungs­be­reich. So

kön­nen etwa in Klau­su­ren der Mathe­ma­tik, Informatik

oder ähn­li­chen tech­ni­schen Dis­zi­pli­nen Taschenrech-

ner, For­mel­samm­lun­gen oder auch bestimm­te Daten-

ban­ken oder Pro­gram­me genutzt wer­den. Noch weiter-

gehend öff­net man bei sog. Open Book-Klau­su­ren die

Mög­lich­keit, auf Tei­le oder das gesam­te Lernmaterial

zurück­zu­grei­fen oder sogar darüberhinausgehende

Recher­chen wäh­rend der Prü­fungs­zeit zu erlau­ben. Wel-

che Hilfs­mit­tel zuge­las­sen wer­den, hängt auch vom

jewei­li­gen Prü­fungs­fach und des­sen Anfor­de­run­gen ab.

Je mehr es etwa auf die Beherr­schung bestimmter

Metho­den zur Anwen­dung von Wis­sen ankommt, um

so eher mag es ver­tret­bar sein, das Wis­sen nicht als Prä-

senz­wis­sen zu ver­lan­gen und (mit) abzu­fra­gen, sondern

statt­des­sen die Ver­hält­nis­se abzu­bil­den, die die Absol-

ven­ten in der spä­te­ren Arbeits­pra­xis vor­fin­den. Dort

aber kann man viel­fach auf schnell erreich­ba­res Wissen

(etwa in Daten­ban­ken) zurück­grei­fen, es wird also nicht

ver­langt, dass man dies gleich­sam „aus­wen­dig“ aufsagen

könn­te. Auch vor die­sem Hin­ter­grund wäre es aber ver-

fehlt, auf jeg­li­ches Ler­nen von Fak­ten zu verzichten.

Ohne ein sta­bi­les Fun­da­ment an prä­sen­tem Wissen

wird man auch die Sys­te­me zum Wis­sens­a­bruf nur un-

voll­kom­men bedie­nen kön­nen. So kann etwa ein Geset-

zes­kom­men­tar hilf­reich sein, um einen kom­ple­xen juris-

tischen Fall zu lösen. Inner­halb kur­zer Zeit wird man da-

mit aber wenig anfan­gen kön­nen, wenn man nicht genau

weiß, wonach man sucht.

Nimmt man dies als Aus­gangs­la­ge, kann und muss

bei der Fra­ge, inwie­weit so etwas wie gene­ra­ti­ve KI auch

im Kon­text von Hoch­schul­prü­fun­gen zuge­las­sen werden

kann, mehr­fach unter­schie­den werden:

Eine ers­te Unter­schei­dung betrifft die Art der Prü-

fung. Bereits aus prü­fungs­di­dak­ti­schen Grün­den wird

man zunächst zwi­schen Klau­su­ren unter Auf­sicht und

schrift­li­chen Arbei­ten wie Semi­nar­re­fe­ra­ten, Bachelor-

oder Mas­ter­ar­bei­ten unter­schei­den müs­sen. Schon weil

etwa­ige Kon­troll­maß­nah­men im letzt­ge­nann­ten Fall un-

gleich schwe­rer umzu­set­zen wären, soll die­ser im Mittel-

punkt die­ses Auf­sat­zes ste­hen. Inwie­weit man die daraus

resul­tie­ren­den Emp­feh­lun­gen dann auf Aufsichtsklausu-

ren über­tra­gen könn­te, wäre spä­ter zu diskutieren.

Eine zwei­te Unter­schei­dung betrifft den Zeitpunkt

des gene­ra­ti­ven KI-Ein­sat­zes. So kann man zwi­schen der

Vorbereitung/Einarbeitung (Vor­feld), der Texterstellung

(Prü­fungs­leis­tung) und der spä­te­ren Bewer­tung (Kont-

rol­le) unter­schei­den.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

9 2

18

An die­ser Stel­le könn­te die Fra­ge auf­ge­wor­fen wer­den, ob es mit

dem Grund­satz der Chan­cen­ge­rech­tig­keit ver­ein­bar ist, wenn

man die Nut­zung gene­ra­ti­ver KI zumin­dest im Vor­feld der

Prü­fungs­leis­tung zulässt (was bekannt­lich man­ches vereinfacht),

obwohl viel­leicht nicht jeder Zugang zu der ent­spre­chen­den Soft-

ware hat. Dem lässt sich ent­geg­nen, dass es eine abso­lu­te Gleich-

heit zwi­schen den Stu­die­ren­den nicht geben kann. Vielmehr

ist durch ent­spre­chen­de Ver­fah­rens­vor­ga­ben und die jeweils

ange­leg­ten Bewer­tungs­kri­te­ri­en dafür Sor­ge zu tra­gen, dass alle

über mög­lichst ver­gleich­ba­re Prü­fungs­be­din­gun­gen verfügen.

Nicht aus­zu­schlie­ßen und auch hin­zu­neh­men ist dabei, dass

bestimm­te Stu­die­ren­de durch ihre indi­vi­du­el­len Umstän­de z.B.

über einen bes­se­ren oder schnel­le­ren Com­pu­ter ver­fü­gen, sich

Lite­ra­tur kau­fen kön­nen, statt die­se (mög­li­cher­wei­se mit War-

tezeit) aus der Biblio­thek aus­lei­hen zu müs­sen oder sich schlicht

bestimm­te Fähig­kei­ten tech­nisch ange­eig­net haben, die ihnen

gegen­über ande­ren einen Effi­zi­enz­vor­teil brin­gen. Inzwischen

gibt es vie­le gene­ra­ti­ve KI-Sys­te­me, auf die Stu­die­ren­de kostenlos

oder gegen die Zah­lung eines klei­nen ein­ma­li­gen oder monatli-

chen Betrags zugrei­fen kön­nen. Ein aus­drück­li­cher Hin­weis auf

die gestat­te­te Nut­zung kann daher viel­mehr zu einer Angleichung

der tat­säch­li­chen Prü­fungs­be­din­gun­gen füh­ren. Weiterführend

zum Grund­satz der Chan­cen­ge­rech­tig­keit im Hoch­schul- und

Prü­fungs­kon­text Heckmann/Rachut, E‑Klausur und Elektronische

Fern­prü­fung, 2023, S. 89 ff., 166 ff.

19

Bei­spiel: „Hier­mit erklä­re ich an Eides statt, dass ich die vorlie-

gen­de schrift­li­che Haus­ar­beit XXX an der Ludwig-Maximilians-

Uni­ver­si­tät Mün­chen im WS 2023/24 selb­stän­dig ver­fasst und

kei­ne ande­ren als die von mir im Lite­ra­tur­ver­zeich­nis angegebe-

nen Wer­ke / Hilfs­mit­tel benutzt habe. Die Stel­len der Arbeit, die

ande­ren Wer­ken dem Wort­laut oder dem Sin­ne nach entnom-

men sind, wur­den in jedem Fall unter Anga­be der Quellen

(ein­schließ­lich des World Wide Web und ande­rer elektronischer

Text- und Daten­samm­lun­gen) kennt­lich gemacht. Dies gilt auch

für bei­gege­be­ne Zeich­nun­gen, bild­li­che Dar­stel­lun­gen, Skizzen

und der­glei­chen sowie mut­ter­sprach­li­ches Gegen­le­sen der ohne

frem­de Hil­fe ver­fass­ten Arbeit.“

20

Aktu­ell hängt die Qua­li­tät des KI-gene­rier­ten Tex­tes noch sehr

stark von der Qua­li­tät der Prompts ab, sodass auch dar­in ein

gewis­se, durch­aus anspruchs­vol­le Teil­leis­tung gese­hen werden

kann. Indes ist davon aus­zu­ge­hen, dass sich die Sys­te­me stetig

ver­bes­sern und in naher Zukunft auch schwä­che­re menschliche

Ein­ga­ben zu qua­li­ta­tiv hoch­wer­ti­gen Ergeb­nis­sen füh­ren können.

Was die Vor­be­rei­tung der Prü­fungs­leis­tung betrifft

(das Ein­ar­bei­ten in eine Auf­ga­ben­stel­lung, Recher-

chen, das Erschlie­ßen von Wis­sen und Methodik

etc.), kann es kaum eine Ein­schrän­kung geben. So

zählt es zur (auch grund­recht­lich geschütz­ten) „Stu-

dier­frei­heit“ (Art. 12 Abs. 1 i.V.m. Art. 5 Abs. 3 GG),

dass Stu­die­ren­de weit­ge­hend selbst entscheiden

kön­nen, auf wel­che Wei­se sie sich den Prüfungs-

stoff erschlie­ßen (Besuch von Vor­le­sun­gen/­Übun-

gen, Selbst­stu­di­um, pri­va­ter Repe­ti­tor, Lek­tü­re von

wis­sen­schaft­li­chen Lehr­bü­chern oder Skrip­ten, Nut-

zung von Lern­soft­ware etc.). Inso­fern hat es im Lau-

fe der letz­ten Jahr­zehn­te ohne­hin schon einen Wan-

del gege­ben: Wäh­rend es frü­her unent­behr­lich war,

Lite­ra­tur­re­cher­chen für wis­sen­schaft­li­che Arbeiten

in Biblio­the­ken vor­zu­neh­men, lässt sich dies heute

bequem von einem Lap­top mit Inter­net­zu­gang über

zahl­rei­che Daten­ban­ken erle­di­gen. Schon die dort

inte­grier­ten Such­ma­schi­nen neh­men einen Teil der

Recher­che­skills ab, die man sich frü­her durch

Grund­kur­se und ste­ti­ge Übung erst ange­eig­net hat.

Soll­te das frü­her ein Bestand­teil von wissenschaftli-

cher Leis­tungs­er­brin­gung gewe­sen sein (was man

auch bestrei­ten könn­te), hät­te sich die­ser still-

schwei­gend ver­ab­schie­det, wäre durch die techni-

sche Ent­wick­lung über­holt wor­den, ohne dass dies

durch eine Prü­fungs­re­form nor­ma­tiv abgesegnet

wor­den wäre. So lau­tet das Zwi­schen­er­geb­nis: Die

Nut­zung gene­ra­ti­ver KI zu Zwe­cken der Recherche,

zur wei­te­ren Erschlie­ßung von rele­van­tem Wissen

oder ggf. auch zur Hil­fe­stel­lung bei Konzeption,

Glie­de­rung oder ers­ten Ent­wür­fen kann und sollte

kaum ver­bo­ten wer­den. Aus Grün­den der Rechtssi-

cher­heit kann man dies dann aber auch ausdrück-

lich zulas­sen – nicht zuletzt, um Chancengleichheit

zwi­schen jenen, die ohne eine sol­che Zulas­sung bei

der Nut­zung zögern, und jenen, die inso­fern keine

Scheu haben, her­zu­stel­len. Wenn dem wie­der­um so

ist, wird man natür­lich all das, was mehr oder weni-

ger von der Soft­ware erle­digt wird oder werden

kann, spä­ter nicht in die Bewer­tung ein­flie­ßen las-

sen. Es wird als selbst­ver­ständ­lich angesehen.18

Ent­schei­dend ist bei einer schrift­li­chen Prüfungs-

auf­ga­be, die ohne Auf­sicht über einen gewissen

Zeit­raum in eige­ner Ver­ant­wor­tung der zu Prüfen-

den erbracht wird, die Erstel­lung des Tex­tes, der

letzt­lich von den Prü­fern bewer­tet wer­den soll. Hier

besteht der eigent­li­che Regu­lie­rungs­be­darf. Ob und

inwie­weit man die Nut­zung gene­ra­ti­ver KI auch hier

zulas­sen oder ihre Zulas­sung eher einschränken

möch­te, hängt stark davon ab, was als Prüfungsleis-

tung gel­ten soll. Hier zeich­net sich ein Paradigmen-

wech­sel ab. Wäh­rend man frü­her davon ausgegan-

gen ist, dass das „Schrei­ben“ (For­mu­lie­ren) einer

Arbeit (Refe­rat, Bache­lor­ar­beit etc.) durch die Stu-

die­ren­den höchst­per­sön­lich erfolgt – was dann auch

Gegen­stand der „Eigenständigkeitserklärung“19 war

– , muss heu­te erwo­gen wer­den, ob man nicht Ent-

wür­fe durch gene­ra­ti­ve KI zulas­sen will und den

Schwer­punkt der Bewer­tung nun­mehr auf die

inhalt­li­che Qua­li­tät legen möch­te, die Prüfungsleis-

tung damit schwer­punkt­mä­ßig in der Qualitätsprü-

fung sowie den indi­vi­du­el­len Ergän­zun­gen läge.20

2. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en I – Perspektive

der Stu­die­ren­den

Für die wei­te­re Dis­kus­si­on kann es nütz­lich sein, sich die

wesent­li­chen Anwen­dungs­sze­na­ri­en vor Augen zu füh-Heckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 9 3

21

Birn­baum, NVwZ 2023, 1127, 1128 lässt eine ande­re Ansicht er-

ken­nen und will bereits das Auf­bau­en auf einer Glie­de­rung oder

einem Ent­wurf als Täu­schung qua­li­fi­zie­ren: „Die Täu­schung im

Rechts­sin­ne ist eher tech­ni­scher Natur: Der als Prüfungsleistung

her­ein­ge­reich­te Text darf weder unmit­tel­bar noch mit­tel­bar eine

„text­li­che Über­nah­me“ der KI-Aus­ar­bei­tung sein.“. Damit wird

letzt­lich ein stren­ge­rer Maß­stab ange­legt, als dies bis­lang bei

Haus­ar­bei­ten der Fall war.

22

A.A. wohl Birn­baum, NVwZ 2023, 1127, 1128, der eine relevante

Täu­schungs­hand­lung im Rah­men von nicht beaufsichtigten

Prü­fun­gen bereits dann bejaht, wenn nicht mehr ausschließlich

die eige­ne Intel­li­genz des Prüf­lings bei der Prüfungsbearbeitung

zum Ein­satz kommt, sodass jeg­li­cher Ein­satz einer „künst­li­chen“

sowie „nicht-künst­li­chen Intel­li­genz“ eine Täuschungshandlung

dar­stel­len soll.

ren, damit die­se Dis­kus­si­on nicht pau­schal und damit

ver­zerrt geführt wird. Dabei gilt es nach den verschiede-

nen Per­spek­ti­ven (Stu­die­ren­de, Hoch­schu­le, Lehrende)

zu dif­fe­ren­zie­ren.

a) Vor­be­mer­kung: Unter­schei­dung von beaufsichtigten

Prü­fun­gen (z.B. Klau­su­ren) und unbeaufsichtigten

schrift­li­chen Arbei­ten (Bache­lor­ar­bei­ten etc.)

Bei unbe­auf­sich­tig­ten schrift­li­chen Arbei­ten sollte

man gene­ra­ti­ve KI bis zu einem bestimm­ten Nut-

zungs­grad (sie­he die nach­fol­gen­den Anwendungs-

sze­na­ri­en) zulas­sen: Zum einen dürf­te die Kontrolle

eines Ver­bots rechts­kon­form nur schwer möglich

sein. Zum ande­ren gibt es gute Grün­de, die Nutzung

gene­ra­ti­ver KI zum Gegen­stand eines praxisorien-

tier­ten Stu­di­ums mit Blick auf Bedürf­nis­se des

Arbeits­mark­tes zu machen. Ein sol­cher proaktiver

Umgang mit einer inno­va­ti­ven Tech­no­lo­gie stellt

deren Chan­cen und nicht ein­sei­tig die Risi­ken in

den Mit­tel­punkt.

Für beauf­sich­tig­te Prü­fun­gen bie­tet es sich demge-

gen­über – zumin­dest als Regel­fall – an, den Einsatz

gene­ra­ti­ver KI zu unter­sa­gen. Zum einen lässt sich

dies bei Auf­sichts­prü­fun­gen leich­ter kontrollieren.

Zum ande­ren hät­te man eine grö­ße­re Band­brei­te an

Prü­fungs­for­ma­ten, weil bestimm­te Lern­in­hal­te und

Metho­den doch die höchst­per­sön­li­che Erbringung

der Prü­fungs­leis­tung im gesam­ten Umfang erfor-

dern.

Bei den unbe­auf­sich­tig­ten schrift­li­chen Arbei­ten muss

wie­der­um unter­schie­den wer­den, ob das „tech­ni­sche

Hilfs­mit­tel“ im Vor­feld der eigent­li­chen Prüfungsleis-

tung steht oder zu des­sen Bestand­teil wird.

b) Digi­ta­le Anwen­dun­gen für „unter­stütz­tes Lernen“

Sowohl recht­lich als auch prak­tisch pro­blem­los ist die

Nut­zung von digi­ta­len Anwen­dun­gen für „unter­stütz­tes

Ler­nen“. Damit sind sämt­li­che Software-Anwendungen

gemeint, die von den Stu­die­ren­den ein­ge­setzt werden,

um den Lern­pro­zess zu unter­stüt­zen: Das reicht von

eBooks oder Pod­casts über fach­be­zo­ge­ne Datenbanken

und spe­zi­fi­scher Lern­soft­ware bis zu gene­ra­ti­ver KI wie

ChatGPT, die man als digi­ta­len Assis­ten­ten zu Lernzwe-

cken ein­set­zen kann. Dies gilt nicht nur außer­halb der

Prü­fun­gen, son­dern auch, wenn man die Anwendungen

nutzt, um sich den (mög­li­cher­wei­se bis­lang nicht oder

nur unvoll­kom­men erschlos­se­nen) Prü­fungs­stoff zu

erschlie­ßen. Auch wenn man sich bei der Nutzung

bereits in der Prü­fungs­pha­se befin­det, fin­det die konkre-

te Nut­zung im Sin­ne eines „unter­stüt­zen­den Lernens“

noch im Vor­feld der eigent­li­chen Prü­fungs­leis­tung statt.

c) Gene­ra­ti­ve KI als Recher­che-Tool zu Prüfungsauf-

gaben

Einen Schritt wei­ter geht man, wenn gene­ra­ti­ve KI kon-

kret bezo­ge­nen auf eine bestimm­te Prüfungsaufgabe

ein­ge­setzt wird, ins­be­son­de­re zu Recher­chen mit Blick

auf die kon­kre­te Fra­ge­stel­lung. Damit befin­det man sich

in einer Pha­se, die nach her­kömm­li­chem Verständnis

bereits zur Leis­tung gezählt wird, die in der Prü­fung zu

erbrin­gen ist (gera­de bei wis­sen­schaft­li­chen Hausarbei-

ten, Bache­lor- oder Mas­ter­ar­bei­ten). Nach dem vorste-

hend skiz­zier­ten Para­dig­men­wech­sel könn­te man diese

Recher­che­ar­beit aller­dings auch aus der Beschreibung

der bewer­te­ten Prü­fungs­leis­tung her­aus­neh­men und

sich der moder­nen Mög­lich­kei­ten inno­va­ti­ver Anwen-

dun­gen der gene­ra­ti­ven KI bedie­nen. Die eigentliche

Prü­fungs­leis­tung wür­de dann erst dar­an anschließen.21

d) Gene­ra­ti­ve KI zur for­ma­len Ver­bes­se­rung eigen-

stän­dig erstell­ter Texte

Auf einer gedach­ten „Eigen­stän­dig­keits-Ska­la“ der

Mensch-KI-Inter­ak­ti­on lässt sich die nächst­hö­he­re Stufe

dort ein­ord­nen, wo die KI bereits am Prü­fungs­text selbst

ein­ge­setzt wird, dies aber nur zur for­ma­len Verbesse-

rung des ansons­ten eigen­stän­dig erstell­ten Tex­tes. Ein

sol­cher Ein­satz gene­ra­ti­ver KI scheint schon deshalb

ver­tret­bar, weil er gar nicht weit weg von dem herkömm-

lichen Vor­ge­hen ein­zu­stu­fen ist, wonach die eigene

Haus­ar­beit durch ande­re Per­so­nen redi­giert oder in ein

„Schreib­bü­ro“ gege­ben wird, wo sie auf Rechtschrei-

bung, Gram­ma­tik und Stil über­prüft wird.22

e) Gene­ra­ti­ve KI als Instru­ment zu Inspi­ra­ti­on und

Vor­ent­wurf einer Aufgabenlösung

In eine „Grau­zo­ne“ kommt man dann, wenn generative

KI als Instru­ment zu Inspi­ra­ti­on und Vor­ent­wurf einer

Auf­ga­ben­lö­sung ein­ge­setzt wird: Einer­seits bekommtO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

9 4

23

S. bereits 2. I. b.; im Detail zur Bedeu­tung der Wesentlichkeitsthe-

orie im Kon­text elek­tro­ni­scher (Fern-)Prüfungen s. Heckmann/

Rach­ut, E‑Klausur und Elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung, 2023, S. 145 ff.

24

Vgl. hier­zu v.a. im Hin­blick auf den Ein­satz von sog. Plagiatssoft-

ware, Nehlsen/Fleck, DSRITB 2023, 15, 20 ff.

25

EuGH, Urt. 7.12.2023 – C‑634/21 – SCHUFA Hol­ding u.a. (Sco-

ring).

26

Rad­tke, MMR 2024, 153, 157.

die KI nun eine „Rol­le“, die bereits sehr nahe an der

regel­mä­ßi­gen Prü­fungs­leis­tung ein­zu­ord­nen ist. Ande-

rer­seits wird es nun schwer, die „Antei­le“ von Mensch

und KI hin­rei­chend abzu­gren­zen. Wenn man dies zulas-

sen woll­te, könn­te man auch gleich auf die nächs­te Stufe

gehen.

f) Gene­ra­ti­ve KI als Co-Erstel­le­rin einer Prüfungsleis-

tung

Der „mutigs­te“, viel­leicht aber auch der recht­lich am bes-

ten umsetz­ba­re und prü­fungs­di­dak­tisch innovativste

Schritt wäre es, gene­ra­ti­ve KI als Co-Erstel­le­rin einer

Prü­fungs­leis­tung zuzu­las­sen – auch um kei­nen Zweifel

dar­an zu las­sen, dass damit ein neu­es Leit­bild der „Eigen-

stän­dig­keit“ der (unbe­auf­sich­tig­ten, schrift­li­chen) Prü-

fungs­leis­tung geschaf­fen wird, das der inno­va­ti­ven Ent-

wick­lung Rech­nung trägt und den gewan­del­ten Pra-

xis­an­for­de­run­gen genü­gen will: Wenn näm­lich künftig

in der Berufs­pra­xis ohne­hin gene­ra­ti­ve KI eingesetzt

wird, soll­ten Hoch­schu­len dies weder ver­bie­ten noch

igno­rie­ren, son­dern pro­ak­tiv einsetzen.

Eine Abgren­zung der eigent­li­chen Prüfungsleistung

wäre eben­so mög­lich: Die­se bestün­de in der wissen-

schaft­li­chen Über­ar­bei­tung des KI-Ent­wurfs, besonders

mit Blick auf Quel­len, die die KI nicht berück­sich­tigt hat,

aber auch um Feh­ler („Hal­lu­zi­na­tio­nen“) zu verbessern

und jenen wis­sen­schaft­li­chen Ansprü­chen zu genügen,

die mit der Auf­ga­ben­stel­lung expli­zit genannt und gefor-

dert wer­den. Je grö­ßer der errechnete/geschätzte „Work-

load“ der KI ist, um so mehr kann von den Studierenden

an Qua­li­täts­ma­nage­ment und Opti­mie­rung verlangt

wer­den. Ein­ge­reich­te Arbei­ten, die genau dies nicht er-

ken­nen las­sen, wer­den den Anfor­de­run­gen nicht

genü­gen.

3. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en II – Perspektive

der Hoch­schu­le

a) Ein­satz von KI-Detek­to­ren zur Täuschungskontrol-

le und Auf­de­ckung des KI-Ein­sat­zes durch Studieren-

de

Lässt eine Hoch­schu­le bzw. las­sen Prü­fen­de den KI-Ein-

satz nicht wie im vor­ge­stell­ten Sin­ne zu, so stellt sich die

Fra­ge, wie ein uner­laub­ter KI-Ein­satz der Studierenden

auf­ge­deckt und prü­fungs­recht­lich nach­ge­wie­sen werden

kann. Hier­bei liegt zunächst der Ein­satz von KI-Detek-

toren zur Täu­schungs­kon­trol­le nahe. Solch einem „KI-

Ein­satz zur Auf­de­ckung eines KI-Ein­sat­zes“ ste­hen indes

gra­vie­ren­de rechts­staat­li­che Beden­ken ent­ge­gen. Sog.

KI-Detek­to­ren wer­ben u.a. damit, dass sie die Erstellung

eines Tex­tes durch KI-Sys­te­me mit einer gewis­sen Wahr-

schein­lich­keit bezif­fern und dem­nach als Indiz für eine

KI-gestütz­te Bear­bei­tung her­an­ge­zo­gen wer­den können.

Dabei arbei­ten die­se Pro­gram­me wie­der­um anhand

intrans­pa­ren­ter, mit mensch­li­chen Sin­nen nicht nach-

voll­zieh­ba­ren Para­me­tern. Stützt sich eine Hochschule

bei der Annah­me eines Täu­schungs­ver­suchs auf das aus-

gege­be­ne Ergeb­nis, so genügt dies nicht den aus Art. 20

Abs. 3 GG fol­gen­den rechts­staat­li­chen Grund­sät­zen an

Trans­pa­renz, Nach­voll­zieh­bar­keit und Vorhersehbarkeit

staat­li­cher Ent­schei­dun­gen. Die KI-Soft­ware zur Aufde-

ckung des vor­he­ri­gen KI-Ein­sat­zes stellt wie­der­um eine

Black­box dar, deren Ergeb­nis nicht ohne wei­te­res darzu-

legen, nach­zu­voll­zie­hen und damit über­prüf­bar ist. Wei-

ter muss beach­tet wer­den, dass eine solch grundrechts-

inva­si­ve Maß­nah­me der Hoch­schu­le nach der Wesent-

lich­keits­theo­rie des BVerfG23 einer entsprechenden

Rechts­grund­la­ge bedarf, die die wesent­li­chen Vorgaben

für den Ein­satz einer sol­chen Soft­ware regelt.24 Aus

daten­schutz­recht­li­cher Sicht ist im Kon­text des Einsatzes

von KI-Detek­to­ren zudem Art. 22 DSGVO zu beachten.

Nach der jüngs­ten EuGH-Recht­spre­chung wur­de das

Vor­lie­gen einer „auto­ma­ti­sier­ten Ent­schei­dung im Ein-

zel­fall“ i.S.v. Art. 22 Abs. 1 DSGVO für den SCHUFA-

Score bejaht.25 Begrün­det wur­de dies damit, dass der auf

per­so­nen­be­zo­ge­ne Daten einer Per­son gestütz­ter Wahr-

schein­lich­keits­wert maß­geb­lich für die Entscheidung

Drit­ter sei. Scoring ist auch nach die­ser Rechtsprechung

wei­ter­hin zuläs­sig, setzt jedoch vor­aus, dass Betroffene

über die invol­vier­te Logik des Algo­rith­mus informiert

wer­den müssen.26 Dies muss auch für den Fall der KI-

Detek­to­ren gel­ten, wenn die­se die prüfungsrechtliche

Ent­schei­dung bezüg­lich eines unzu­läs­si­gen KI-Einsatzes

und die dar­an knüp­fen­de Fol­ge des Nicht­be­stehens maß-

geblich beein­flus­sen. Bestrei­tet man hin­ge­gen, dass ein

sol­cher Score Ein­fluss auf die Prüfungsentscheidung

hät­te, so muss von dem Ein­satz bereits aus Grün­den der

Ver­hält­nis­mä­ßig­keit von Vorn­her­ein abge­se­hen werden.

Unge­ach­tet des­sen ist zu fra­gen, wie ein unerlaubter

KI-Ein­satz grund­sätz­lich auf­ge­deckt und nachgewiesen

wer­den kann. Im prü­fungs­recht­li­chen Ver­fah­ren gilt der

Grund­satz, dass eine Täu­schungs­hand­lung durch dieHeckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 9 5

27

Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prü­fungs­recht, 8. Aufl.

2022, Rn. 236, 869.

28

Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prü­fungs­recht, 8. Aufl.

2022, Rn. 237.

29

Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prü­fungs­recht, 8. Aufl.

2022, Rn. 236.

30

BVerwG, Beschluss vom 23.1.2018 – 6 B 67/17 = NJW 2018, 1896;

Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prü­fungs­recht, 8. Aufl.

2022, Rn. 237, 870 m.w.N.

31

Vgl. zur Über­trag­bar­keit der Grund­sät­ze des ers­ten Anscheins

auf geän­der­te Prü­fungs­for­ma­te Rach­ut, juris­PR-ITR 19/2023

Anm. 4; Mor­gen­roth, OdW 2022, 273, 274.

32

Vgl. hier­zu auch Tege­thoff, juris­PR-BVerwG 12/2018 Anm. 3,

wonach bei dem Ver­gleich mit einer Mus‌ ter­lö­sung nicht allein die

inhalt­li­che bzw. qua­li­ta­ti­ve Ähn­lich­keit aus­rei­chend ist, sondern

sich dar­über hin­aus Über­ein­stim­mun­gen in ein­zel­nen Formulie-

run­gen sowie dem Auf­bau und der Gedan­ken­füh­rung notwendig

sind; A.A. VG Mün­chen, Beschl. v. 28.11.2023 – M 3 E 23.4371, wo-

bei das Gericht hier­bei auf die durch die Bewer­ten­den dargelegte

beson­de­re Struk­tu­riert­heit, Prä­gnanz, Inhalts­dich­te, das Fehlen

von gedank­li­chen Brü­chen sowie eine feh­ler­freie Orthographie

und Rechts­schrei­bung abstellt.

33

Vgl. hier­zu Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prüfungs-

recht, 8. Aufl. 2022, Rn. 237, wonach bis­her aus­schließ­lich auf

Prü­fungs­ar­bei­ten ande­rer Prü­fungs­teil­neh­men­den sowie Über-

ein­stim­mung mit der Mus‌ ter­lö­sung oder ähn­li­chen Dokumenten

abge­stellt wird; eben­so konn­te ein Stu­dent die Neu­be­wer­tung sei-

ner Prü­fungs­leis­tung nicht auf­grund der gro­ßen Dis­kre­panz der

Bewer­tung zu sei­nen bis­her (sehr) guten Prü­fungs­leis­tun­gen for-

dern, VG Ans­bach, Urteil vom 14. April 2016 – AN 2 K 15.02220

– juris Rn. 33; nicht über­zeu­gend hin­ge­gen VG Mün­chen, Beschl.

v. 28.11.2023 – M 3 E 23.4371 Rn. 40, das in sei­ner Entscheidung

auf eine ver­gleich­ba­re Essay­auf­ga­be aus dem vor­he­ri­gen Semester

des­sel­ben Kan­di­da­ten abstellt und damit die Leistungssteigerung

als recht­fer­ti­gungs­be­dürf­tig einstuft.

34

Da die blo­ße Mög­lich­keit eines alter­na­ti­ven Gesche­hens nicht

reicht, vgl. Jere­mi­as, in: Fischer/Jeremias/Dieterich, Prüfungs-

recht, 8. Aufl. 2022, Rn. 871, – mit­hin auch hier durch­aus hohe

Anfor­de­run­gen an die Dar­le­gung des aty­pi­schen Ver­laufs gestellt

wer­den – müs­sen die­se Anfor­de­run­gen erst recht bereits auf der

ers­ten Stu­fe des Anscheins­be­wei­ses durch die Hoch­schu­le erfüllt

wer­den.

Hoch­schu­len nach­zu­wei­sen ist.27 Dies umfasst sowohl

die objek­ti­ve Täu­schungs­hand­lung als auch den subjek-

tiven Wil­len, sich einen unzu­läs­si­gen Vor­teil zu ver-

schaf­fen, eine fahr­läs­si­ge Täu­schungs­hand­lung kommt

daher eben­falls nicht in Betracht.28 Rei­chen die Beweis-

mit­tel für die Fest­stel­lung bzw. die hin­rei­chen­de Gewiss-

heit einer Täu­schung nicht aus, so muss die Leistung

nach den übli­chen Maß­stä­ben bewer­tet werden.29 Bei

unbe­auf­sich­tig­ten Prü­fungs­ar­bei­ten kann die Täu-

schungs­hand­lung indes nicht durch etwa­iges Aufsichts-

per­so­nal beob­ach­tet wer­den, son­dern muss im Nachhin-

ein fest­ge­stellt wer­den. Hier­für kom­men auch im Prü-

fungs­recht die Grund­sät­ze des Bewei­ses des ers­ten An-

scheins zur Anwen­dung. Dem­nach kann aufgrund

all­ge­mei­ner Erfah­rungs­wer­te ein Rück­schluss auf eine

frag­li­che Tat­sa­che (hier: Täu­schungs­hand­lung) gezogen

wer­den, wenn es sich um einen typi­schen Sachverhalt

han­delt. Der Prüf­ling wie­der­um kann dies entkräften,

indem er die ernst­haf­te Mög­lich­keit eines atypischen

Gesche­hens­ab­laufs darlegt.30 Bereits auf der ers­ten Stufe

– dem typi­schen Sach­ver­halt – stellt sich das Problem,

dass es schlicht an ver­gleich­ba­ren „typi­schen“ Gesche-

hens­ab­läu­fen und damit auch ent­spre­chen­den Erfah-

rungs­wer­ten man­gelt. Wäh­rend bis­her insbesondere

auf­grund iden­ti­scher Abga­ben – inklu­si­ve der (Tipp-)

Feh­ler – auf eine uner­laub­te Zusam­men­ar­beit geschlos-

sen wer­den konn­te, ändern sich die Umstän­de durch die

elek­tro­ni­sche Bear­bei­tung, neue Prü­fungs­mo­di und

nun­mehr den mög­li­chen KI-Einsatz.31 Ein KI-System

wird hier­bei bei iden­ti­scher Ein­ga­be unterschiedliche

Aus­ga­ben her­vor­brin­gen, sodass ein KI-gene­rier­tes Er-

gebnis nicht direkt repro­du­zier­bar ist. Etwa­ige weitere

denk­ba­re Para­me­ter, wie ein bestimm­ter Schreibstil,

Feh­ler oder eben­so die Feh­ler­lo­sig­keit eines Tex­tes sind

eben­falls nicht geeig­net, hin­rei­chen­de Indi­zi­en für einen

KI-Ein­satz darzustellen.32 Gera­de das Abstel­len auf eine

beson­ders gute Bear­bei­tung wür­de den Prüfungsgedan-

ken ad absur­dum füh­ren: Bestraft wür­den hier­bei gerade

beson­ders gute Stu­die­ren­de. Auch ein Ver­gleich mit den

bis­he­ri­gen Leis­tun­gen eines Stu­die­ren­den kann, bei ei-

ner nun­mehr deut­lich bes­se­ren Leis­tung, unter dem

Grund­satz der Chan­cen­gleich­heit nicht als Indiz für eine

Täu­schungs­hand­lung herhalten.33 Bei der Heranziehung

von durch Soft­ware ermit­tel­ter Wahrscheinlichkeitswer-

te ergibt sich wie­der­um das Pro­blem der Intransparenz

und damit ein rechts­wid­ri­ger Aus­schluss der Berück-

sich­ti­gung aty­pi­scher Gesche­hens­ab­läu­fe. Der Umstand,

dass die bis­he­ri­gen Mecha­nis­men zur nachträglichen

Täu­schungs­auf­de­ckung bei KI-gene­rier­ten Tex­ten an

ihre Gren­zen sto­ßen, mag im Ein­zel­fall zu unbefriedi-

gen­den Ergeb­nis­sen füh­ren, darf jedoch nicht zu einem

Absen­ken der Anfor­de­run­gen an den Anscheinsbeweis

füh­ren. Eine sol­che Ver­schie­bung der Maß­stä­be tastet

die gel­ten­den Beweis­last­re­geln an und wür­de letztlich

zum Nach­teil aller Prü­fungs­teil­neh­men­den füh­ren, die

im Zwei­fel ihre (gute) Leis­tung zu begrün­den hätten.

Gelingt es ihnen nicht, einen aty­pi­schen Ver­lauf darzule-

gen, wür­de eine Leis­tungs­stei­ge­rung dann zu ihrem

Nach­teil gereichen.34 Dies erscheint ins­be­son­de­re vor

dem Hin­ter­grund, dass die Hoch­schu­len die Prüfungen

gestal­ten – und damit über das Ver­fah­ren, die konkrete

Prü­fungs­auf­ga­be und die zuge­las­se­nen Hilfs­mit­tel be-

stim­men – unge­recht. Denn sie haben es mit ihrem Ge-

stal­tungs­spiel­raum in der Hand, fai­re Prüfungsbedin-

gun­gen zu schaf­fen und damit Auf­ga­ben zu stel­len, die

sich im Zwei­fel nicht ohne Wei­te­res durch KI lösen las-

sen oder die Bewer­tungs­maß­stä­be an eine erlaub­te Co-

Krea­ti­on anzu­pas­sen.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

9 6

35

S. hier­zu Nehlsen/Fleck, DSRITB 2023, 15.

36

Vgl. zum Bedürf­nis einer Rechts­grund­la­ge Heckmann/Rachut,

E‑Klausur und Elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung, 2023, S. 144 ff.

37

Vgl. hier­zu Rachut/Besner, MMR 2021, 851 ff.; EuGH, Urteil v.

7.12.2023 (C‑634–21, „Schufa“) CR 2024, 29.

38

Zum KI-Ein­satz in der öffent­li­chen Ver­wal­tung vgl. den Über-

blick bei Heckmann/Rachut, Digi­ta­le Ver­wal­tung, in: Heckmann/

Pasch­ke, juris Pra­xis­kom­men­tar Inter­net­recht, 8. Aufl. 2024, Kap.

5 Rn. 1166 ff.

39

Vgl. Schack, NJW 2024, 113 ff.; de la Duran­taye, ZUM 2023, 645 ff.;

Hoe­ren, MMR 2023, 81 ff.

Es mag nicht aus­zu­schlie­ßen sein, dass in ganz be-

stimm­ten Prü­fungs­si­tua­tio­nen auf­grund der konkreten

Auf­ga­ben­stel­lung und den Umstän­den des Einzelfalls

den­noch aus den äuße­ren Fak­to­ren einer Prüfungsleis-

tung Rück­schlüs­se auf einen KI-Ein­satz mög­lich sind.

Die­se Ein­zel­fäl­le kön­nen jedoch nicht dar­über hinweg-

täu­schen, dass – ins­be­son­de­re ohne prüfungsdidaktische

Anpas­sun­gen – der Ein­satz von KI durch die Studieren-

den in der Regel nicht nach­voll­zo­gen und belegt werden

kann. Ein etwa­iges Ver­bot kann daher nicht durchge-

setzt wer­den und begeg­net schon des­halb rechtsstaatli-

chen Zwei­feln.

Davon unbe­nom­men bleibt die Mög­lich­keit, mittels

(KI-)Software Ver­stö­ße gegen die wis­sen­schaft­li­che Pra-

xis, wie bspw. Pla­gia­te, auf­zu­de­cken, da die­se nachvoll-

zogen wer­den können.35

b) Exkurs: Ein­satz von KI zur Klausuraufsicht

Nur kurz erwähnt sei die wei­te­re Mög­lich­keit, KI einzu-

set­zen, um bei beauf­sich­tig­ten Prü­fun­gen Täuschungs-

ver­su­che auf­zu­de­cken, ins­be­son­de­re mit bestimmten

Proc­to­ring-Funk­tio­nen. Dies ist recht­lich sehr proble-

matisch. Einer­seits geht ein sol­cher Ein­satz stets mit tief-

grei­fen­den Grund­rechts­ein­grif­fen ein­her, sodass hierfür

zunächst eine ent­spre­chen­de Rechts­grund­la­ge geschaf-

fen wer­den müsste.36 Ande­rer­seits stellt sich hierbei

eben­falls die Pro­ble­ma­tik der feh­len­den Nachvollzieh-

bar­keit sol­cher Sys­te­me, wenn sie bspw. einen „Täu-

schungs­score“ aus­ge­ben, sodass prü­fungs­recht­li­che Ent-

schei­dun­gen hier­auf nicht gestützt wer­den kön­nen. Ins-

gesamt sind die rechts­kon­for­men Einsatzszenarien

daher sehr beschränkt.37

c) Exkurs: Ein­satz von KI zum Lehr-/Lern-Moni­to-

ring

Außer­halb des Prü­fungs­ge­sche­hens kommt KI zuweilen

auch dort zum Ein­satz, wo indi­vi­dua­li­sier­te Lehrangebo-

te auf den Ein­zel­nen zuge­schnit­ten wer­den sol­len. Weil

dies nicht ohne spe­zi­fi­sche Pro­fil­da­ten umge­setzt wer-

den kann, sind an die­ser Stel­le stren­ge datenschutzrecht-

liche Anfor­de­run­gen ein­zu­hal­ten und die Datenverar-

bei­tung auf eine ent­spre­chen­de Rechts­grund­la­ge zu stüt-

zen, wobei frag­lich ist, ob dies im Kon­text von staatlicher

Hoch­schu­le und Stu­die­ren­den allein durch eine Einwil-

ligung zu errei­chen wäre. Dar­über hin­aus sind insbeson-

dere die dies­be­züg­lich in der KI-VO vor­ge­se­he­nen Vor-

gaben für Hoch­ri­si­ko­sys­te­me relevant.

d) Exkurs: Ein­satz gene­ra­ti­ver KI in der Hochschul-

ver­wal­tung

Ganz all­ge­mein kann gene­ra­ti­ve KI auch in der Hoch-

schul­ver­wal­tung ein­ge­setzt wer­den, wie dies der­zeit auch

in der all­ge­mei­nen Verwaltung38, aber eben­so bei Kran-

ken­kas­sen oder Unter­neh­men dis­ku­tiert wird. Auch

hier­bei gel­ten die all­ge­mei­nen datenschutzrechtlichen

Rege­lun­gen, sodass es unter ande­rem zu hinterfragen

gilt, wie die all­ge­mei­nen Daten­schutz­grund­sät­ze des Art.

5 DSGVO (z.B. Zweck­bin­dung und Datensparsamkeit)

in die­sem Zusam­men­hang umge­setzt wer­den können.

4. Über­sicht der Anwen­dungs­sze­na­ri­en III – Perspekti-

ve der Lehrenden

a) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI zur Unter­stüt­zung der

Leh­re

Gene­ra­ti­ve KI kann nicht nur durch Stu­die­ren­de einge-

setzt wer­den. Auch für Leh­ren­de erge­ben sich zahlreiche

Vor­tei­le. So kön­nen sie gene­ra­ti­ve KI wie ande­re digitale

Unter­stüt­zungs­sys­te­me zur Vor­be­rei­tung ihrer Lehre

ein­set­zen, Text­bau­stei­ne für die eige­ne Kommunikation

ent­wer­fen oder Check­lis­ten anle­gen las­sen. Im Sinne

eines digi­ta­len Assis­tenz­sys­tems sind die Einsatzmög-

lich­kei­ten auch im Bereich der Leh­re vielfältig.

b) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI zur Erstel­lung von Prü-

fungs­auf­ga­ben

Dies gilt eben­so für das Prü­fungs­ge­sche­hen selbst. So ist

denk­bar, dass Leh­ren­de ent­spre­chen­de Anwendungen

ein­set­zen, um Prü­fungs­auf­ga­ben erstel­len zu las­sen. Von

den Prü­fen­den erstell­te Prü­fungs­auf­ga­ben unterliegen

grund­sätz­lich dem Urhe­ber­rechts­schutz. Tritt nun eine

gene­ra­ti­ve KI hin­zu, so kann es an der not­wen­di­gen per-

sön­li­chen geis­ti­gen Schöp­fung i.S.d. § 2 Abs. 2 UrhG feh-

len. Ähn­lich der Eigen­stän­dig­keit der Prüfungsleistung

müss­te abge­wo­gen wer­den, ob es sich hier noch – z.B.

durch Anpas­sun­gen der Vor­schlä­ge – um eine eigene

schöp­fe­ri­sche Leis­tung des Prü­fen­den han­delt oder eben

nicht mehr. Die urhe­ber­recht­li­chen Fra­gen von generati-

ver KI sind aktu­ell noch Bestand­teil des rechtswissen-

schaft­li­chen Diskurses39 und kön­nen daher nichtHeckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 9 7

abschlie­ßend beant­wor­tet wer­den. Fol­gen eines fehlen-

den urhe­ber­recht­li­chen Schut­zes wir­ken sich indes nicht

auf das Prü­fungs­ge­sche­hen an sich aus, son­dern können

nach­ge­la­gert, z.B. bei der Fra­ge, ob Stu­die­ren­de Altprü-

fun­gen ver­viel­fäl­ti­gen dür­fen, rele­vant wer­den. Auch

wenn gene­ra­ti­ve KI bei der Auf­ga­ben­stel­lung unterstüt-

zend ein­ge­setzt wird, ver­bleibt es bei der Verantwortung

des Prü­fen­den für eine den prü­fungs­recht­li­chen Vorga-

ben ent­spre­chen­de Auf­ga­ben­stel­lung und anschließende

Bewer­tung.

c) Ein­satz von gene­ra­ti­ver KI als Bestand­teil innovati-

ver Lehr- und Prüfungsformate

Schließ­lich kann eine Soft­ware wie ChatGPT auch selbst

Bestand­teil inno­va­ti­ver Prü­fungs­for­ma­te wer­den, womit

sich der Kreis zur Per­spek­ti­ve der Stu­die­ren­den schließt.

Sie kann dabei gezielt in der Leh­re ein­ge­setzt werden,

um den Umgang mit ihr zu schu­len aber auch Schwä-

chen und Risi­ken auf­zu­zei­gen. Das sog. Promp­ten hat

maß­geb­li­chen Ein­fluss auf die durch ChatGPT ausgege-

benen Ergeb­nis­se und stellt damit eine Fähig­keit dar, die

für eine effi­zi­en­te Bewäl­ti­gung, der sich im Berufsleben

stel­len­den Auf­ga­ben durch­aus för­der­lich ist bzw. mitun-

ter sogar erwar­tet wird. Auch das Promp­ten kann daher

im Sin­ne einer inno­va­ti­ven und pra­xis­ori­en­tier­ten Aus-

bil­dung Teil von Leh­re und sogar Prü­fun­gen sein. Denk-

bar ist etwa, dass Stu­die­ren­de bei der Erstel­lung einer

Haus- oder Semi­nar­ar­beit gezielt zum Ein­satz einer

gene­ra­ti­ven KI ange­hal­ten wer­den, dabei ihre Prompts

und anschlie­ßen­den Bear­bei­tungs­schlei­fen dokumentie-

ren müs­sen.

IV. Leit­ge­dan­ken zum rechts­si­che­ren Ein­satz genera-

tiver KI im Prüfungskontext

1. Dis­clai­mer („work in progress“)

Der vor­lie­gen­de Bei­trag dient zur ers­ten Orientierung

für einen rechts­si­che­ren Ein­satz gene­ra­ti­ver KI im Prü-

fungs­kon­text. Die­se The­ma­tik wirft zahl­rei­che, zum Teil

ganz neue Rechts­fra­gen auf, die einer ver­tief­ten Behand-

lung bedür­fen. Auch wenn man auf der Grund­la­ge der

hier for­mu­lier­ten Erkennt­nis­se und Empfehlungen

Anpas­sun­gen in den jewei­li­gen Prüfungsordnungen

vor­nimmt, gilt es doch, die tech­ni­sche Ent­wick­lung und

die wei­te­re Klä­rung offe­ner Rechts­fra­gen im Auge zu

behal­ten und agil zu reagieren.

2. Regu­lie­rungs­be­darf

Aktu­ell besteht eine erheb­li­che Rechts­un­si­cher­heit im

Hin­blick auf den Umgang mit tech­ni­schen Innovationen

in Stu­di­um, Leh­re und Prü­fung. Es erscheint wenig hilf-

reich, sich von Sei­ten der Hoch­schu­le oder der Fakultä-

ten in die­ser Situa­ti­on pas­siv abwar­tend zu verhalten:

Zum einen ent­stün­de so ein Fli­cken­tep­pich an Einzellö-

sun­gen nach Ein­schät­zung der Leh­ren­den; zum anderen

wären auch die Stu­die­ren­den allei­ne gelas­sen in ihrer

Ent­schei­dung, bis zu wel­chem Grad sie gene­ra­ti­ve KI bei

der Anfer­ti­gung von Haus­ar­bei­ten, Seminarreferaten,

Bache­lor- oder Mas­ter­ar­bei­ten nut­zen dür­fen oder sol-

len. Dies wirkt sich auch auf die Chan­cen­gleich­heit aus,

weil die stu­den­ti­schen Leis­tun­gen in sol­chen Prüfungen

immer weni­ger ver­gleich­bar werden.

Ins­be­son­de­re genügt es nicht, ein pau­scha­les Verbot

der Nut­zung gene­ra­ti­ver KI aus einer all­ge­mei­nen Studi-

en- und Prü­fungs­ord­nung her­zu­lei­ten, wonach die Nut-

zung unzu­läs­si­ger Hilfs­mit­tel als Täu­schungs­ver­such zu

wer­ten sei („es ist jedes Hilfs­mit­tel ver­bo­ten, das nicht

aus­drück­lich zuge­las­sen ist“). Im Gegen­satz zu Auf-

sichts­ar­bei­ten gibt es bei häus­li­chen Arbei­ten kei­ne Posi-

tiv­lis­te zuge­las­se­ner Hilfs­mit­tel, so dass man davon auch

nicht abwei­chen kann. Das zeigt schon die unbestrittene

Zuläs­sig­keit der Nut­zung von Such­ma­schi­nen oder Dik-

tier- und Recht­schreib­pro­gram­men, die eben­falls KI-

basiert sind.

Dabei schlägt auch eine Beru­fung auf Grundsätze

„guter wis­sen­schaft­li­cher Pra­xis“ fehl. Ange­sichts der

Tat­sa­che, dass all­ge­mein zugäng­li­che Anwen­dun­gen ge-

nera­ti­ver KI erst seit kur­zem exis­tie­ren, kann sich eine

sol­che wis­sen­schaft­li­che Pra­xis noch gar nicht herausge-

bil­det haben. Man müss­te also mit Ana­lo­gien arbeiten,

etwa dem Pla­gi­ats­ver­bot oder der ver­bo­te­nen Nutzung

eines „Ghost­wri­ters“. Dies beträ­fe aber nur die vollstän-

dige Über­nah­me frem­der Tex­te bzw. deren fehlende

Kenn­zeich­nung. Was aber ist in dem Fall, dass ChatGPT

nur als Chat­part­ner ein­ge­setzt wird, so wie man schon

immer (juris­ti­sche) Haus­ar­bei­ten mit Kommilitonen

dis­ku­tiert hat, gemein­sam Lösungs­skiz­zen erstellt hat

etc.? Allein dies zeigt bereits, dass die inno­va­ti­ven Mög-

lich­kei­ten des Ein­sat­zes gene­ra­ti­ver KI eine Neujustie-

rung der Anfor­de­run­gen an die Eigen­stän­dig­keit einer

Leis­tung for­dern, die nur der demo­kra­tisch legitimierte

Gesetz­ge­ber leis­ten kann.

Auch aus ver­fas­sungs­recht­li­cher Sicht besteht Regu-

lie­rungs­be­darf: Die pau­scha­le oder einzelfallbezogene

Erlaub­nis oder Dul­dung bzw. das mehr oder weniger

weit­rei­chen­de Ver­bot der Nut­zung gene­ra­ti­ver KI bei

schrift­li­chen Prü­fungs­ar­bei­ten berüh­ren die Grundrech-

te aus Art. 12 Abs. 1, 5 Abs. 3, 3 Abs. 1 sowie Art. 2 Abs. 1

i.V.m. Art. 1 Abs. 1 GG. Sowohl ein akti­ves Tätigwerden

im Rah­men der Prü­fungs­ge­stal­tung als auch ein schlich-

tes Unter­las­sen sind damit grund­rechts­we­sent­lich, soO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

9 8

dass es recht­li­cher Rege­lun­gen bedarf. Hier wäre eine

ent­spre­chen­de Ermäch­ti­gungs­norm in dem jeweiligen

Hoch­schul­ge­setz gebo­ten, um Details durch eine Rechts-

ver­ord­nung oder zumin­dest auf Sat­zungs­ebe­ne der Prü-

fungs­ord­nun­gen zu regeln. Inso­fern soll­ten die Hoch-

schu­len aber nicht auf den Lan­des­ge­setz­ge­ber warten,

son­dern selbst regu­lie­rend tätig wer­den, um ein gewisses

Maß an Rechts­si­cher­heit und Ori­en­tie­rung für Studie-

ren­de und Leh­ren­de zu bie­ten. Die Hoch­schu­len haben

inso­weit eine eige­ne Ver­ant­wor­tung, einen verfassungs-

kon­for­men Zustand herzustellen.

3. Ver­hält­nis­mä­ßi­ger Aus­gleich von Lehr- und Lernfrei-

heit mit Chancengerechtigkeit

Wenn man vor dem Hin­ter­grund des sowohl verfas-

sungs­recht­lich als auch hoch­schul- und bildungspoli-

tisch begrün­de­ten Regu­lie­rungs­be­darfs Regeln für den

Ein­satz gene­ra­ti­ver KI in Prü­fun­gen auf­stel­len will, gibt

es nie „die“ eine rich­ti­ge Lösung. Viel­mehr muss die

Rege­lung am Ende eines gestal­ten­den Abwägungspro-

zes­ses ste­hen, der sowohl die Lehr­frei­heit der Lehrenden

als auch die Lern­frei­heit der Stu­die­ren­den in den Blick

nimmt und eine Ver­bes­se­rung der Chancengerechtigkeit

inner­halb der Prü­fungs­ko­hor­ten anstrebt.

Dabei kön­nen die fol­gen­den Eck­punk­te handlungslei-

tend sein:

» Gene­ra­ti­ver KI wird von gro­ßen Tei­len in der Wis-

sen­schaft eine prä­gen­de Rol­le in der gegenwärtigen

digi­ta­len Trans­for­ma­ti­on von Staat, Wirt­schaft und

Gesell­schaft zuge­schrie­ben. Sie ist kein blo­ßer Hype,

son­dern ein Disruptionsfaktor.

» Gene­ra­ti­ve KI hat erheb­li­chen Ein­fluss auf zahlrei-

che Berufs­bil­der. Sie anzu­wen­den und bes­ten­falls zu

beherr­schen (auch unter Berück­sich­ti­gung von

Qua­li­täts­de­fi­zi­ten, Her­aus­for­de­run­gen im sachge-

rech­ten Umfang, recht­li­chen und ethi­schen Impli-

kat­io­nen), hat eine rele­van­te cur­ri­cu­la­re Bedeutung.

» Ein Ver­bot der Nut­zung gene­ra­ti­ver KI im Vorfeld

der Erstel­lung von Prü­fungs­tex­ten bei Hausarbeiten,

Semi­nar­re­fe­ra­ten, Bache­lor- oder Mas­ter­ar­bei­ten ist

rechts­kon­form nicht über­prüf­bar und schon des-

halb rechts­wid­rig.

» Ein Ver­bot der Nut­zung gene­ra­ti­ver KI bei der

Erstel­lung ent­spre­chen­der Prü­fungs­tex­te ist weder

durch sog. KI-Detek­to­ren noch durch wei­te­re objek-

tive Para­me­ter, die einen ers­ten Anschein einer Täu-

schungs­hand­lung begrün­den kön­nen, möglich,

damit nicht über­prüf­bar und schon des­halb rechts-

wid­rig.

» Die kon­kre­te Gestal­tung von Prüfungsformaten

unter­liegt einem Gestal­tungs­spiel­raum der Lehren-

den, der durch fach­di­dak­ti­sche und fachspezifische

Beson­der­hei­ten geprägt ist. Bei der Bemes­sung von

Schwie­rig­keits­grad, Workload und Lern­zie­len einer

Prü­fungs­auf­ga­be ist zu berück­sich­ti­gen, dass sowohl

ein Ver­bot als auch eine still­schwei­gen­de Duldung

der Nut­zung gene­ra­ti­ver KI dazu füh­ren wird, dass

ein Teil der Stu­die­ren­den sol­che Sys­te­me gleichwohl

nutzt, ein ande­rer Teil aber nicht. Es bedarf deshalb

sach­li­cher Über­le­gun­gen dahin­ge­hend, wie in die-

sem Fall Chan­cen­ge­rech­tig­keit her­ge­stellt wird.

» Will man die Nut­zung gene­ra­ti­ver KI bei häuslichen

schrift­li­chen Prü­fungs­auf­ga­ben grund­sätz­lich zulas-

sen, bedarf es einer dif­fe­ren­zier­ten Dar­stel­lung der

zuge­las­se­nen (tech­ni­schen) Hilfs­mit­tel und einer

trans­pa­ren­ten Infor­ma­ti­on über die Bewertungs-

maß­stä­be im Hin­blick auf die ver­blei­ben­de Eigen-

stän­dig­keit der erbrach­ten Prü­fungs­leis­tung. Die

Prü­fungs­zie­le müs­sen den neu­en tech­ni­schen Mög-

lich­kei­ten ange­passt werden.

» Im Zeit­al­ter einer selbst­ver­ständ­li­chen Nutzung

gene­ra­ti­ver KI ver­la­gert sich die eigenständige

mensch­li­che Leis­tung im Tex­terstel­lungs­pro­zess auf

die qua­li­täts­ori­en­tier­te Prü­fung maschi­nell erstellter

Text­ent­wür­fe und die Ergän­zung von Textteilen

(ein­schließ­lich trans­pa­ren­ter Quel­len­an­ga­ben), an

deren Erstel­lung die KI der­zeit noch scheitert.

Mensch und Maschi­ne avan­cie­ren zu Co-Produzen-

ten. Leh­re und Prü­fung berück­sich­ti­gen diesen

Para­dig­men­wech­sel.

V. Fazit

Gene­ra­ti­ve KI ist gekom­men, um zu blei­ben. Auch und

gera­de im Kon­text von Wis­sen­schaft, Stu­di­um und Leh-

re. Über­eil­te Ver­bo­te durch ein­zel­ne Uni­ver­si­tä­ten, wie

der Sci­en­ce­Po in Paris oder der Uni­ver­si­tät Tübingen,

haben nur noch anek­do­ti­schen Wert. Längst haben die

Hoch­schu­len die gro­ße Chan­ce erkannt, die in der Inte-

gra­ti­on die­ser Tech­no­lo­gien in den Wissenschaftsbetrieb

steckt – auch des­halb, weil Hoch­schu­len die Verbindung

zur (Berufs-) Pra­xis nicht ver­lie­ren dür­fen, ohne ihren

Bil­dungs­auf­trag zu ver­nach­läs­si­gen. Es geht aber weit

über die­se prak­ti­schen Über­le­gun­gen hin­aus: Hoch-

schu­len waren schon immer ein Ort kri­ti­scher Reflekti-

on, Inno­va­tio­nen in dem Kon­text einer Werteordnung

zu betrach­ten. Das ist beim The­ma Künst­li­che Intelli-

genz drin­gen­der denn je. Denn den enor­men Chan­cenHeckmann/Rachut · Rechts­si­che­re Hoch­schul­prü­fun­gen mit und trotz gene­ra­ti­ver KI 9 9

ste­hen auch Risi­ken gegen­über. Die­se rich­tig einordnen

zu kön­nen, bedarf es einer fun­dier­ten Beschäftigung

und Aus­ein­an­der­set­zung in Anse­hung konkreter

Anwen­dun­gen und ihrer Fol­gen. Das gelingt nur, wenn

man über und mit (gene­ra­ti­ver) KI forscht und sich die

Ein­ord­nung des unmit­tel­bar Erleb­ten zunut­ze macht.

Die im vor­lie­gen­den Bei­trag ange­stell­ten rechtlichen

Über­le­gun­gen die­nen dazu, die­ser unverzichtbaren

Befas­sung einen Ord­nungs­rah­men zu geben. Ordnung

der Wis­sen­schaft dient in Zei­ten von Künst­li­cher Intelli-

genz immer auch der Bewah­rung von Sou­ve­rä­ni­tät des

Mensch­li­chen im Technischen.

Prof. Dr. Dirk Heck­mann ist Inha­ber des Lehr­stuhls für

Recht und Sicher­heit der Digi­ta­li­sie­rung an der Techni-

schen Uni­ver­si­tät Mün­chen. Neben­amt­lich wirkt er als

Direk­tor am Baye­ri­schen For­schungs­in­sti­tut für Digita-

le Trans­for­ma­ti­on (www.bidt.digital) und als Verfas-

sungs­rich­ter am Baye­ri­schen Verfassungsgerichtshof.

Sarah Rach­ut ist wis­sen­schaft­li­che Mit­ar­bei­te­rin am

Lehr­stuhl für Recht und Sicher­heit der Digitalisierung

(Prof. Dr. Dirk Heck­mann) an der Tech­ni­schen Universi-

tät Mün­chen und Geschäfts­füh­re­rin der Forschungs-

stel­le TUM Cen­ter for Digi­tal Public Ser­vices. Sie

forscht und lehrt zu ver­fas­sungs­recht­li­chen Fra­gen der

Digi­ta­li­sie­rung, schwer­punkt­mä­ßig in den Bereichen

E‑Government, E‑Health und E‑Education.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 8 5 — 1 0 0

1 0 0I. Reform der Juris­ten­aus­bil­dung als Ant­wort auf den zuneh-

men­den Man­gel an Juris­tin­nen und Juristen

II. Geschich­te und Ent­wick­lung der Juris­ten­aus­bil­dung in

Deutsch­land

1. Bolo­gna-Modell

2 Ein­stu­fi­ge Juristenausbildung

3. Rück­kehr zur allei­ni­gen zwei­stu­fi­gen Juristenausbildung

4. Mode­ra­te Reformen

5. Wei­ter­ge­hen­de Reformdiskussion

a. Erleich­te­run­gen bei den Prü­fun­gen und mehr Unabhän-

gig­keit der Bewertungen

b. Ver­bes­se­run­gen der Rah­men­be­din­gun­gen der Juristen-

aus­bil­dung

c. Anpas­sung an die Digitalisierung

d. Inter­na­tio­na­li­sie­rung und Euro­päi­sie­rung des Rechts

e. Inter­dis­zi­pli­nä­re Inhalte

f. Inte­grier­tes Bache­lor­stu­di­um Bache­lor of Laws (LL.B.)

g. Blei­ben­de Her­aus­for­de­rung: Stär­ke­re Ver­schrän­kung von

Stu­di­um und Pra­xis unter Wah­rung der Funk­ti­on der Wis-

sen­schaft bei der Ver­mitt­lung von grund­le­gen­den Werten

6. Wei­te­re Her­aus­for­de­run­gen und Antworten

III. Fazit

I. Reform der Juris­ten­aus­bil­dung als Ant­wort auf den

zuneh­men­den Man­gel an Juris­tin­nen und Juristen

Die Juris­ten­aus­bil­dung in Deutsch­land steht vor einem

bedeut­sa­men Wan­del. Immer stär­ker tritt der Man­gel an

Juris­tin­nen und Juris­ten in prak­tisch allen juristischen

Beru­fen zuta­ge, auch und vor allem in der Jus­tiz. So

belas­tet die aktu­el­le Pen­sio­nie­rungs­wel­le insbesondere

in den neu­en Län­dern die Jus­tiz beträcht­lich. Etliche

Rich­ter und Rich­te­rin­nen sowie Staats­an­wäl­te und

Staats­an­wäl­tin­nen, die nach der Wen­de 1990 in den Jus-

tiz­dienst der neu­en Län­der über­nom­men wor­den waren,

tre­ten in den Ruhestand.2 Aus­rei­chen­de Maßnahmen

zum recht­zei­ti­gen Ersatz des aus­schei­den­den Justizper-

sonal wur­den zumeist nicht getrof­fen, obwohl die bevor-

ste­hen­de Pen­sio­nie­rung der gebur­ten­star­ken Jahrgänge -

der soge­nann­ten Baby­boo­mer — nicht überraschend

kommt. Dies liegt teil­wei­se an den Spar­maß­nah­men der

Ver­gan­gen­heit, die ins­be­son­de­re auch die Jus­tiz betra-

fen.3 Heu­te kon­kur­rie­ren Jus­tiz, Anwalt­schaft, Ministeri-

en und Wirt­schaft um die gerin­ge­re Zahl an Nachwuchs-

juristen,⁴ wobei die Jus­tiz als Arbeit­ge­ber ange­sichts der

rela­tiv gerin­gen Bezah­lung an Attrak­ti­vi­tät ver­lo­ren hat

und dies nun durch Absen­kung der Qualifikationsvor-

aus­set­zun­gen zu kom­pen­sie­ren versucht.⁵ Mehr Plätze

für Stu­di­um, Refe­ren­dar­stel­len und Plan­stel­len in der

Jus­tiz vor­zu­se­hen, genügt aller­dings heu­te nicht. Der

juris­ti­sche Beruf hat gene­rell an Leucht­kraft verloren

und die in sei­ner Dis­pu­ta­ti­on auf­ge­stell­te The­se von

Johann Wolf­gang von Goe­the „Stu­di­um juris lon­ge pra-

estan­tis­si­mum est“⁶ dürf­te heu­te kei­ne ungeteilte

Zustim­mung mehr fin­den. Es ist uner­läss­lich, die bishe-

rige juris­ti­sche Aus­bil­dung auf den Prüf­stand zu stellen.

Wil­fried Bernhardt

Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? Zeit für eine echte

Reform der Juris­ten­aus­bil­dung!1

1

Der Autor die­ses Arti­kels hat­te selbst am bun­des­weit ersten

Reform­mo­dell – der soge­nann­ten ein­stu­fi­gen Juristenausbildung

– in Augs­burg teil­ge­nom­men und die­se Aus­bil­dung mit dem

zwei­ten juris­ti­schen Staats­examen nach der damals vorgesehe-

nen Min­dest­dau­er des Stu­di­ums und der prak­ti­schen Ausbil-

dungs­ab­schnit­te abge­schlos­sen. Wei­te­re Erfah­run­gen mit einem

ein­stu­fi­gen Modell sam­mel­te er als Wis­sen­schaft­li­cher Mitarbei-

ter am Lehr­stuhl von Prof. Dr. Tho­mas Wür­ten­ber­ger in Trier

und sodann als Dozent im Rah­men der zwei­stu­fi­gen Ausbildung

in Bonn (1985 bis 1986) sowie als Dozent (seit 2012) und ab 2016

als Hono­rar­pro­fes­sor an der Uni­ver­si­tät Leip­zig. Als sächsischer

Jus­tiz­staats­se­kre­tär war er 2009–2014 mit kon­zep­tio­nel­len und

gesetz­li­chen Fra­gen der Juris­ten­aus­bil­dungs­re­form befasst.

2

So wer­den von den aktu­ell 1.110 Rich­te­rin­nen und Rich­tern sowie

401 Staats­an­wäl­tin­nen und Staats­an­wäl­ten in Sach­sen 277 Richte-

rin­nen und Rich­tern und 45 Staats­an­wäl­te und Staatsanwältinnen

bis Ende 2028 in den Ruhe­stand ein­tre­ten. In Bran­den­burg wird

bis Ende 2028 in der ordent­li­chen Gerichts­bar­keit etwa ein Viertel

des rich­ter­li­chen Per­so­nals pen­sio­niert: https://www.lto.de/recht/

jus­ti­z/­j/­jus­tiz-per­so­nal-eng­pass-pen­sio­nie­rungs­wel­le-ost­deutsch-

land-bran­den­burg-sach­sen-rich­ter-staats­an­wael­te-refe­ren­da­ri­at-

jobs-kar­rie­re/, abge­ru­fen am 28.10.2023.

3

Sie­he dazu Aus­sa­gen des der­zei­ti­gen OLG-Prä­si­den­ten Ross

https://www.lto.de/karriere/jura-referendariat/stories/detail/

nach­wuchs­man­gel-jus­tiz-sach­sen-olg-dres­den-prae­si­dent-gute-

refe­ren­dar­aus­bil­dung, abge­ru­fen am 28.10.2023.

Gab es im Jah­re 1999 noch mehr als 10.000 Absol­vie­ren­de des

zwei­ten Staats­examens, haben nur noch ins­ge­samt 8.415 Personen

2021 die­se Prü­fung erfolg­reich abge­legt. 2021 haben 8.730 Studie-

ren­de nach durch­schnitt­lich 10,9 Semes­tern erfolg­reich die Erste

Juris­ti­sche Prü­fung absol­viert. Die Zahl der erfolg­rei­chen Prü-

fungs­teil­neh­men­den ist gegen­über dem Vor­jahr (9.028 Studieren-

de) erneut leicht zurück­ge­gan­gen; sie­he die Ausbildungsstatistik

des Bun­des­amts für Jus­tiz , abruf­bar unter www.bundesjustizamt.

de/justizstatistik.

https://www.lto.de/karriere/jura-studium/stories/detail/nach-

wuchs-man­gel-per­so­nal-jus­tiz-kein-prae­di­kat, abge­ru­fen am

30.10.2023.

The­se 41 von Goe­thes Dis­pu­ta­ti­on „Posi­tio­nes Juris“ vom

06.08.1771, abruf­bar unter https://www.juristischer-gedanken-

salat.de/2012/12/01/turchen-no-1-vielfaltigkeit-eines-juristen/

abge­ru­fen am 30.10.2023, frei über­setzt „Das Rechts­stu­di­um steht

weit­aus an ers­ter Stelle“.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 0 2

Down­load­bar unter https://iurreform.de/, abge­ru­fen am

28.10.2023.

https://www.lto.de/recht/nachrichten/n/demonstration-jumiko-

ber­lin-reform-jura­stu­di­um-bun­des­ver­band-fach­schaf­ten-

buend­nis-aus­bil­dun­g0/, abge­ru­fen am 30.10.2023; https://jurios.

de/2023/10/26/­war­um-wir-alle-am-10-novem­ber-vor-der-jumi­ko-

demons­trie­ren-soll­ten/, abge­ru­fen am 30.10.2023.

Das Gesetz über die juris­ti­schen Prü­fun­gen und die Vorbereitung

zum höhe­ren Jus­tiz­dienst von Preu­ßen von 1869 sah nach einem

min­des­tens drei­jäh­ri­gen Uni­ver­si­täts­stu­di­um mit min­des­tens drei

Semes­tern Rechts­wis­sen­schaft eine Auf­nah­me­prü­fung in das Re-

feren­da­ri­at (Vor­be­rei­tungs­dienst) sowie eine Abschlussprüfung

zum Nach­weis der Rich­ter­amts­be­fä­hi­gung mit einer sechswöchi-

gen Haus­ar­beit und einer münd­li­chen Prü­fung vor, sie­he Köb­ler,

Zur Geschich­te der juris­ti­schen Aus­bil­dung in Deutsch­land, JZ

1971, S. 768–773.

10

Gül­de­mund/ Kel­ler/ Schil­lin­ger/Velt­jens-Rösch, Reform­de­bat­ten

in der Dau­er­schlei­fe? – Juris­ten­aus­bil­dung als Denk­ort kritischer

Refle­xi­on, KritV, CritQ, RCrit, Kri­ti­sche Vier­tel­jah­res­schrift für

Gesetz­ge­bung und Rechts­wis­sen­schaft Vol. 95, No. 3 (2012), S.

230–246.

11

https://www.kmk.org/themen/hochschulen/internationale-hoch-

schulangelegenheiten.html, abge­ru­fen am 30.10.2023.

12

Dazu Ste­phan, Bolo­gna-Pro­zess und Juris­ten­aus­bil­dung, DÖV

2007, S. 411: „Die Ableh­nungs­front gegen eine Juristenausbildung

nach dem Bolo­gna-Modell ist breit.“ Aus der Sicht von Stephan

hät­te „die Über­nah­me des Bolo­gna-Modells … zur Fol­ge, dass

die rechts­wis­sen­schaft­li­chen Fach­be­rei­che end­lich von staatlicher

Regle­men­tie­rung in Gestalt der juris­ti­schen Staats­prü­fung befreit

wür­den“. Rechts­ver­glei­chend: Hir­te/Mock: Die Juristenausbildung

in Euro­pa vor dem Hin­ter­grund des Bologna-Prozesses(JuS-Beil.

2005, 3).

13

Z.B. Göt­tin­gen: https://www.studycheck.de/studium/rechtswis-

sen­schaf­t/u­ni-goet­tin­gen-13964, abge­ru­fen am 30.10.2023.

14

Z.B. Fern­uni­ver­si­tät Hagen: https://www.fernuni-hagen.de/rewi/

studium/bachelor/index.shtml, abge­ru­fen am 30.10.2023.

15

https://www.fernuni-hagen.de/studium/studienangebot/master-

of-laws.shtml, abge­ru­fen am 30.10.2023.

Wie kön­nen wir das Jura­stu­di­um für Inter­es­sier­te attrak-

tiver gestal­ten, die Aus­bil­dung stär­ker auf die Anforde-

run­gen einer sich stark ändern­den, digi­ta­li­sier­ten und

inter­na­tio­na­len Arbeits­welt der Juris­tin­nen und Juristen

aus­rich­ten und damit die Funk­ti­ons­fä­hig­keit des Rechts-

staats in den nächs­ten Jahr­zehn­ten sichern? Eine Studie

des Bünd­nis­ses zur Reform der juris­ti­schen Ausbildung

e.V. unter dem Kam­pa­gnen­na­men „iur.reform“ vom Mai

2023, die auf einer umfang­rei­chen Befra­gung Betroffener

und Exper­tin­nen und Exper­ten beruht, hat die Diskussi-

on über die Jus­tiz­aus­bil­dungs­re­form wei­ter befeuert.7

Mehr­fach haben Stu­die­ren­den­ver­bän­de zu Demonstra-

tio­nen im Vor­feld der Kon­fe­renz der Justizministerin-

nen und Jus­tiz­mi­nis­ter aufgerufen.8

Die­ser Arti­kel beleuch­tet die wich­tigs­ten Aspek­te ei-

ner mög­li­chen Reform, ihre poten­zi­el­len Vor­tei­le und

Her­aus­for­de­run­gen für ange­hen­de Juris­tin­nen und Ju-

ris­ten, Aus­bil­dungs­ein­rich­tun­gen und die Rechtspraxis,

und benennt die von der Wis­sen­schaft zu vermittelnden

Aus­bil­dungs­zie­le.

II. Geschich­te und Ent­wick­lung der Juristenausbil-

dung in Deutschland

Die Grund­sät­ze der Juris­ten­aus­bil­dung in Deutschland

exis­tie­ren bereits seit 18699 und wur­den bis heu­te kaum

ver­än­dert, obwohl seit Jahr­zehn­ten immer wieder

Reform­mo­del­le vor­ge­schla­gen und teil­wei­se auch reali-

siert wur­den. So sprach man etwa von „Reform­de­bat­ten

in der Dauerschleife“.10

1. Bolo­gna-Modell

Auch das soge­nann­te Bolo­gna-Model­l11, das auf eine

1999 von Hoch­schul­mi­nis­te­rin­nen und ‑minis­tern aus

30 euro­päi­schen Staa­ten im ita­lie­ni­schen Bolo­gna unter-

zeich­ne­te poli­tisch-pro­gram­ma­ti­sche Erklä­rung zurück-

geht und in vie­len Fach­rich­tun­gen auf eine Harmonisie-

rung und Inter­na­tio­na­li­sie­rung des euro­päi­schen Hoch-

schul­raums, auf die För­de­rung der Mobi­li­tät in

räum­li­cher wie in kul­tu­rel­ler Hin­sicht, die Qualitätskon-

trol­le sowie die Ver­zah­nung des euro­päi­schen Hoch-

schul­raums abziel­te und mitt­ler­wei­le weit über die EU-

Mit­glieds­staa­ten hin­aus­reicht, hat nur sehr einge-

schränkt die deut­sche Juris­ten­aus­bil­dung erreicht.12 So

wur­de zwar inzwi­schen an etli­chen Uni­ver­si­tä­ten die

Mög­lich­keit eines juris­ti­schen Bache­lor- und Masterstu-

diums mit dem Leis­tungs­punk­te­sys­tem ECTS (Euro-

pean Cre­dit Trans­fer Sys­tem) und einer Modularisie-

rung des Stu­di­en­stof­fes ein­ge­führt. Die Inhal­te eines

Bache­lor­stu­di­ums sind eher pra­xis­ori­en­tiert, deshalb

sind sie für vie­le auch leich­ter zu erler­nen. Die Regelstu-

dien­zeit beträgt ledig­lich sechs Semes­ter. Der Studien-

gang lässt sich an eini­gen Uni­ver­si­tä­ten, auch an privaten

Hoch­schu­len, Fach­hoch­schu­len sowie im Fernstudium

bele­gen. Das Ange­bot ist vari­an­ten­reich, es besteht etwa

die Mög­lich­keit des Bache­lor­stu­di­en­gangs Wirtschaft

und Recht (Eco­no­mics and Law) oder Poli­tik und Recht.

Mit dem erfolg­rei­chen Able­gen einer Bachelorarbeit

erhält man sodann ent­we­der den Titel „Bache­lor of Arts

(B.A.)“13 oder „Bache­lor of Laws (LL.B.)“.14 Es besteht

wei­ter­hin die Mög­lich­keit eines anschlie­ßen­den Master-

stu­di­ums, bei dem die Regel­stu­di­en­zeit vier weitere

Semes­ter beträgt. Die­ses Stu­di­um wird mit dem akade-

mischen Grad „Mas­ter of Laws (LL.M.)“15 abgeschlossen.

Aller­dings berech­tigt weder der Bache­lor noch der Mas-

ter, das zwei­jäh­ri­ge Refe­ren­da­ri­at anzu­schlie­ßen, also ist

mit die­sem Stu­di­en­gang der Weg zum Beruf als Anwalt,

Staats­an­walt oder Rich­ter ver­sperrt. Es ver­bleibt dieBern­hardt · Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? 1 0 3

16

Zitat abruf­bar über https://anwaltsblatt.anwaltverein.de/files/

anwaltsblatt.de/Archiv/katzenkoenig/2022/katzenkoenig-01–2022.

pdf., S. 9, abge­ru­fen am 30.10.2023.

17

So ist nach Ansicht von Gül­de­mund/ Kel­ler/ Schil­lin­ger/Velt­jens-

Rösch, aaO, S. 235, die Reform­de­bat­te der spä­ten 1960er Jah­re der

„bis­her medi­en­wirk­sams­te und radi­kals­te Reform­an­stoß in der

Geschich­te der Juristenausbildung“.

18

In der Fas­sung vom 10. 9. 1971, BGBl I 1557.

19

Sie­he Bezug­nah­me hier­auf in der Begrün­dung des Gesetzent-

wurfs BT-Drs. 6/1380, S. 5 und 7.

20

In Bay­ern an der Uni­ver­si­tät Augs­burg ab Herbs‌ tse­mes­ter 1971;

zur Geschich­te Buch­ner, Erin­ne­run­gen an die Gründungspha-

se der Fakul­tät, in: Koch/Kubiciel/Wollenschläger/Wurmnest

(Hrsg.), 50 Jah­re Juris­ti­sche Fakul­tät, Mohr Sie­beck 2021, S. 3–16;

sowie an der Uni­ver­si­tät Bay­reuth ab 1977; Bre­men ab 1971 (GBl.

1977, 101); Nord­rhein-West­fa­len (Uni­ver­si­tät Bie­le­feld ab 1973, GV

NW 1974, 1026); Baden-Würt­tem­berg (Uni­ver­si­tät Kon­stanz ab

1974, GBl. 1974 429, GBl. 1975, 69); Uni­ver­si­tät Ham­burg (ab 1974,

HmbGVBl. vom 30. April 1973, S. 169), Nie­der­sach­sen (Uni­ver-

sität Han­no­ver ab 1974, GVBl 1974, S,473) und Rheinland-Pfalz

(Uni­ver­si­tät Trier, ab 1975, GVBl. 1975, 87).

Mög­lich­keit, sich mit dem Bache­lor bzw. Mas­ter an

bestimm­ten Uni­ver­si­tä­ten (etwa Mann­heim oder Leip-

zig) oder an der Fern­uni­ver­si­tät in Hagen einzuschrei-

ben, um sich durch ergän­zen­de Stu­di­en den noch feh-

len­den Staats­examens­pflicht­stoff etwa im Öffentlichen

Recht und im Straf­recht anzu­eig­nen und sich danach für

die Teil­nah­me an der ers­ten juris­ti­schen Prü­fung anzu-

mel­den.

Schon zu Beginn der 70er Jah­re des letz­ten Jahrhun-

derts wur­den Erst­se­mes­ter in juris­ti­schen Vorlesungen

von den Dozen­ten so begrüßt: „Schau­en Sie rechts,

schau­en Sie links, nur einer von Ihnen drei­en wird das

Stu­di­um erfolg­reich absolvieren“.16 Hier­an hat sich in

den letz­ten Jahr­zehn­ten nicht viel geän­dert, auch wenn

der heu­ti­ge Arbeits­markt weni­ger durch ein Überange-

bot aus­ge­bil­de­ter Voll­ju­ris­ten als eher durch einen Man-

gel an juris­ti­schem Nach­wuchs gekenn­zeich­net ist. Die

klas­si­sche Juris­ten­aus­bil­dung voll­zieht sich in der Abfol-

ge Uni­ver­si­täts­stu­di­um, ers­tes Examen, Referendariat

und zwei­tes juris­ti­sches Staats­examen. Aller­dings wird

schon seit vie­len Jah­ren kri­ti­siert, dass die­ses Modell den

heu­ti­gen Anfor­de­run­gen nicht mehr gerecht wird. Die

sich ver­än­dern­de Rechts­pra­xis, die Internationalisierung

des Rechts, die Digi­ta­li­sie­rung und wei­te­re gesellschaftli-

che Her­aus­for­de­run­gen ver­lan­gen nach einer Neuaus-

rich­tung der Ausbildung.

2. Ein­stu­fi­ge Juristenausbildung

Dabei gab es bereits vor 50 Jah­ren vielversprechende

Ansät­ze für eine tief­grei­fen­de Reform des Studiums.17 So

sah eine am 10. 9.1971 in Kraft getre­te­ne Experimentier-

klau­sel im Rich­ter­ge­setz (DRiG)18 die Mög­lich­keit einer

soge­nann­ten ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung vor. Dazu

ermäch­tig­te § 5b DRiG die Bun­des­län­der, in ihren (Lan-

des-) Juris­ten­aus­bil­dungs­ge­set­zen das Stu­di­um und die

prak­ti­sche Vor­be­rei­tung in einer Aus­bil­dung von min-

des­tens fünf­ein­halb Jah­ren zusam­men­fas­sen. § 5b DRiG

gab vor, dass ein Teil der Aus­bil­dung bei Gerich­ten, Ver-

wal­tungs­be­hör­den und Rechts­an­wäl­ten abzu­leis­ten war.

Die ers­te Prü­fung konn­te durch eine Zwischenprüfung

oder durch aus­bil­dungs­be­glei­ten­de Leistungskontrollen

ersetzt wer­den. Für die prak­ti­sche Aus­bil­dungs­zeit bei

Gericht, Staats­an­walt­schaft, Anwalt­schaft und in der

Ver­wal­tung wur­de ca. ein Drit­tel der Ausbildungszeit

vor­ge­se­hen; die prak­ti­sche Aus­bil­dung soll­te in das Stu-

dium inte­griert wer­den und den Teil­neh­mern an dieser

Aus­bil­dung soll­ten wäh­rend der prak­ti­schen Tätigkeit

die Rech­te und Pflich­ten von Refe­ren­da­ren zustehen (§

5b Abs. 2 DRiG i. d. F. von 1971).

Außer­dem sahen die Kon­zep­te vor, in den letzten

bei­den Aus­bil­dungs­jah­ren im Rah­men eines Schwer-

punkt­ge­bie­tes den Stu­die­ren­den eine Spezialisierungs-

mög­lich­keit zu ver­schaf­fen (wie etwa Zivil­recht, Straf-

rechts­pfle­ge, Ver­wal­tung, Wirt­schaft und Arbeit). Ein

wei­te­rer Schwer­punkt des Stu­di­ums soll­te auf der Einbe-

zie­hung gesell­schaft­li­cher, wirt­schaft­li­cher und sozialer

Bezü­ge lie­gen. Die Abschluss­prü­fung soll­te wie das

Zwei­te juris­ti­sche Staats­examen zur Befä­hi­gung zum

Rich­ter­amt füh­ren. Wei­te­re Ein­zel­hei­ten der Verzah-

nung von Wis­sen­schaft und Pra­xis blie­ben der Rege-

lungs­kom­pe­tenz der Län­der bzw. den Universitäten

selbst über­las­sen.

Zur Expe­ri­men­tier­klau­sel in § 5b DRiG hat­ten ver-

schie­de­ne Modell­ent­wür­fe („Bochu­mer Modell“, „Ham-

bur­ger Modell“, Hei­del­ber­ger Modell“, „Loc­cu­mer Mo-

dell“ und „Münch­ner Modell“) sowie auch die 38. Justiz-

minis­ter­kon­fe­renz am 30./31. Okto­ber 1969 Impulse

gesetzt.19

In ins­ge­samt sie­ben Län­dern wur­den ein­stu­fi­ge Juris-

ten­aus­bil­dungs­gän­ge eröffnet.20

So wur­de als ers­tes in Augs­burg die ein­stu­fi­ge Juris-

ten­aus­bil­dung als weg­wei­sen­des Pilot­pro­jekt gestartet.

Dies stell­te damals eine radi­ka­le Neu­in­ter­pre­ta­ti­on der

her­kömm­li­chen Aus­bil­dungs­struk­tur dar. Im Zentrum

die­ser Reform stand die Inte­gra­ti­on von Theo­rie und

Pra­xis, um Absol­ven­ten bes­ser auf die Anforderungen

des moder­nen Berufs­le­bens vor­zu­be­rei­ten. Das traditio-

nel­le Jura­stu­di­um in Deutsch­land war lan­ge Zeit stark

theo­rie­las­tig und fokus­sier­te sich haupt­säch­lich auf die

Ver­mitt­lung von Rechts­dog­ma­tik. Das Augs­bur­ger Mo-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 0 4

21

Eith, Zehn Jah­re Ein­stu­fi­ge Juris­ten­aus­bil­dung – vor­läu­fi­ge Kurz-

bilanz und Aus­blick, ZRP 1982, S. 47 ff.

22

Das Zwei­te Gesetz zur Ände­rung des DRiG vom 16. August 1980

(BGBl I 1451) ver­län­ger­te die Gül­tig­keit der Experimentierklau-

sel um 5 Jah­re. Schließ­lich konn­ten gemäß Art. 3 des Dritten

Geset­zes zur Ände­rung des Deut­schen Rich­ter­ge­set­zes vom 25.

Juli 1984 (BGBl I 995) Stu­die­ren­de noch bis zum Ablauf des 15.

Sep­tem­ber 1985 in die ein­stu­fi­ge Aus­bil­dung auf­ge­nom­men und

deren Aus­bil­dung noch been­det wer­den. Gleich­zei­tig sah das

Gesetz die Auf­he­bung § 5b als Expe­ri­men­tier­klau­sel vor.

23

Sie­he zu den Zie­len des Ham­bur­ger Modells auf der Basis der

Arbei­ten der Reform­kom­mis­si­on: Stie­be­ler, Ham­bur­ger Modell

einer ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung, Ham­bur­ger Modell einer

ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung, JZ 1970, S. 457.

24

Sie­he etwa BGH, Beschluss vom 26. März 2001 – NotZ 21/00.

25

§§ 33 ff BremJAG.

dell ziel­te dar­auf ab, die­se Lücke zwi­schen Theo­rie und

Pra­xis zu schlie­ßen, indem es prak­ti­sche Fähigkeiten,

Soft Skills und inter­dis­zi­pli­nä­res Den­ken stär­ker in die

Aus­bil­dung integrierte.

Das Modell sah vor, dass die Stu­die­ren­den frühzeitig

prak­ti­sche Fer­tig­kei­ten wie das Ver­fas­sen von Verträgen,

Gut­ach­ten und Schrift­sät­zen erler­nen soll­ten. Dazu ge-

hör­ten auch Simu­la­tio­nen von Gerichtsverhandlungen

und Ver­neh­mun­gen bereits im ers­ten Stu­di­en­jahr. Ein

zen­tra­ler Aspekt der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung in

Augs­burg waren fer­ner die frü­hen Pra­xis­pha­sen. Bereits

wäh­rend des Stu­di­ums hat­ten die Stu­die­ren­den die Mög-

lich­keit, prak­ti­sche Erfah­run­gen in Gerich­ten, bei der

Staats­an­walt­schaft, in der Ver­wal­tung und in den An-

walts­kanz­lei­en zu sam­meln. Dies ermög­lich­te einen di-

rek­ten Ein­blick in die rea­le Rechts­pra­xis und förderte

eine pra­xis­na­he Aus­bil­dung, gab zudem den Studieren-

den die Mög­lich­keit, sich selbst früh­zei­tig dar­über im

Kla­ren zu wer­den, ob die Aus­übung eines klas­si­schen ju-

ris­ti­schen Berufs wirk­lich ihren Inter­es­sen entsprach

und ob sie dar­in auch erfolg­reich sein konn­ten. Dies soll-

te auch dem immer wie­der beklag­ten Umstand entge-

gen­wir­ken, dass oft erst­mals im ers­ten juris­ti­schen Exa-

men und der sich dann – sehr spät – anschlie­ßen­den Re-

feren­dar­zeit Absol­ven­ten erken­nen, dass eigent­lich der

juris­ti­sche Beruf nicht den Erwar­tun­gen ent­spricht oder

die eige­ne Leis­tungs­fä­hig­keit nicht ausreicht.

Anstel­le von gro­ßen Vor­le­sun­gen setz­te das Modell

ver­stärkt auf Lehr­ver­an­stal­tun­gen in Klein­grup­pen, in

denen Stu­die­ren­de gemein­sam mit Dozen­ten Fallstudi-

en und kon­kre­te recht­li­che Pro­ble­me dis­ku­tier­ten und

bear­bei­te­ten. Dies stell­te sich als sehr effek­tiv her­aus. Al-

ler­dings war der Per­so­nal­auf­wand auf Sei­ten der Univer-

sitä­ten sehr hoch. Um den Stu­die­ren­den ein breiteres

Ver­ständ­nis für die gesell­schaft­li­chen und wirtschaftli-

chen Kon­tex­te des Rechts zu ver­mit­teln, wur­den auch

Inhal­te aus ande­ren Dis­zi­pli­nen wie Wirtschaftswissen-

schaf­ten, Sozio­lo­gie und Poli­tik­wis­sen­schaft integriert.

Die ein­stu­fi­ge Juris­ten­aus­bil­dung ver­kürz­te die Gesamt-

dau­er der Aus­bil­dung im Ver­gleich zum traditionellen

zwei­stu­fi­gen Modell und wur­de letzt­lich von den Studie-

ren­den posi­tiv angenommen.21

Ursprüng­lich war geplant, die Experimentierklausel

zum 15. Sep­tem­ber 1981 wie­der außer Kraft tre­ten zu las-

sen. Ver­bun­den war dies mit der Maß­ga­be, dass eine zu

die­sem Zeit­punkt bereits begon­ne­ne ein­stu­fi­ge Ausbil-

dung noch nach den bis dahin gel­ten­den Vorschriften

been­det wer­den konn­te. Spä­ter ver­län­ger­te der Gesetz-

geber die Experimentierklausel.22 Mit der Auf­he­bung des

§ 5b DRiG und einer Ände­rung des § 5d DiRG 1984 wur-

de die zwei­stu­fi­ge Juris­ten­aus­bil­dung wie­der für alle

Bun­des­län­der ver­bind­lich vor­ge­schrie­ben. Aufgrund

von Über­gangs­vor­schrif­ten lief das Reform­pro­jekt dann

erst in den 1990er Jah­ren end­gül­tig aus.

Die ein­zel­nen Model­le der Ein­stu­fi­gen Juristenaus-

bil­dung unter­schie­den sich teil­wei­se beträcht­lich vonei-

nan­der. Sie ziel­ten gemein­sam auf eine enge Verbindung

und Ver­schrän­kung der uni­ver­si­tä­ren Aus­bil­dung mit

der Pra­xis, ver­folg­ten aber inhalt­lich unterschiedliche

Schwer­punk­te. So setz­te etwa das Ham­bur­ger Modell auf

eine star­ke Ein­be­zie­hung der Sozialwissenschaften23

,

wäh­rend etwa das Augs­bur­ger und das Trie­rer Modell

sich eher an den klas­si­schen Aus­bil­dungs­in­hal­ten orien-

tier­ten. Auch bei den Moda­li­tä­ten und Inhal­ten der Prü-

fun­gen kamen unter­schied­li­che Phi­lo­so­phien der Lan-

des­ge­setz­ge­ber zum Tra­gen. So sah bei­spiels­wei­se das

Augs­bur­ger Modell eine Zwi­schen­prü­fung vor, die sich

mit ins­ge­samt acht Klau­su­ren eng an das ers­te Juristische

Staats­examen anlehn­te (aber auch die Anfer­ti­gung von

rich­ter­li­chen Urtei­len beinhal­te­te), sowie eine Juristische

Schluss­prü­fung (Zwei­te Juris­ti­sche Staatsprüfung).Diese

sah bei elf Klau­su­ren — mit einer Aus­nah­me — identische

Auf­ga­ben wie im Zwei­ten Juris­ti­schen Staats­examen der

zwei­stu­fi­gen Aus­bil­dung vor und ermög­lich­te deshalb

eine inten­si­ve Ver­gleich­bar­keit der Examensergebnisse

mit den­je­ni­gen der zwei­stu­fi­gen Juristenausbildung.

Dies mün­de­te auch in eine gemein­sa­me Platzzifferliste

der Absol­ven­ten von ein­stu­fi­ger und zwei­stu­fi­ger Ausbil-

dung. Dem­ge­gen­über sahen ande­re Model­le lediglich

aus­bil­dungs­be­glei­ten­de Leis­tungs­kon­trol­len bzw. eine

Abschluss­prü­fung vor, deren Aus­sa­ge­ge­halt zu gerichtli-

chen Aus­ein­an­der­set­zun­gen führte.24 So wur­den in Bre-

men die zur Abschluss­prü­fung gehö­ren­den Prüfungser-

geb­nis­se im Ergeb­nis ledig­lich mit „bestan­den“, andern-

falls mit „nicht bestan­den“ ausgewiesen.25 Aller­dings hat-

ten die Prü­fer die jewei­li­ge Prü­fungs­leis­tung des

Rechts­prak­ti­kan­ten im Ein­zel­nen zu wür­di­gen und diese

Wür­di­gung in einem schrift­li­chen Votum festzuhalten.26Bern­hardt · Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? 1 0 5

26

Vgl. §§ 10, 18 Abs.2, 25 Abs.3 EJAPO.

27

§ 44 BremJAG.

28

Ent­schei­dung vom 23. Sep­tem­ber 1974- St 1, 2/1973.

29

Robert Fran­cke, Hans-Jür­gen Hopp (Hrsg.): Ein­stu­fi­ge Juristenaus-

bil­dung in Bre­men. Eva­lua­ti­on Eines Reform­mo­dells (Leucht-

turm-Ver­lag, Alsbach/Bergstraße 1986).

30

BGBl I 995.

31

Begrün­dung des Gesetz­ent­wurfs BT-Drs. 10/1108, S. 2.

Das Nach­weis­heft zum Zeug­nis über das Ergeb­nis der

Abschluss­prü­fung ent­hielt min­des­tens die Voten hin-

sicht­lich der abge­schich­te­ten Prü­fun­gen und die Be-

grün­dun­gen der Bewer­tun­gen der wissenschaftlichen

Arbeit sowie der exem­pla­ri­schen Prüfung.27 Entspre-

chend schwer fiel es den Prü­fungs­ab­sol­ven­ten, die Ver-

gleich­bar­keit ihrer Leis­tun­gen mit den­je­ni­gen der Zwei-

stu­fi­gen Aus­bil­dung dar­zu­le­gen, etwa bei der Bewer-

bung um Notarstellen.

Wäh­rend man in Augs­burg bemüht war, die Absol-

ven­ten der Zwi­schen­prü­fung mit den Absol­ven­ten der

ers­ten juris­ti­schen Staats­prü­fung auch dadurch gleich-

zustel­len, dass wäh­rend der anschlie­ßen­den Prak­ti­ka die

Absol­ven­ten zu Refe­ren­da­ren im Beam­ten­ver­hält­nis auf

Wider­ruf ernannt wur­den, muss­ten sich die Absolventen

der Zwi­schen­prü­fung in Trier mit der Bezeichnung

„Rechts­prak­ti­kan­ten“ begnügen.

Das ein­stu­fi­ge Juris­ten­aus­bil­dungs­mo­dell von Bre-

men war in beson­de­rer Wei­se – recht­lich und politisch –

umstrit­ten. So klag­ten 30 Mit­glie­der der Bre­mer Bürger-

schaft und die Han­sea­ti­sche Anwalts­kam­mer gegen das

Juris­ten­aus­bil­dungs­ge­setz. Der Staats­ge­richt­hof urteilte

im Sep­tem­ber 1974, dass das Juristenausbildungsgesetz

in Tei­len nicht mit der Bre­mer Lan­des­ver­fas­sung verein-

bar sei.28 Nach Anpas­sung der Stu­di­en­in­hal­te und nach-

dem das Prü­fungs­amt unter die Rechts- und Fachauf-

sicht des Sena­tors für Rechts­pfle­ge und Straf­voll­zug ge-

stellt war, trat das Bre­mer Juris­ten­aus­bil­dungs­ge­setz im

Juli 1976 in Kraft.29

3. Rück­kehr zur allei­ni­gen zwei­stu­fi­gen Juristenausbil-

dung

Nach inten­si­ven Vor­ar­bei­ten und Prü­fun­gen durch den

Aus­schuss der Jus­tiz­mi­nis­ter­kon­fe­renz zur Reform der

Juris­ten­aus­bil­dung zusam­men mit dem Rechtswissen-

schaft­li­chen Fakul­tä­ten­tag, der Bundesnotarkammer,

der Bun­des­rechts­an­walts­kam­mer, dem Deut­schen Rich-

ter­bund, dem Deut­schen Anwalt­ver­ein, dem Deutschen

Gewerk­schafts­bund und dem Deut­schen Beamtenbund

und einem ent­spre­chen­den Abschluss­be­richt vom Feb-

ruar 1982 ent­schied der Gesetz­ge­ber mit dem Dritten

Ände­rungs­ge­setz zum Deut­schen Rich­ter­ge­setz vom

25.Juli 198430, im Prin­zip zur zwei­stu­fi­gen Juristenausbil-

dung mit eini­gen Modi­fi­ka­tio­nen zurück­zu­keh­ren. Die

Begrün­dung im Gesetz­ent­wurf beton­te, dass die Erpro-

bun­gen der ein­stu­fi­gen Aus­bil­dungs­gän­ge, „nicht unter

den glei­chen Bedin­gun­gen wie die übri­gen Fakultäten“

statt­ge­fun­den hat­ten. Der Zugang und das Stu­di­um bei

der ein­stu­fi­gen Aus­bil­dung sei­en stark reglementiert

und die Aus­stat­tung mit Lehr­per­so­nal groß­zü­gig gewe-

sen. Die ein­stu­fi­ge Aus­bil­dung las­se sich – so der Gesetz-

geber 1984 – „schon aus Kapa­zi­täts- und aus finanziellen

Grün­den gegen­wär­tig nicht auf die Mas­se der Studenten

über­tra­gen, die künf­tig aus­zu­bil­den ist“.31

Die­se Begrün­dung lässt erken­nen, dass durchaus

gute Grün­de eine Fort­set­zung – zumin­dest eini­ger „Mo-

del­le“ – der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung nahegelegt

hät­ten, sofern man bereit gewe­sen wäre, die notwendi-

gen Res­sour­cen zur Ver­fü­gung zu stel­len, um etwa das in

Augs­burg güns­ti­ge Ver­hält­nis der Zahl der Dozen­ten zur

Zahl der Stu­die­ren­den bei­be­hal­ten zu kön­nen. Die über-

aus güns­ti­gen Stu­di­en­be­din­gun­gen führ­ten auch dazu,

dass die Examens­ab­sol­ven­ten weit­ge­hend auf die Inan-

spruch­nah­me von pri­vat­wirt­schaft­li­chen Repetitorien

ver­zich­ten konn­ten. Dies erscheint ins­be­son­de­re deshalb

bemer­kens­wert, weil schlech­te Stu­di­en­be­din­gun­gen und

das Erfor­der­nis der Inan­spruch­nah­me kommerzieller

Repe­ti­to­ri­en auch heu­te immer wie­der als Beleg für das

Reform­erfor­der­nis die­nen. Im Gesetzgebungsverfahren

von 1984 wur­de bekräf­tigt, am Ziel des „Ein­heits­ju­ris­ten“

fest­zu­hal­ten, „der befä­higt ist, in allen juris­ti­schen Beru-

fen ohne zusätz­li­che Aus­bil­dung tätig zu wer­den“. Zwar

sei die­ses Ziel ver­ein­zelt in Fra­ge gestellt wor­den, weil

die Aus­bil­dung zu auf­wen­dig sei, wenn sich der Jurist in

der Aus­bil­dung auch mit Berei­chen befas­sen müs­se, die

in dem spä­ter gewähl­ten Beruf kaum eine Rol­le spielten.

Für das Fest­hal­ten am Ein­heits­ju­ris­ten berief sich der

Gesetz­ent­wurf jedoch vor allem auf den Zusammenhang

eines jeden Rechts­ge­biets mit der gesam­ten Rechtsord-

nung. Die Rechts­an­wen­dung erfor­de­re daher nicht nur

Kennt­nis­se in ein­zel­nen Rechts­ge­bie­ten, son­dern setze

viel­mehr einen fun­dier­ten Über­blick über das Gesamt-

sys­tem vor­aus: „Da sich nicht nur die rechtsprechende

und rechts­be­ra­ten­de, son­dern auch die pla­nen­de und ge-

stal­ten­de Tätig­keit des Juris­ten im Rah­men des Rechts

zu voll­zie­hen hat, soll jeder Jurist die juris­ti­schen Kern-

berei­che — Recht­spre­chung, Ver­wal­tung und Rechtsbe-

ratung — aus eige­ner Anschau­ung und Tätig­keit ken-

nen.“ Auch müs­se der Rechts­an­walt „als Organ der

Rechts­pfle­ge die glei­che Aus­bil­dung wie der Rich­ter und

der Staats­an­walt genie­ßen“. Schließ­lich müs­se auch ein

Wech­sel zwi­schen den juris­ti­schen Beru­fen mög­lichO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 0 6

32

So die Geset­zes­be­grün­dung BT-Drs. 10/1108, S. 7 f.

33

BGBI I, S. 2592.

34

Der Bun­des­rat hat­te in sei­ner Stel­lung­nah­me vom 12.02.21 zum

Ent­wurf eines Geset­zes zur Moder­ni­sie­rung des notariellen

Berufs­rechts und zur Ände­rung wei­te­rer Vor­schrif­ten (DRs. 20/21

Beschluss) auf die von der Kon­fe­renz der Justizministerinnen

und Jus­tiz­mi­nis­ter zur Koor­di­nie­rung der Juristenausbildung

(KOA) vom Sep­tem­ber 2019 fest­ge­stell­ten Fehl­ent­wick­lun­gen im

Hin­blick auf das in § 5d Abs. 1 Satz 2 DRiG ent­hal­te­ne Gebot der

Ein­heit­lich­keit der Prü­fungs­an­for­de­run­gen und der Leistungs-

bewer­tung hin­ge­wie­sen. Die man­geln­de Ver­gleich­bar­keit der

Noten bestehe dabei sowohl im Ver­hält­nis zwi­schen universitärer

Schwer­punkt­be­reichs­prü­fung und staat­li­cher Pflichtfachprüfung

als auch im Ver­hält­nis der Uni­ver­si­tä­ten unter­ein­an­der und sogar

im Ver­hält­nis der ein­zel­nen Schwer­punkt­be­rei­che an ein und

der­sel­ben Uni­ver­si­tät. Des­halb schlug der Bun­des­rat vor, auf die

Bil­dung einer Gesamt­no­te ganz zu verzichten.

35

Sie­he dazu Schö­bel, „Das Gesetz zur Reform der Juristenausbil-

dung — Ein Zwi­schen­be­richt“. JuS 2004, 847–852.

sein, ins­be­son­de­re ein Wech­sel zwi­schen Anwaltschaft,

Ver­wal­tung und Jus­tiz sowie inner­halb der Jus­tiz zwi-

schen den ver­schie­de­nen Gerichtsbarkeiten.32

4. Mode­ra­te Reformen

Die Novel­lie­rung des Deut­schen Rich­ter­ge­set­zes 1984

sah neben der Rück­kehr zu einer ein­heit­li­chen zweistufi-

gen Aus­bil­dung noch eini­ge Modi­fi­ka­tio­nen vor: Für

eine ver­bes­ser­te Ver­bin­dung von theo­re­ti­scher und

prak­ti­scher Aus­bil­dung soll­ten die Stu­die­ren­den in der

vor­le­sungs­frei­en Zeit an prak­ti­schen Stu­di­en­zei­ten teil-

neh­men, um so früh­zei­tig die juris­ti­sche Pra­xis kennen-

zuler­nen. Zum Ende des Vor­be­rei­tungs­diens­tes sollten

die Refe­ren­da­re die Mög­lich­keit erhal­ten, inner­halb der

Zeit der Wahl­sta­ti­on bis zu vier Mona­ten an der Hoch-

schu­le für Ver­wal­tungs­wis­sen­schaf­ten oder an einer

rechts­wis­sen­schaft­li­chen Fakul­tät zu stu­die­ren. Im Stu-

dium soll­ten sich die Stu­die­ren­den Wahl­fä­chern wid-

men, die der Ergän­zung des Stu­di­ums und der Vertie-

fung der mit ihm zusam­men­hän­gen­den Pflichtfächer

die­nen. In der Refe­ren­dar­aus­bil­dung soll­ten die Wahl-

sta­tio­nen zu Schwer­punkt­be­rei­chen zusammengefasst

wer­den. Um den Stu­die­ren­den die Mög­lich­keit zu ver-

schaf­fen, die eige­ne Eig­nung zum juris­ti­schen Studium

ein­schät­zen zu kön­nen, soll­ten stu­di­en­be­glei­ten­de Leis-

tungs­kon­trol­len unter Prü­fungs­be­din­gun­gen bis zum

vier­ten Semes­ter stattfinden.

Mit Wirk­sam­wer­den die­ser Ände­run­gen – die nicht

für alle Uni­ver­si­tä­ten Neue­run­gen bedeu­te­ten – war al-

ler­dings die Dis­kus­si­on über Refor­men des Jurastudi-

ums nicht beendet.

Das Gesetz zur Reform der Juris­ten­aus­bil­dung vom

11. 7. 200233 sah als Neue­rung u.a. eine Auf­tei­lung der

Ers­ten (juris­ti­schen) Prü­fung vor. So beinhal­tet die Erste

juris­ti­sche Prü­fung seit 1. Juli 2003 gem. § 5d Abs. 2 S. 4

Hs. 1 DRiG neben einem staat­li­chen Teil (Pflicht­fach­prü-

fung, 70 % der Gesamt­no­te) einen uni­ver­si­tä­ren Teil

(Schwer­punkt­be­reichs­prü­fung, 30 % der Gesamtnote).

Sie kann daher seit­dem nicht mehr als rei­nes Staatsexa-

men gel­ten. Gera­de der 2003 hin­zu­ge­füg­te universitäre

Teil der ers­ten Prü­fung ist bis heu­te Gegen­stand kriti-

scher Über­le­gun­gen. Denn die Noten­ver­ga­be bei der

Schwer­punkt­be­reichs­prü­fung weicht erheb­lich vom No-

ten­durch­schnitt in den staat­li­chen Pflichtfachprüfungen

und zwi­schen den Uni­ver­si­tä­ten ab.34 Dies hat wiederum

zur Fol­ge, dass bei der Bewer­tung der Qua­li­fi­ka­ti­on von

Bewer­be­rin­nen und Bewer­bern etwa für den Ein­tritt in

die Jus­tiz der Beno­tung der Leis­tun­gen in der staatlichen

Pflicht­fach­prü­fung oft mehr Gewicht bei­gemes­sen wird

als der Gesamt­no­te der ers­ten Prüfung.

Neu war auch die Fest­le­gung auf die Ver­mitt­lung von

Schlüs­sel­qua­li­fi­ka­tio­nen und die Internationalisierung

der Aus­bil­dung sowie eine Anwalts­ori­en­tie­rung im Stu-

dium.35 Fer­ner wur­de der soge­nann­te Frei­schuss einge-

führt. Seit die­ser Zeit kann eine Prü­fung im Freiversuch

abge­legt wer­den, vor­aus­ge­setzt, das Examen wird nach

dem 8. Semes­ter abge­legt. Schei­tert der Frei­ver­such, gilt

die nicht bestan­de­ne Prü­fung als nicht abge­legt; der

Kan­di­dat kann danach noch zwei­mal an der staatlichen

Pflicht­fach­prü­fung teil­neh­men (im Nor­mal- und Wie-

der­ho­lungs­ver­such), bzw. bei bestan­de­ner Prü­fung eine

wei­te­re Chan­ce zur Noten­ver­bes­se­rung wahrnehmen.

Die­se damals noch teil­wei­se skep­tisch betrach­te­te Mög-

lich­keit, die Zahl der mög­li­chen Prü­fun­gen zu erhöhen,

hat sich mitt­ler­wei­le eta­bliert. Sie moti­viert vie­le Studie-

ren­de, das Stu­di­um effi­zi­en­ter anzu­ge­hen und sich mög-

lichst früh zum Examen zu mel­den, um sich auf diese

Wei­se einen zusätz­li­chen „Ver­such“ zu sichern. Nicht

über­ra­schend ist es des­halb, dass bei Umfra­gen eine gro-

ße Mehr­heit an dem „Frei­schuss“ fest­hal­ten will.

5. Wei­ter­ge­hen­de Reformdiskussion

Ange­sicht der immer stär­ker the­ma­ti­sier­ten Herausfor-

derung, mehr für den juris­ti­schen Nach­wuchs zu tun

und die Aus­bil­dung inten­si­ver auf die moder­nen Her-

aus­for­de­run­gen an die juris­ti­schen Beru­fe vorzuberei-

ten, hat das Bünd­nis zur Reform der juris­ti­schen Ausbil-

dung e.V unter dem Kam­pa­gnen­na­men iur.reform eine

gro­ße Stu­die zur Reform der juris­ti­schen Aus­bil­dung in

der Geschich­te der Bun­des­re­pu­blik Deutsch­land ver-

fasst. Die­se basiert auf den Ergeb­nis­sen einer Abstim-

mung über 43 The­sen, an der von Janu­ar bis Juni 2022

ins­ge­samt 11.842 Per­so­nen teil­ge­nom­men haben. Die

The­sen waren zuvor aus über 200 Bei­trä­gen von Juras­tu-Bern­hardt · Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? 1 0 7

36

https://rsw.beck.de/aktuell/daily/meldung/detail/studie–angst-

vor-stu­di­um-befoer­dert-nach­wuchs­man­gel-bei-juris­ten, abgeru-

fen am 28.10.2023.

37

So auch Omlor/Meis­ter, (Digital-)Reform der juris­ti­schen Ausbil-

dung, ZRP 2021, 59, 61.

die­ren­den, Refe­ren­da­rin­nen, Pro­fes­so­ren und Professo-

rin­nen sowie Prak­ti­kern und Prak­ti­ke­rin­nen in Fach-

zeit­schrif­ten und Arti­keln aus den Jah­ren 2000 bis 2020

extra­hiert wor­den. Von den 11.842 an der Umfra­ge teil-

neh­men­den Per­so­nen waren u.a. 5.033 Stu­die­ren­de (also

4 % der Gesamt­heit der Stu­die­ren­den im Fach Rechts-

wis­sen­schaf­ten), 1.653 Per­so­nen im Refe­ren­da­ri­at, 2.089

Rechts­an­wäl­te und Rechts­an­wäl­tin­nen, 937 Rich­ter und

Rich­te­rin­nen, 209 Staats­an­wäl­te und Staatsanwältinnen,

245 (also 18%) der Pro­fes­so­ren und Professorinnen,

70 Mit­ar­bei­ten­de in Jus­tiz­prü­fungs­äm­tern (JPA), sowie

399 Per­so­nen, die mit juris­ti­scher Aus­bil­dung in der Ver-

wal­tung arbei­te­ten. Von den 43 The­sen fan­den nur 6 in

allen Grup­pen eine Mehr­heit. Aller­dings gibt es Thesen,

die ins­ge­samt mehr­heit­lich befür­wor­tet wur­den, die

jedoch nicht die Mehr­heit in allen Grup­pen fan­den. Die

Initia­to­ren der Umfra­ge plä­die­ren nun dafür, auf der

Grund­la­ge der Ergeb­nis­se ergeb­nis­s­of­fen in einem Sta-

kehol­derpro­zess, ange­lehnt an die Aka­de­mie Loccum

(deren Ergeb­nis­se vor 50 Jah­ren zur Erpro­bung der ein-

stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung führ­ten) eine gemeinsame

Visi­on von einer neu­en juris­ti­schen Aus­bil­dung zu ent-

wer­fen. Die The­sen, die in allen Grup­pen bei der Befra-

gung eine Mehr­heit erhiel­ten, könn­ten – so die Studie -

in einem Sofort­pro­gramm für eine vor­ge­zo­ge­ne Reform

ver­wer­tet werden.

In die­sem Sin­ne sol­len nun eini­ge prin­zi­pi­el­le The-

men­be­rei­che einer zukünf­ti­gen Reform benannt und

dazu pas­sen­de The­sen erwähnt wer­den, die teilweise

Mehr­hei­ten bei den Abstim­men­den erzielen.

a. Erleich­te­run­gen bei den Prü­fun­gen und mehr Un-

abhän­gig­keit der Bewertungen

Oft wird beklagt, der Druck auf die Absol­ven­ten sei zu

groß, wenn sie immer mehr Prü­fungs­stoff zu bewältigen

haben und wenn sie in zu kur­zer Zeit ohne Möglichkeit

zur „Abschich­tung“ den Prü­fungs­stoff abruf­bar halten

müss­ten. Mit „Abschich­ten“ ist gemeint, dass – wie es in

NRW und in Nie­der­sach­sen mög­lich war – die Klausu-

ren der Ers­ten Juris­ti­schen Prü­fung in zwei oder drei

Durch­gän­gen geschrie­ben wer­den konn­ten (und nicht

wie in den ande­ren Bun­des­län­dern in einem von 10 bis

14 Tagen).

Der Deut­sche Anwalt­ver­ein hat­te in sei­ner Stellung-

nah­me zur Stu­die an die Poli­tik appel­liert, die Sorgen

und Ängs­te der jun­gen Men­schen ernst zu neh­men. Es

sei unge­ach­tet kon­kre­ter Reform­ideen erfor­der­lich, die

psy­chisch und phy­sisch über­for­der­ten Studierenden

nicht nur auf all­ge­mei­ne psy­cho­lo­gi­sche Beratungsstel-

len zu ver­wei­sen, son­dern fach­spe­zi­fi­sche Beratungsstel-

len anzu­bie­ten sowie Stra­te­gien zu ent­wi­ckeln, um mit

Stress und Prü­fungs­ängs­ten umzugehen.36

Vor allem von den Stu­die­ren­den wird beklagt, dass

sie in der Pra­xis ver­wand­te Hilfs­mit­tel wie Online-Da-

ten­ban­ken und Online-Kom­men­ta­re nicht nut­zen könn-

ten, die Klau­su­ren hand­schrift­lich ver­fas­sen müssten,

was in der Pra­xis mitt­ler­wei­le völ­lig unüb­lich sei, und

die Zweit­kor­rek­tu­ren sich zu stark an den Voten der

Erst­kor­rek­tu­ren ausrichten.

Zu die­sen For­de­run­gen erbrach­te die Umfra­ge in al-

len Grup­pen eine Mehr­heit dafür,

neue prü­fungs­re­le­van­te Lern­in­hal­te nur bei Strei-

chung von bestehen­dem Lern­stoff vorzusehen.

Damit wen­det sich eine Mehr­heit gegen eine perma-

nen­te Aus­wei­tung des Prü­fungs­stof­fes, die die Ten-

denz zum Aus­wen­dig­ler­nen von Regelungskomple-

xen ver­stär­ken wür­de, ohne einen Mehr­wert im

Hin­blick auf metho­den­si­che­re Arbeits­wei­se von

Juris­tin­nen und Juris­ten zu schaffen;

eine unab­hän­gi­ge Zweit­kor­rek­tur der schriftlichen

Examens­prü­fun­gen vor­zu­se­hen als Instru­ment zur

Objek­ti­vie­rung und stär­ke­rer Unab­hän­gig­keit der

Bewer­tun­gen der Klausuren;

die E‑Klausur als Instru­ment einer praxisnahen

Gestal­tung des Examens zuzulassen.

Dem­ge­gen­über fand der Vor­schlag zur Ver­wen­dung von

Online-Daten­ban­ken in Klau­su­ren zwar die Unterstüt-

zung einer Mehr­heit der Per­so­nen in Aus­bil­dung (55%),

wur­de aber sowohl von den Prak­ti­kern als auch von Aus-

bil­den­den mehr­heit­lich abge­lehnt. Demgegenüber

unter­stütz­te die Mehr­heit der Befrag­ten von Per­so­nen in

Aus­bil­dung und von den Prak­ti­kern die Verwendung

von Hand­kom­men­ta­ren. Ver­mut­lich leh­nen Praktiker

und die Aus­bil­den­den die Nut­zung von Online-Daten-

ban­ken in den Prü­fun­gen ab, weil sie befürch­ten, diese

Nut­zungs­mög­lich­keit ver­hin­de­re eine ech­te Überprü-

fung juris­ti­schen Wis­sens. Fer­ner wir­ke die Zulassung

des Zugriffs auf Online-Daten­ban­ken dem auch für die

beruf­li­che Pra­xis erfor­der­li­chen Auf­bau von nachhaltig

ver­füg­ba­rem Wis­sen ent­ge­gen, wel­ches über­haupt erst

zum Erken­nen von Pro­blem­stel­lun­gen befähigt.37

Auch eine Abschich­tung des Prü­fungs­stof­fes fand

nicht in allen befrag­ten Grup­pen eine Mehr­heit. Zwar

spre­chen sich 75 % der Stu­die­ren­den und 57% der Prak-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 0 8

38

Sie­he hier­zu und wei­ter­ge­hend zur elek­tro­ni­schen Fernprüfung

Heckmann/Rachut, E‑Klausur und Elek­tro­ni­sche Fernprüfung

- Rechts­fra­gen der Umstel­lung von Hoch­schul­prü­fun­gen auf

zeit­ge­mä­ße, digi­ta­le Prü­fungs­for­ma­te, 2023. Sie plä­die­ren für

einen Para­dig­men­wech­sel in der Prü­fungs­kul­tur: Kon­trol­le ist

gut, Ver­trau­en ist bes­ser. Sie­he auch Rach­ut, E‑Klausur und

elek­tro­ni­sche Fern­prü­fung: Tech­no­lo­gi­scher Fort­schritt und Prü-

fungs­kul­tur­wan­del im Spie­gel des Rechts — Ein Werkstattbericht,

ODW 2023, S. 89 ff.

tiker für die bun­des­wei­te Ein­füh­rung aus, die Ausbilder

sind aller­dings nicht mehr­heit­lich dafür. In NRW konn-

te ein Prüf­ling die Auf­sichts­ar­bei­ten in zwei oder drei

zeit­lich getrenn­ten Abschnit­ten anfer­ti­gen (§ 12 JAG

NRW 2003). Die Neu­fas­sung des JAG hat die­se Möglich-

keit zum 17.02.2022 gestri­chen (aller­dings mit Über-

gangs­fris­ten für Stu­die­ren­de, die noch auf der Basis des

alten Rechts auf die Mög­lich­keit der Abschich­tung ver-

traut hat­ten). Die bis­her auf weni­ge Bun­des­län­der be-

schränk­te Mög­lich­keit der Abschich­tung hat­te vor allem

zu Ungleich­hei­ten in den Prü­fungs­be­din­gun­gen der

Län­der geführt. Dabei ist gera­de die Ein­heit­lich­keit die-

ser Bedin­gun­gen von gro­ßer Bedeu­tung, wenn die Exa-

mens­er­geb­nis­se bun­des­weit ver­gleich­bar sein sol­len und

ent­spre­chend für den Ein­stieg in den Beruf gleich gewer-

tet wer­den sol­len. Die­se Anfor­de­rung dürf­te sich verfas-

sungs­recht­lich auch aus Art. 3 Abs. 1 GG ergeben.

Sicher­lich dient die Mög­lich­keit des Abschichtens

der Stress­re­duk­ti­on im Examen und wird des­halb ganz

über­wie­gend von den­je­ni­gen Stu­die­ren­den befürwortet,

die sich der Prü­fung noch stel­len müs­sen. Auf der ande-

ren Sei­te ist die Fähig­keit, auch unter Stress juristisches

Kön­nen unter Beweis zu stel­len, auch für die berufliche

Pra­xis durch­aus bedeut­sam. Gera­de wenn man mit dem

erfolg­rei­chen Zwei­ten Juris­ti­schen Examen die Befähi-

gung zum Rich­ter­amt erwirbt, dann ist es gerechtfertigt,

die von der Rich­ter­per­sön­lich­keit zu erwar­ten­de Stress-

resis­tenz in der Prü­fung nach­wei­sen zu lassen.

Die Mög­lich­keit, Klau­su­ren auch elek­tro­nisch zu

schrei­ben, ist über­fäl­lig. In ein­zel­nen Län­dern (wie Sach-

sen) wird dies auch bereits seit eini­ger Zeit erfolgreich

prak­ti­ziert, ohne dass sich damit gegen­über den hand-

schrift­lich anzu­fer­ti­gen­den Klau­su­ren grö­ße­re Manipu-

lati­ons­ge­fah­ren erhöht hätten.38 Das „Gesetz zur Moder-

nisie­rung des nota­ri­el­len Berufs­rechts und zur Ände-

rung wei­te­rer Vor­schrif­ten“ hat § 5d DRiG um einen

neu­en Absatz 6 ergänzt, der den Län­dern die Kompetenz

zur Rege­lung ver­leiht, dass in den staat­li­chen Prüfungen

schrift­li­che Leis­tun­gen elek­tro­nisch erbracht werden

dür­fen. Zugleich wird durch den Wort­laut der neu­en Be-

stim­mung deut­lich, dass die Examens­kan­di­da­ten nicht

zur E‑Klausur gezwun­gen wer­den dür­fen. Die Be-

schluss­emp­feh­lung BT-Drs. 19/30503 ver­deut­licht, dass

die durch Bun­des­recht fest­ge­schrie­be­ne verbindliche

Vor­ga­be an die Län­der, den Prüf­lin­gen im Fal­le der Ein-

füh­rung der elek­tro­ni­schen Klau­sur ein Wahl­recht ein-

zuräu­men, „in der Start­pha­se im Inter­es­se der Chancen-

gleich­heit erfor­der­lich“ sei. Denn es herrsch­ten „für die

Prüf­lin­ge vor Ort noch recht unter­schied­li­che Bedin-

gun­gen, sich mit einer elek­tro­ni­schen Leistungserbrin-

gung (zum Bei­spiel durch von den Fakul­tä­ten bereitge-

stell­te Übungs­mög­lich­kei­ten im Stu­di­um) ver­traut zu

machen.“ Aller­dings soll­te der Gesetz­ge­ber die Wahl-

mög­lich­keit nur für eine begrenz­te Zeit eröff­nen, denn

der orga­ni­sa­to­ri­sche Auf­wand, bei­de Möglichkeiten

(handschriftlich/elektronisch) gleich­zei­tig zu eröffnen,

ist nicht gering.

b. Ver­bes­se­run­gen der Rah­men­be­din­gun­gen der Juris-

ten­aus­bil­dung

Immer wie­der wird beklagt, die Prü­fungs- und Unter-

richts­for­men ori­en­tier­ten sich zu stark an den Mustern

der Ver­gan­gen­heit.

Tat­säch­lich for­dert auch eine Mehr­heit in allen Grup-

pen, ande­re Prü­fungs- und Unter­richts­for­men neben

der Klau­sur und Vor­le­sung zuzu­las­sen. Dies ist zu unter-

stüt­zen, da auch didak­ti­sche Kon­zep­te im Zeit­al­ter von

Umbrü­chen – etwa in der Epo­che der digi­ta­len Transfor-

mati­on – stets dar­auf über­prüf­bar sein sol­len, ob sich

neue didak­ti­sche Erkennt­nis­se, Metho­den und Instru-

men­te noch stär­ker eig­nen, den Ausbildungserfolg

sicher­zu­stel­len.

In die­sel­be Rich­tung weist auch der in allen Gruppen

mehr­heits­fä­hi­ge Vor­schlag, das Jura­stu­di­um einem re-

gel­mä­ßi­gen Moni­to­ring im Hin­blick auf einen etwaigen

Reform­be­darf zu unter­zie­hen. Auch inso­weit soll­ten zu-

künf­ti­ge Ent­wick­lun­gen der Juris­ten­aus­bil­dung an der

Uni­ver­si­tät und in den prak­ti­schen Abschnit­ten der sich

dyna­misch ändern­den Berufs­welt der Juris­tin­nen und

Juris­ten Rech­nung tragen.

Auch die For­de­rung einer Ver­bes­se­rung des Betreu-

ungs­schlüs­sels an den Hoch­schu­len fand in allen Grup-

pen eine Mehr­heit. Das ist nach­voll­zieh­bar, denn ohne

eine ange­mes­se­ne Zahl an Dozen­tin­nen und Dozenten

sind Ver­bes­se­run­gen z.B. bei der universitätsinternen

Vor­be­rei­tung der Exami­na kaum erreich­bar. Nur bei

per­so­nel­len Ver­stär­kun­gen wird man den Studierenden

ein uni­ver­si­tä­res Ange­bot unter­brei­ten kön­nen, das den

Ver­zicht auf die pri­va­ten Repe­ti­to­ri­en ermög­licht. Die

Erkennt­nis ist aller­dings nicht neu. Gera­de die Modelle

der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung setz­ten auf einen ver-

bes­ser­ten Betreu­ungs­schlüs­sel und hat­ten inso­weit auchBern­hardt · Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? 1 0 9

39

BT-Drs. 19/23121.

40

Bern­hardt, Schlüs­sel­ele­men­te einer erfolg­rei­chen Digitalisierung

der Jus­tiz, in Buschmann/Gläß/Gonska/Phlipp/Zimmermann,

Digi­ta­li­sie­rung der gericht­li­chen Ver­fah­ren und das Prozessrecht,

Duncker&Humblot, 2018, S. 21–40.

41

Bern­hardt/Leeb, in: Heckmann/Paschke, JurisPK Internetrecht,

7. Aufl. (Stand August 2023), Rn. 831; Leeb, Digi­ta­li­sie­rung, Legal

Tech­no­lo­gy und Inno­va­ti­on, 2019, S. 324 ff. Bei­spie­le: fligh­tright

zur Gel­tend­ma­chung von For­de­run­gen aus den Ansprü­chen auf

Flug­gast­ent­schä­di­gung; Advo­ca­do als Bera­tungs­por­tal zur Ver-

mitt­lung von Anwäl­ten zur kos­ten­lo­sen Erst­ein­schät­zung eines

Fal­les; Con­ny zu Fra­gen von Miet­min­de­run­gen; Smart­law, über

das Ver­trä­ge oder Kün­di­gun­gen erstellt wer­den kön­nen; geblitzt.

de zur Prü­fung von Buß­geld, Fahr­ver­bo­te und Punk­ten. Siehe

inso­weit zu den „Legal Tech“-Angeboten Holz­ky, Was ist Legal

Tech? Defi­ni­ti­on & Anwen­dungs­fäl­le, https://www.talentrocket.

de/­kar­rie­re­ma­ga­zin/­de­tail­s/­was-ist-eigent­lich-legal-tech, abgeru-

fen am 30.10.2023.

42

Schmidt, https://www.faz.net/podcasts/f‑a-z-kuenstliche-intelli-

genz-pod­cas­t/­wie-cyber­kri­mi­nel­le-kuenst­li­che-intel­li­genz-fuer-

angriffe-nutzen-19149338.html, abge­ru­fen am 30.10.2023.

43

So soll das Foren­sik-Tool „AIRA“ mit künst­li­cher Intelligenz

voll­au­to­ma­ti­siert Kin­des­miss­brauchs­dar­stel­lun­gen erkennen

und wird von der bei der ZAC NRW ange­sie­del­ten „Task Force

zur Bekämp­fung des Kin­des­miss­brauchs und der Verbreitung

von Kin­der­por­no­gra­phie in digi­ta­len Medi­en“ in Verfahren

ein­ge­setzt. „AIRA“ soll die Arbeit der Straf­ver­fol­ger deutlich

beschleu­ni­gen und effek­ti­ver machen, sie­he https://www.land.

nrw/­pres­se­mit­tei­lun­g/­kuenst­li­che-intel­li­genz-im-kampf-gegen-

kin­der­por­no­gra­phie, abge­ru­fen am 30.10.2023.

Erfolg; die­se Model­le wur­den aber vor allem aus finanzi-

ellen Grün­den wie­der abgeschafft.

c. Anpas­sung an die Digitalisierung:

Die Ver­mitt­lung digi­ta­ler Kom­pe­ten­zen stellt sicher,

dass die Absol­ven­ten den tech­no­lo­gi­schen Anforderun-

gen der moder­nen Rechts­pra­xis gewach­sen sind. Auch

soll­ten digi­ta­le Lehr- und Lern­me­tho­den genutzt wer-

den, um den Stu­die­ren­den eine zeit­ge­mä­ße Ausbildung

zu bie­ten.

Bereits in einem Antrag der FDP-Bundestagsfraktion

vom 6.10.202039 wur­de dar­auf ver­wie­sen, dass die Digi-

tali­sie­rung alle Lebens­be­rei­che durch­drin­ge und auch

inten­siv Bedeu­tung für den Zugang zum Recht erlange,

was sich nicht nur an der ver­än­der­ten Erwartungshal-

tung von Rechts­su­chen­den able­sen las­se, son­dern auch

am zuneh­men­den Ein­fluss inno­va­ti­ver Rechtsdienstleis-

tun­gen auf dem Markt und an den durch die Digitalisie-

rung ver­än­der­ten Kanz­lei­or­ga­ni­sa­tio­nen. Des­halb for-

der­te der Frak­ti­ons­an­trag a.) den § 5a Abs. 2 DRiG da-

hin­ge­hend zu ergän­zen, „dass im Rah­men der Pflichtfä-

cher die zuneh­men­de Bedeu­tung der Digitalisierung

und der Anwen­dung sta­tis­ti­scher Metho­den berücksich-

tigt wird, b.) in den Kata­log des § 5a Abs. 3 Satz 1 DRiG

„die Schlüs­sel­qua­li­fi­ka­ti­on der Daten­kom­pe­tenz“ auf-

zuneh­men, c.) durch einen neu­en Absatz 3 in § 5b DRiG

fest­zu­le­gen, „dass die zuneh­men­de Bedeu­tung der Digi-

tali­sie­rung, die Chan­cen und Risi­ken des Ein­sat­zes von

Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gien und sta­tis­ti­scher Verfahren

bei der Aus­übung juris­ti­scher Tätig­kei­ten sowie deren

recht­li­che, tech­ni­sche und wirt­schaft­li­che Grundlagen

in allen Sta­tio­nen des Vor­be­rei­tungs­diens­tes berücksich-

tigt wer­den.“

In der Tat beein­flusst die Digi­ta­li­sie­rung auch das ju-

ris­ti­sche Berufs­bild und den Berufs­all­tag vie­ler Juristin-

nen und Juris­ten. Die digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on verändert

die Gesell­schaft nach­hal­tig. Dem kann sich die Justiz

nicht ent­zie­hen und muss den Erwar­tun­gen der Gesell-

schaft auch durch jus­tiz­in­ter­ne Nut­zung digi­ta­ler Instru-

men­te ent­spre­chen, die in der Gesell­schaft ver­brei­tet An-

wen­dung finden.40 Auch digi­ta­le Kommunikationsinst-

rum­en­te sind anzu­bie­ten, die in der digi­ta­li­sier­ten Welt

für die Nut­ze­rin­nen und Nut­zer akzep­ta­bel sind. Schließ-

lich steht die Jus­tiz nicht nur in einem immer größeren

Wett­be­werb mit pri­va­ten Rechts­dienst­leis­tern, sondern

muss sich auch im inter­dis­zi­pli­nä­ren und internationa-

len Wett­be­werb behaup­ten können.

Ange­sichts der Schwer­fäl­lig­keit gericht­li­cher Verfah-

ren infol­ge des nicht bewäl­tig­ten Modernisierungsstaus

ver­liert der staat­li­che Rechtsdurchsetzungsmechanis-

mus in vie­len Berei­chen an Bedeu­tung. Das betrifft vor

allem den Ver­brau­cher­be­reich, für den sich mittlerweile

oft kos­ten­güns­ti­ge­re Streitbeilegungsverfahren

anbieten.41

Daher müs­sen Rich­ter, Staats­an­wäl­te und Rechtsan-

wäl­te über ein Grund­ver­ständ­nis für tech­ni­sche Zusam-

men­hän­ge ver­fü­gen, müs­sen die Funk­ti­ons­wei­se von

Online-Streit­bei­le­gungs­platt­for­men, Chat­bots, Smart

Con­tracts nach­voll­zie­hen kön­nen, aber auch die Mög-

lich­kei­ten und Gren­zen des Ein­sat­zes künst­li­cher Intelli-

genz wie der gene­ra­ti­ven künst­li­chen Intel­li­genz (ChatG-

PT) ver­ste­hen, um die Instru­men­te sach­ge­recht und ver-

ant­wor­tungs­voll bewer­ten und nut­zen zu kön­nen. Auch

im Bereich der Straf­er­mitt­lung und Straf­ver­fol­gung ist es

wich­tig, dass die Juris­ten und Juris­tin­nen die Nutzung

von künst­li­cher Intel­li­genz bei den Begehungsformen

der Cyberkriminalität42 ana­ly­sie­ren kön­nen und über

ein Grund­ver­ständ­nis der Funk­ti­ons­wei­se der einsetzba-

ren Künst­li­chen Intel­li­genz zur Straf­ver­fol­gung verfü-

gen.43 Bereits vor vie­len Jah­ren wur­de gefor­dert, eine E-

Jus­ti­ce-Kom­pe­tenz im Sin­ne eines stets aktu­el­len Basis-

wis­sens der Zusam­men­hän­ge von Tech­nik, Recht und

Orga­ni­sa­ti­on auf­zu­bau­en und deren Prüfungsrelevanz

stär­ker in der juris­ti­schen Aus­bil­dungs- und Prü­fungs-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 1 0

44

Bern­hardt, NJW 2015, 2775; Heck­mann, Der Wirtschaftsführer

2016/2017, 14 f.; Bern­hardt/Leeb in: Kramer/Kuhn/Putzke (Hrsg.),

Tagungs­band zur drit­ten Fach­ta­gung des Insti­tuts für Rechtsdi-

dak­tik an der Uni­ver­si­tät Pas­sau zum The­ma „Was muss Juristen-

aus­bil­dung heu­te leis­ten?“, 2019, S. 84–91.

45

Rach­ut, Recht ohne Wirk­lich­keit? — Ein rechtswissenschaftlicher

Aus­blick ins Jahr 2035, ODW 2023, S. 192, 205.

46

Brei­den­bach (NJW 2020, 2862 Rn. 21): „In einer globalisierten

Welt scheint Recht immer noch von natio­na­len Geltungsgrenzen

ein­ge­fasst. Meh­re­be­nen-Sys­te­me wie die Euro­päi­sche Union

spren­gen schon län­ger die­sen Rah­men. Rechts‌ plu­ra­lis­mus, das

Mit- und Neben­ein­an­der unter­schied­li­cher Rechts­re­gime, ist all-

täg­li­che Rea­li­tät“. Braun, Juris­ten­aus­bil­dung — aber wie und wozu?

in: Fes‌ tschrift für Mar­ti­nek, Mün­chen 2020, S. 75 – 88, https://

www.johannbraun-jus.de/leseseite/juristenausbildung/juristen-

aus­bil­dung-aber-wie-und-war­um/, abge­ru­fen am 30.10.2023;

sie­he auch Mös­lein/Grö­ber/Heß/Reb­mann, Das Recht der Digita-

lisie­rung in der rechts­wis­sen­schaft­li­chen Aus­bil­dung, JURA 2021,

651. Sie­he fer­ner das von Voß­kuh­le (RW 2010, 326) entworfene

Leit­bild des euro­päi­schen Juris­ten als „Akteur in nationalen,

euro­päi­schen und inter­na­tio­na­len Normerzeugungsprozessen“.

47

Beschluss ist abruf­bar unter https://www.justiz.nrw.de/JM/

jumiko/beschluesse/2022/Herbs‌ tkonferenz_2022/index.php,

abge­ru­fen am 30.10.2023.

ord­nung zu verankern.44 Nun wird es Zeit für ernstzu-

neh­men­de Bestre­bun­gen, die digi­ta­le Transformation

auch in der Juris­ten­aus­bil­dung stär­ker zu berücksichti-

gen und die ten­den­zi­ell bestehen­den Hem­mun­gen ge-

gen­über Inno­va­tio­nen im Rechts­be­reich abzubauen.

Dies erlaubt es auch, die Tech­nik so ein­zu­set­zen, dass sie

– etwa durch den Ein­satz von Künst­li­cher Intelligenz -

zur Ent­las­tung des knap­pen Per­so­nals beitragen.45

d. Inter­na­tio­na­li­sie­rung und Euro­päi­sie­rung des

Rechts

Die Inter­na­tio­na­li­sie­rung des Rechts und der Rechtsbe-

zie­hun­gen bedür­fen qua­li­fi­zier­ter Juris­ten, die in der

Lage sind, grenz­über­schrei­ten­de Rechts­fra­gen zu bear-

bei­ten. Ins­be­son­de­re über­la­gert bereits jetzt das Recht

der Euro­päi­schen Uni­on in viel­fäl­ti­ger Wei­se das natio-

nale Recht. Ein Blick über den Tel­ler­rand des nationalen

Rechts ist allein schon des­halb unabdingbar.46 Aus die-

sen Grün­den ist eine ver­stärk­te Inte­gra­ti­on internationa-

ler Rechts­in­hal­te und Aus­tausch­pro­gram­me (etwa über

das Pro­gramm Eras­mus) in die Ausbildungscurricula

erfor­der­lich.

e. Inter­dis­zi­pli­nä­re Inhalte

Die Reform soll­te ver­stärkt inter­dis­zi­pli­nä­re Inhal­te wie

Wirt­schafts­recht, Ethik oder Tech­no­lo­gie­recht in die

Aus­bil­dung inte­grie­ren, um brei­te­re Kom­pe­ten­zen zu

för­dern. Die inter­dis­zi­pli­nä­ren Inhal­te und Wahlmög-

lich­kei­ten ermög­li­chen es den Stu­die­ren­den, über die

Rechts­fra­gen hin­aus­zu­schau­en und viel­fäl­ti­ge Kompe-

ten­zen zu entwickeln.

f. Inte­grier­tes Bache­lor­stu­di­um Bache­lor of Laws

(LL.B.)

Auch wenn die Ein­füh­rung eines inte­grier­ten Bachelor-

stu­di­ums von Pro­fes­so­ren und den JPA-Mitarbeitenden

in der Befra­gung nicht mehr­heit­lich unter­stützt wurde,

so hiel­ten dies doch die Stu­die­ren­den zu 80% für wün-

schens­wert.

So hat sich auch die Kon­fe­renz der Justizministerin-

nen und Jus­tiz­mi­nis­ter am 10. Novem­ber 2022 positiv

zur Ein­füh­rung eines in das Jura­stu­di­um integrierten

Bache­lor of Laws (LL.B.) posi­tio­niert, der aller­dings die

juris­ti­schen Staats­prü­fun­gen nicht erset­zen soll­te. Die

Jus­tiz­mi­nis­te­rin­nen und Jus­tiz­mi­nis­ter beauf­trag­ten den

„Koor­di­nie­rungs­aus­schuss Juris­ten­aus­bil­dung“ mit der

nähe­ren Prü­fung und Aus­ge­stal­tung einer möglichen

Einführung.47

In die Eta­blie­rung eines inte­grier­ten Bachelorstudi-

ums kön­nen auch die bereits beschrie­be­nen Erfahrun-

gen mit dem Bache­lor of Laws ein­flie­ßen. So ver­leiht die

Buce­ri­us Law School bereits seit ihrer Grün­dung im Jah-

re 2000 nach zwei Jah­ren Grund­stu­di­um, einem Aus-

land­stri­mes­ter, einem Jahr Schwerpunktbereichsstudi-

um und den Fort­ge­schrit­te­nen­übun­gen den LL.B. Eben-

falls gehen die­sen Weg, wenn­gleich mit unterschiedli-

chen Anfor­de­run­gen, die EBS Uni­ver­si­tät Wiesbaden,

die BSP Busi­ness and Law School Ber­lin, die FU und die

HU Ber­lin, die Uni­ver­si­tät Pots­dam, die Europa-Univer-

sität Via­dri­na und die Fern­uni­ver­si­tät Hagen; an der

Uni­ver­si­tät des Saar­lan­des kann man seit die­sem Semes-

ter bereits ECTS-Punk­te für den Bachelor-Abschluss

sam­meln. Die Uni­ver­si­tät Leip­zig, die Philipps-Universi-

tät Mar­burg, die Ruprecht-Karls-Uni­ver­si­tät Heidelberg

und die Uni­ver­si­tät Ham­burg arbei­ten an der Einfüh-

rung eines inte­grier­ten Bache­lor­stu­di­ums. Koalitions-

ver­ein­ba­run­gen in Schles­wig-Hol­stein und Nordrhein-

West­fa­len the­ma­ti­sier­ten die Ein­füh­rung des LL.B. In

der Pra­xis wer­den die Stu­di­en­leis­tun­gen aus Grund- und

Haupt­stu­di­um in ECTS-Punk­te umge­rech­net. Die Exa-

mens­se­mi­nar­ar­beit im Schwerpunktbereichsstudium

wird als Bache­lor­ar­beit gewer­tet und berech­tigt nach ei-

ner ergän­zen­den münd­li­chen Prü­fung zum Füh­ren des

Gra­des „Bache­lor of Laws“.

Vor­aus­ge­gan­gen war eine kri­ti­sche Dis­kus­si­on, in der

u.a. der LL.B als „Loser-Abschluss“ titu­liert wur­de. Da-

bei kam die Kri­tik am Bache­lor-Stu­di­um aus unter-

schied­li­chen Rich­tun­gen. Für die einen ent­wer­tet die Ba-Bern­hardt · Juris­ti­scher Nach­wuchs­man­gel? 1 1 1

48

Chi­usi in der Frank­fur­ter All­ge­mei­nen Zei­tung (F.A.Z), 22.9.2022:

„Das Ide­al des Voll­ju­ris­ten, der bei­de Sta­tio­nen, die wissenschaft-

liche Pha­se an der Uni­ver­si­tät und die Pra­xis­pha­se im Referen-

dari­at, durch­ge­lau­fen hat, ist in Euro­pa kei­nes­wegs der Regelfall.

Gera­de aber die Qua­li­tät des erfolg­rei­chen deut­schen Modells der

Juris­ten­aus­bil­dung stellt eine sehr wich­ti­ge Vor­aus­set­zung des

wirt­schaft­li­chen und rechts­staat­li­chen Erfolgs der Bundesrepu-

blik dar. Der Rekurs auf Gerich­te und deren Fähig­keit, Prozesse

inner­halb abseh­ba­rer Zeit und unter Wah­rung der Rech­te der

Par­tei­en zu Ende zu füh­ren, ist gera­de im Ver­gleich mit anderen

Län­dern ein Ver­trau­ens­be­weis in den Rechts­staat, der den

Zusam­men­halt inner­halb der deut­schen Gesell­schaft erheblich

prägt. Auch die Ver­läss­lich­keit der Ver­wal­tung ist eine unabding-

bare Vor­aus­set­zung des wirt­schaft­li­chen Erfolgs Deutschlands.

Die deut­sche Juris­ten­aus­bil­dung ist also ein gro­ßer Standortvor-

teil, denn der juris­ti­sche Dis­kurs auf Augen­hö­he unter den Betei-

lig­ten stärkt die Rechts­staat­lich­keit“. Die­sel­be: „Ein Jodeldiplom?“,

F.A.Z. Staat und Recht vom 30. Juni 2022.

Dem­ge­gen­über Ogo­rek. „Fürch­tet euch nicht!“, FAZ, 13.07.2022;

eben­so Boele-Woel­ki und Schramm: „Der Bache­lor ist ein wertvol-

ler juris­ti­scher Abschluss“, FAZ 04.07.2022, unter Ver­weis auf die

guten Erfah­run­gen an der Buce­ri­us Law School Hamburg.

49

Olsch­ner, Der schwe­re und der leich­te­re Weg, https://www.lto.

de/­kar­rie­re/­ju­ra-stu­di­um/s­to­ries/­de­tail­/­ju­ra­stu­di­um-bache­lor-

mas­ter-staats­examen-vor­tei­le-wirt­schaft-behoer­de, abge­ru­fen am

30.10.2023.

50

Net­ters­heim, „Lex Rosen­burg“ und Juris­ten­aus­bil­dung — Das

Ver­sa­gen einer Juris­ten­ge­ne­ra­ti­on als Lehr­stück“, NJW 2022, 1075.

51

Antrags­be­grün­dung des Bun­des­rats, BR-Drs. 20/21, 15 f. (Be-

schluss).

che­lor-Aus­bil­dung die wei­ter­hin inter­na­tio­nal hoch an-

gese­he­nen zwei deut­schen juris­ti­schen Staatsexamina.

Die ande­ren sehen kei­nen ech­ten Berufs­markt für Ab-

sol­ven­ten und Absol­ven­tin­nen eines LL.B.48

Dem ist ent­ge­gen­zu­hal­ten, dass jedem Studierenden

im Rah­men eines rechts­wis­sen­schaft­li­chen Bachelor-/

Mas­ter­stu­di­ums klar sein muss, dass die erreichbaren

beruf­li­chen Zie­le sich nicht auf das klas­si­sche richterli-

che, staats­an­walt­li­che und rechts­an­walt­li­che Berufsfeld

aus­rich­ten dür­fen, denn hier­für bleibt es bei der Voraus-

set­zung zwei­er juris­ti­scher Staats­exami­na. Andererseits

kön­nen LL.B.-Absolventinnen und Absol­ven­ten in Un-

ter­neh­men, Ver­si­che­run­gen oder Ver­bän­den oder im ge-

hobe­nen Dienst in Behör­den arbei­ten und dabei auf-

grund der im Stu­di­um ver­mit­tel­ten Kom­pe­ten­zen auch

attrak­ti­ve Posi­tio­nen einnehmen.49 Auch kann ein in das

klas­si­sche Jura­stu­di­um inte­grier­tes Bache­lor­stu­di­um mit

ent­spre­chen­dem Abschluss zu einem früh­zei­ti­gen Ein-

tritt in das Berufs­le­ben und die­ser die Fort­set­zung des

Stu­di­ums finan­zi­ell för­dern, aber auch neue Impul­se für

das Stu­di­um set­zen. Zum ande­ren ist die psychische

Wir­kung eines bereits erwor­be­nen Abschlus­ses vor dem

Staats­examen nicht zu unter­schät­zen: Es droht nicht

mehr bei einem (mehr­ma­li­gen) Schei­tern des Kandida-

ten in den Staats­exami­na der „Sturz ins Boden­lo­se“. Es

bleibt als Alter­na­ti­ve eine beruf­li­che Chan­ce als Juristin/

Jurist, aller­dings außer­halb der klas­si­schen juristischen

Rol­len. Ogo­rek weist zu Recht dar­auf hin, dass für eine

bun­des­ein­heit­li­che Lösung noch diver­se Fra­gen zu klä-

ren sind. Ins­be­son­de­re ist fest­zu­le­gen, inwie­weit der Ba-

che­lor­ab­schluss mit dem Staats­examen zu verbinden

bzw. zu ver­schrän­ken ist, ohne zu einer Ent­wer­tung des

Staats­examens zu füh­ren. Zuzu­stim­men ist auch Ogo­rek,

wenn er for­dert, LL.B.-Absolventen einer­seits arbeits-

markt­be­zo­gen aus­zu­bil­den, ander­seits ihnen aber auch

fun­dier­te Kennt­nis­se über die phi­lo­so­phi­schen, histori-

schen und poli­ti­schen Grund­la­gen der Rechtsordnung

sowie die spe­zi­fisch juris­ti­sche Metho­dik zu vermitteln.

So ziel­te die Ergän­zung des Prü­fungs­zwecks in § 5a

DRiG von 2022 um die ethi­schen Grund­la­gen des Rechts

auf eine stär­ke­re Akzen­tu­ie­rung der akti­ven Befassung

ange­hen­der Juris­tin­nen und Juris­ten auch mit den ethi-

schen Grund­la­gen des Rechts als Teil sei­ner philosophi-

schen Grundlagen.50 Hier sind in beson­de­rer Wei­se die

Hoch­schul­lehrin­nen und Hoch­schul­leh­rer gefragt, ihre

wis­sen­schaft­li­che Exper­ti­se in die Juristenausbildung

ein­zu­brin­gen. „Zukünf­ti­ge Juris­ten sol­len nicht nur das

posi­ti­ve Recht hand­werk­lich kor­rekt umset­zen können,

son­dern eine rechts­staat­li­che Hal­tung ent­fal­ten, Sensibi-

lität für den Rechts­staat – sei­ne Grund­ord­nung, seine

Wer­te – sowie für jeg­li­che Gefah­ren sei­ner Beeinträchti-

gung ent­wi­ckeln, ins­be­son­de­re auch durch den Miss-

brauch des Rechts selbst.“51 Wie wich­tig gera­de die Ge-

set­zes­er­gän­zung war, zei­gen die zuneh­men­de Gewalt

mit rechts­extre­mis­ti­schem Hin­ter­grund und das jüngst

offen­sicht­li­che Wie­der­erstar­ken antisemitischer

Strö­mun­gen.

g. Blei­ben­de Her­aus­for­de­rung: Stär­ke­re Verschrän-

kung von Stu­di­um und Pra­xis unter Wah­rung der

Funk­ti­on der Wis­sen­schaft bei der Ver­mitt­lung von

grund­le­gen­den Werten

Die seit Jahr­zehn­ten immer wie­der erho­be­ne Forderung

einer stär­ke­ren Inte­gra­ti­on der Pra­xis in das juristische

Stu­di­um muss an die vor 50 Jah­ren begon­ne­ne Testphase

der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung anknüp­fen. Diejeni-

gen, die die ein­stu­fi­ge Juris­ten­aus­bil­dung selbst durch-

lau­fen haben, ver­ga­ben dem Modell Best­no­ten. Sie

stimm­ten zu 52 % voll­stän­dig („5“) einer Wiedereinfüh-

rung zu. Auch wenn ins­ge­samt die Befra­gung kei­ne kla-

ren Mehr­hei­ten erbracht hat (zu je 40 % der Befragten

waren für und gegen die Ein­füh­rung, 20 % sind unent-

schie­den), so zei­gen doch die Ant­wor­ten, dass das The-

ma sich nicht erle­digt hat. Denn die spä­tes­tens seit 1984

ver­pflich­ten­den prak­ti­schen Stu­di­en­zei­ten in den Semes-

ter­fe­ri­en kön­nen den erfor­der­li­chen, mög­lichst früh­zei-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 0 0 — 1 1 2

1 1 2

52

Sie­he die Dar­stel­lung des Leit­bilds in den Emp­feh­lun­gen der

Ham­bur­ger Reform­kom­mis­si­on „Juris­ten­aus­bil­dung“ von 1970,

zitiert von Stie­be­ler, JZ 1970, S. 457.

tigen Ein­blick in die beruf­li­che Pra­xis nicht ersetzen,

weil die Posi­ti­on der Rechts­prak­ti­kan­ten und Rechts-

prak­ti­kan­tin­nen nicht ver­gleich­bar mit den früheren

Prak­ti­kan­ten in der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung ist.

Eigen­stän­di­ge Pra­xis­auf­ga­ben kön­nen an die Ferien-

prak­ti­kan­ten nicht ver­ge­ben wer­den. Umge­kehrt führt

der wäh­rend der ein­stu­fi­gen Juris­ten­aus­bil­dung perma-

nen­te Wech­sel zwi­schen Stu­di­ums- und Pra­xis­pha­sen zu

einem nur schwer beherrsch­ba­ren organisatorischen

Auf­wand. Eine stär­ke­re Zusam­men­fas­sung der Praxis-

pha­sen könn­te hier even­tu­ell Abhil­fe schaffen.

Ein all­zu ver­eng­ter Blick auf die Pra­xis ist allerdings

zu ver­mei­den. Die Juris­ten­aus­bil­dung muss den ange-

hen­den Juris­tin­nen und Juris­ten die Zusammenhänge

von Recht, Gesell­schaft und Wis­sen­schaft sowie die

Funk­ti­on der Arbeit am Recht ver­mit­teln. Rechtspre-

chung ist nicht nur Fall­lö­sung, die Arbeit der Juristinnen

und Juris­ten am Recht und die stän­di­ge Rechtsfortbil-

dung tra­gen ent­schei­dend zur poli­ti­schen Gestaltung

unse­rer Gesell­schaft bei.52

6. Wei­te­re Her­aus­for­de­run­gen und Antworten

Den viel­ver­spre­chen­den Chan­cen einer Reform der

Juris­ten­aus­bil­dung stel­len sich aber auch Herausforde-

run­gen in den Weg, denen zu begeg­nen ist:

Umset­zungs­auf­wand: Die Umset­zung der Reform

erfor­dert beträcht­li­che Anpas­sun­gen in den Ausbil-

dungs­ein­rich­tun­gen und im Lehr­plan und insoweit

auch Per­so­nal­res­sour­cen, die den Umstellungspro-

zess pla­nen und stüt­zen. Die Erwei­te­rung der Pra-

xis­pha­sen und die Nut­zung digi­ta­ler Ressourcen

könn­ten zusätz­li­che Kos­ten ver­ur­sa­chen, die in Zei-

ten kon­junk­tu­rel­ler Abschwä­chung, erhöh­ter Infla-

tions­ra­ten und klam­mer Haus­halts­kas­sen größere

Inves­ti­tio­nen in eine Aus­bil­dungs­re­form behindern.

Die Siche­rung des Recht­staats in der Zukunft sollte

den Lan­des­par­la­men­ten aber Grund genug sein, den

Jus­tiz­haus­halt zu prio­ri­sie­ren und auskömmliche

Res­sour­cen zur Ver­fü­gung zu stellen.

Wider­stand gegen Ver­än­de­rung: Tra­di­tio­nel­le

Ansich­ten über die Juris­ten­aus­bil­dung könn­ten wei-

ter­hin Wider­stand gegen die Reform hervorrufen.

Wie schon in der Ver­gan­gen­heit wer­den vie­le auf

eine fort­be­stehen­de Qua­li­tät deut­scher Juristinnen

und Juris­ten auch im inter­na­tio­na­len Ver­gleich hin-

wei­sen und vor den Risi­ken einer Neu­ord­nung der

Aus­bil­dung war­nen. Sol­chen Argu­men­ten ist aller-

dings ent­ge­gen­zu­hal­ten, dass die auch vom Gesetz-

geber zu ver­ant­wor­ten­de zuneh­men­de Komplexität

der Rechts­ord­nung, das Erfor­der­nis einer digitalen

Trans­for­ma­ti­on und die Inter­na­tio­na­li­sie­rung der

Jus­tiz ein „Wei­ter so“ in der Juris­ten­aus­bil­dung nicht

erlau­ben.

Qua­li­täts­si­che­rung: Die Inte­gra­ti­on neu­er Inhalte

und Lehr­me­tho­den erfor­dert eine sorg­fäl­ti­ge Quali-

täts­kon­trol­le, um die hohe Aus­bil­dungs­qua­li­tät zu

gewähr­leis­ten.

III. Fazit

Eine grund­le­gen­de Reform der Juris­ten­aus­bil­dung in

Deutsch­land könn­te eine zeit­ge­mä­ße und praxisnahe

Aus­bil­dung ermög­li­chen und die ange­hen­den Juristin-

nen und Juris­ten bes­ser auf die Her­aus­for­de­run­gen der

moder­nen Rechts­pra­xis vor­be­rei­ten. Die Inte­gra­ti­on von

inter­na­tio­na­len und digi­ta­len Inhal­ten sowie die Stär-

kung inter­dis­zi­pli­nä­rer Kom­pe­ten­zen wären wichtige

Schrit­te in die rich­ti­ge Rich­tung. Den­noch wer­den die

Über­win­dung von Wider­stän­den und die Bewältigung

der Her­aus­for­de­run­gen ent­schei­dend sein, um sicherzu-

stel­len, dass die Reform die gewünsch­ten positiven

Effek­te ent­fal­tet und die Qua­li­tät der Juristenausbildung

lang­fris­tig sichert.

Wil­fried Bern­hardt war Staats­se­kre­tär im Sächsischen

Staat­mi­nis­te­ri­um der Jus­tiz und für Euro­pa und ist

heu­te Hono­rar­pro­fes­sor für IT Recht an der Juristenfa-

kul­tät der Uni­ver­si­tät Leip­zig sowie Rechtsanwalt.Übersicht

I. Ein­lei­tung

II. Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten vs. Viel­falt in der Wissen-

schaft

III. Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten, Schutz­gut und Vielfalt

wis­sen­schaft­li­cher Methoden

IV. Neue For­men des Wis­sen­schafts­be­trugs und ers­te Reaktio-

nen der Wissenschaftsgemeinschaft

V. Die Pro­blem­la­ge – fach­spe­zi­fi­sche Unterschiede

VI. Orga­ni­sier­te Forschungsfälschung

VII. Straf­recht­li­che Bewertung

1. Ein­füh­rung eines Straf­tat­be­stan­des „Wis­sen­schafts­be­trug“

(2012)

2. For­schungs­fäl­schun­gen und Betrug

3. Zur Straf­bar­keit des Betrei­bens von Fälschungswerkstätten

4. Das Betrei­ben von Klon­jour­na­len und pseudowissenschaft-

lichen Zeit­schrif­ten

VIII. Ein neu­er Straf­tat­be­stand zum Schutz der Inte­gri­tät wis-

sen­schaft­li­cher Forschung?

IX. Schutz vor unge­recht­fer­tig­ten Beschuldigungen

X. Resü­mee

I. Ein­lei­tung

Als die US-Fir­ma „Ope­nAI“ im Novem­ber 2022 ihr Sys-

tem „ChatGPT“ online stell­te, wur­de die neue Leistungs-

fähig­keit Künst­li­cher Intel­li­genz schlag­ar­tig auch einem

brei­te­ren Publi­kum bewusst.1 Infol­ge ihrer leich­ten Ver-

füg­bar­keit und ihrer viel­fäl­ti­gen Anwendungsmöglich-

kei­ten beginnt KI, unser Leben mehr und mehr zu

durch­drin­gen. Auch Wis­sen­schaft und Leh­re bleiben

davon nicht unbe­rührt. Sys­te­me wie ChatGPT oder

Dall‑E sind außer­or­dent­lich leis­tungs­star­ke Technologi-

en, die zum Erzeu­gen von Tex­ten und Bil­dern in allen

Kon­tex­ten von Wis­sen­schaft ver­wen­det wer­den können,

ange­fan­gen beim Sam­meln von Infor­ma­tio­nen zur ers-

ten Ori­en­tie­rung über die Zusam­men­fas­sung relevanter

For­schungs­er­geb­nis­se, das Auf­zei­gen möglicherweise

loh­nen­der For­schungs­the­men, das Erstel­len von Text-

ent­wür­fen, ihre Bear­bei­tung und Fina­li­sie­rung bis hin zu

Visua­li­sie­rungs­auf­ga­ben aller Art und Über­set­zun­gen in

frem­de Spra­chen. Dies gilt für Semi­nar- und Magisterar-

bei­ten eben­so wie für Dis­ser­ta­tio­nen und wissenschaftli-

che Aufsätze.2

Die skiz­zier­te Ent­wick­lung eröff­net der Wissenschaft

aber offen­kun­dig nicht bloß Chan­cen, son­dern wirft

auch Pro­ble­me auf. Das gilt gera­de im Hin­blick auf neue

For­men mög­li­chen wis­sen­schaft­li­chen Fehlverhaltens:

Vom KI-gene­rier­ten Text­ent­wurf (den der Autor noch

über­ar­bei­ten möch­te) zum auto­ma­ti­sier­ten Ghostwriter3

ist es nicht weit, und in Zei­ten des „publish or perish“

mag die Bereit­schaft, sich mit der­ar­ti­gen Grenz­fäl­len des

wis­sen­schaft­li­chen Ethos zu beschäf­ti­gen, nicht sel­ten in

den Hin­ter­grund tre­ten. Beson­de­re Pro­ble­me entstehen

dadurch, dass sich im Bereich des wissenschaftlichen

Publizierens4 vor allem in den Natur­wis­sen­schaf­ten, der

Medi­zin und den Inge­nieur­wis­sen­schaf­ten in den letzten

bei­den Jahr­zehn­ten ein auf Digi­ta­li­sie­rung beruhendes

Leis­tungs- und Repu­ta­ti­ons­mess­sys­tem herausgebildet

hat, wel­ches zu Mani­pu­la­tio­nen gera­de­zu einlädt.⁵ Ein-

schlä­gi­ge Stich­wor­te sind Zitationsindices,6

Eric Hil­gen­dorf

Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake

rese­arch papers“. Neue For­men der Wissen-

schafts­kri­mi­na­li­tät in straf­recht­li­cher Perspektive

1

Der­zeit (31.01.2024) kön­nen sich Inter­es­sen­ten noch über https://

chat.openai.com/auth/login bei ChatGPT einloggen.

2

Eine der ers­ten fun­dier­ten Anlei­tun­gen zum Ein­satz von ChatG-

PT an Schu­le und Uni­ver­si­tät stammt von Prinz, Ler­nen mit

ChatGPT. Lern­buch und Refe­renz (erschie­nen im März 2023 im

Eigen­ver­lag); fer­ner Schieb/Posch, Der Digi­tal­schock, 2023.

3

Rieck, Schum­meln mit ChatGPT: Tex­te ver­fas­sen mit künstlicher

Intel­li­genz für Schu­le, Uni und Beruf, 2023.

4

Dazu umfas­send das DFG-Posi­ti­ons­pa­pier „Wis­sen­schaft­li­ches

Publi­zie­ren als Grund­la­ge und Gestal­tungs­feld der Wissen-

schafts­be­wer­tung. Her­aus­for­de­run­gen und Handlungsfelder

(vom 18.05.2022), unter https://www.dfg.de/de/aktuelles/neuig-

keiten-themen/info-wissenschaft/2022/info-wissenschaft-22–37.

5

Hil­gen­dorf, Die Juris­ti­schen Fakul­tä­ten in Deutsch­land und

die jüngs­ten Uni­ver­si­täts­re­for­men: Skep­ti­sche Anmerkungen

zu Bolo­gna, Exzel­lenz­in­itia­ti­ve und der Öko­no­mi­sie­rung der

Uni­ver­si­tä­ten, in: Hilgendorf/Eckert (Hrsg.), Sub­si­dia­ri­tät, Sicher-

heit, Soli­da­ri­tät. Fest­ga­be für Franz-Lud­wig Kne­mey­er zum 75.

Geburts­tag, 2012, S. 559 – 580 (574 ff.).

6

Ein Zita­ti­ons­in­dex (auch: Zita­ti­ons­da­ten­bank) gibt Aufschluss

dar­über, wie oft eine Publi­ka­ti­on in ande­ren Publi­ka­tio­nen zitiert

wird. Für Dis­zi­pli­nen wie die Juris­pru­denz, in der regelmäßig

auch abge­lehn­te Ansich­ten zitiert wer­den („ande­rer Ansicht …“)

sind der­ar­ti­ge Indi­ces wenig sinn­voll. Ein bekann­ter Zitationsin-

dex ist etwa Goog­le Scholar.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 1 4

7

Der „Impact-Fak­tor“ soll die Bedeu­tung einer wissenschaftlichen

Zeit­schrift mar­kie­ren, indem ange­ge­ben wird, wie häu­fig Publika-

tio­nen die­ser Zeit­schrift wäh­rend eines bestimm­ten Zeit­raums in

ande­ren Zeit­schrif­ten zitiert wurden.

8

Der “Hirsch-Fak­tor”, benannt nach einem 2005 formulierten

Vor­schlag des Phy­si­kers Jor­ge E. Hirsch, gibt an, wie häufig

Publi­ka­tio­nen eines bestimm­ten Autors bzw. einer Autorin zitiert

wer­den, und zwar bezo­gen auf die Zahl der Publi­ka­tio­nen. Der

Hirsch-Fak­tor x ist die größ­te Zahl, für die gilt: x Publikationen

eines Autors wur­den xmal zitiert. Bei­spiel: Hat man 5 Arbeiten

publi­ziert, die jeweils 5mal zitiert wur­den, besitzt man Hirsch-

Fak­tor 5, wur­den 10 Arbei­ten je 10mal zitiert, ist der Hirsch-Fak-

tor 10 usw. Das Modell setzt offen­kun­dig die Digi­ta­li­sie­rung von

Tex­ten und ihre Erfas­sung durch ent­spre­chen­de Suchmaschinen

vor­aus.

9

„When a mea­su­re beco­mes the tar­get, it cea­ses to be a good mea-

sure” (Goodhart´s law), nach Rit­chie, Sci­ence Fic­tions. Exposing

Fraud, Bias, Negli­gence and Hype in Sci­ence, 2020, S. 192.

10

Wis­sen­schaft­li­ches Publi­zie­ren (Fn. 4), S. 7.

11

So aber Reich, Die Siche­rung guter wis­sen­schaft­li­cher Pra­xis, in:

WissR 49 (2016), S. 152.

12

Schul­ze-Fie­litz, in: Löwer/Gärditz (Hrsg.), Wis­sen­schaft und

Ethik, 2012, S. 1 ff. Sie­he auch die „Leit­li­ni­en zur Siche­rung guter

wis­sen­schaft­li­cher Pra­xis“ der DFG unter https://www.dfg.de/

resour­ce/­b­lo­b/173732/4166759430af8dc2256f0­fa54e009f03/­ko­dex-

gwp-data.pdf.

Impac­t7- und Hirsch-Faktoren.8 Viel­fach wer­den derar-

tige sci­en­to­me­tri­sche Ein­hei­ten nicht mehr bloß als

Mess­in­stru­men­te für bestimm­te Teil­aspek­te wissen-

schaft­li­chen Arbei­tens betrach­tet, son­dern als eigenstän-

dige Opti­mie­rungs­vor­ga­ben wis­sen­schaft­li­cher Tätigkeit

ins­ge­samt. Mess­in­stru­men­te mutie­ren unter der Hand

zu Ziel­vor­ga­ben. Her­aus­ge­ber von Zeit­schrif­ten orien-

tie­ren sich danach im Extrem­fall nicht mehr an der Qua-

lität der Arti­kel, die ihnen zum Abdruck ange­bo­ten wer-

den, son­dern an der Wahr­schein­lich­keit, dass die­se Arti-

kel häu­fig zitiert wer­den, und Ziel der Wissenschaftle-

rin­nen und Wis­sen­schaft­ler ist nicht mehr gute

For­schung und Leh­re, son­dern die Opti­mie­rung ihres

„Hirsch-Fak­tors“. Hier droht nicht nur mit Blick auf die

empi­ri­schen Wis­sen­schaf­ten eine Fehlentwicklung,9 die

Sor­ge berei­ten muss: „Die Logik eines an bibliometri-

schen Kenn­zah­len aus­ge­rich­te­ten For­schens und Publi-

zie­rens strahlt inzwi­schen auch auf bis­her nicht betroffe-

ne Wis­sen­schafts­be­rei­che aus und beginnt, deren Kultu-

ren zu prä­gen. Hier ist eine Kor­rek­tur erforderlich“.10

II. Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten vs. Viel­falt in der

Wis­sen­schaft

Neue Tech­no­lo­gien eröff­nen oft Handlungsmöglichkei-

ten, deren mora­li­sche und juris­ti­sche Bewer­tung noch

erar­bei­tet wer­den muss. Das gilt auch für den Einsatz

von KI in For­schung und Leh­re: Ist die Nut­zung von

ChatGPT zur Erstel­lung eines Über­blicks über den For-

schungs­stand zu einem gege­be­nen Pro­blem sinn­voll und

emp­feh­lens­wert oder han­delt es sich schon um wissen-

schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten? Ändert sich die Bewertung,

wenn der Über­blick in einen For­schungs­an­trag einge-

fügt wird, und macht es dabei einen Unter­schied, ob die

Ver­wen­dung der KI ange­merkt wird oder nicht? Wie

wir­ken sich Text­än­de­run­gen aus, die der Antrag­stel­ler in

den auto­ma­tisch erstell­ten Über­blick ein­ge­fügt hat?

Fra­gen wie die­se machen deut­lich, dass die Einstu-

fung bestimm­ter Ein­satz­sze­na­ri­en der KI als wissen-

schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten durch­aus Pro­ble­me aufwirft.

Dabei ist ins­be­son­de­re zu berück­sich­ti­gen, dass sich die

Stan­dards kor­rek­ten wis­sen­schaft­li­chen Ver­hal­tens und

damit auch die For­men von Fehl­ver­hal­ten mit dem Zeit-

ablauf und mit der Ent­wick­lung neu­er Tech­no­lo­gien än-

dern kön­nen. Außer­dem erscheint sehr frag­lich, ob das,

was als „gute wis­sen­schaft­li­che Pra­xis“ ange­se­hen wer-

den kann, ohne Wei­te­res aus Art. 5 Abs. 3 Satz 1 GG her-

leit­bar ist.11 Bei der Inter­pre­ta­ti­on der Norm muss viel-

mehr eine Kon­kre­ti­sie­rung des Nor­m­in­halts vorgenom-

men wer­den, die auch für Unter­schie­de zwi­schen ver-

schie­de­nen wis­sen­schaft­li­chen Dis­zi­pli­nen und

Tra­di­tio­nen Raum lässt.

In unse­rem Kon­text reicht es aus, sich die bis­lang ak-

zep­tier­ten Arten und Gefah­ren wis­sen­schaft­li­chen Fehl-

ver­hal­tens erneut vor Augen zu füh­ren. Hel­muth Schul-

ze-Fie­litz hat dazu fol­gen­de Kategorisierung

vor­ge­schla­gen:

a) Fehl­ver­hal­ten gene­rie­ren­de Kon­flik­te in Forscher-

grup­pen (Män­gel in der Lei­tungs­ver­wal­tung, Zugang zu

For­schungs­ma­te­ri­al und grup­pen­in­ter­ne Kon­flik­te, For-

schungs­be­hin­de­run­gen)

b) Pro­ble­me der Autor­schaft (Autor- und Urheber-

schafts­pro­ble­me, Pla­gia­te, Ideendiebstahl)

c) Fehl­ver­hal­ten im Umgang mit Forschungsdaten

(Doku­men­ta­ti­ons­de­fi­zi­te, Daten­ma­ni­pu­la­ti­on und

Daten­fäl­schung, Rech­te an und Miss­brauch von Daten)

d) Orga­ni­sa­ti­ons- und ver­fah­rens­feh­ler­haf­tes Verhalten

(Falsch­an­ga­ben, Ver­schwei­gen von Interessenkonflik-

ten, Befan­gen­hei­ten, Kompetenzmissbrauch)

e) Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten in Prü­fung, Lehre

und Betreuung.12

Die neu­en tech­ni­schen Mög­lich­kei­ten wer­fen Prob-

leme in jeder die­ser Fall­grup­pen auf. Offen­sicht­lich darf

aber nicht jede Ver­wen­dung neu­er Tech­ni­ken als wissen-

schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten gewer­tet wer­den. So ist die In-

for­ma­ti­ons­su­che über Daten­ban­ken oder mit­tels Such-

maschi­nen wie Goog­le, Bing oder Quant heu­te ebenso

üblich wie die Ver­wen­dung von auto­ma­ti­sier­ten Kor­rek-Hil­gen­dorf · Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake rese­arch papers“ 1 1 5

13

Dazu näher unten IV. – VI.

14

Böse, Die „gekauf­te“ Publi­ka­ti­on, in: WissR 53 (2020), S. 435 -

458; Goe­cken­jan, „Wis­sen­schafts­be­trug“ als Straf­tat“, in: JZ 2013,

S. 723 – 732; Jerou­schek, Straf­recht­li­che Aspek­te des Wissen-

schafts­be­tru­ges, in GA Bd. 146 (1999), S. 416 – 442; Kud­lich,

Die straf­recht­li­che Bewer­tung des Wis­sen­schafts­pla­gia­tes, in:

Dreier/Ohly (Hrsg.), Pla­gia­te: Wis­sen­schafts­ethik und Recht,

2012, S. 117 – 133; Otte­mann, Wis­sen­schafts­be­trug und Strafrecht:

zu Mög­lich­kei­ten der Sank­tio­nie­rung von Fehl­ver­hal­ten in der

Wis­sen­schaft, 2006.

15

Man­che sehen die Wis­sen­schaft sogar schon jetzt beschädigt,

etwa Siegel/Daumüller, Ist das Ver­trau­en in die Wissenschaft

dahin? Betrug und Fehl­ver­hal­ten in den Wis­sen­schaf­ten, in:

dies. (Hrsg.), Wis­sen­schaft und Wahr­heit. Ursa­chen, Fol­gen und

Prä­ven­ti­on wis­sen­schaft­li­chen Fehl­ver­hal­tens, 2020, S. 11 — 22.

16

Man wird in die­sem Zusam­men­hang dar­an erin­nern dür­fen, dass

auch die Rechts­wis­sen­schaft in Tei­len der angel­säch­si­schen Welt

nicht als „sci­ence“ gilt, was ihrer Akzep­tanz an den Universitäten

aber nicht gescha­det hat.

17

Dazu Sokal/Bricmont, Ele­gan­ter Unsinn. Wie die Den­ker der

Post­mo­der­ne die Wis­sen­schaf­ten miss­brau­chen, 2001. Der Titel

„Ele­gan­ter Unsinn“ ist unglück­lich gewählt; die 1997 erschienene

fran­zö­si­sche Ori­gi­nal­aus­ga­be trägt den Titel „Impos­tu­res Intellec-

tuel­les“; die 1998 erschie­ne­ne eng­lisch­spra­chi­ge Aus­ga­be spricht

von „Fashionable Non­sen­se“. Zum Gan­zen auch Sokal, Bey­ond

the Hoax. Sci­ence, Phi­lo­so­phy and Cul­tu­re, 2008.

18

Umfas­send Kürsch­ner (Hrsg.), Alter­na­ti­ve Fak­ten, Fake News und

Ver­wand­tes, 2019; fer­ner Hendricks/Vestergaard, Post­fak­tisch.

Die neue Wirk­lich­keit in Zei­ten von Bull­shit, Fake News und Ver-

schwö­rungs­theo­rien, 2018; Hil­gen­dorf, Fol­low the Sci­ence? Wis-

sen­schaft, Pseu­do-Wis­sen­schaft und Recht, in: ders. u.a. (Hrsg.),

Libe­ra­li­tät und Ver­ant­wor­tung. Fes‌ tschrift für Jan C. Joer­den zum

70. Geburts­tag, 2023, S. 91 – 107.

19

Albert, Trak­tat über kri­ti­sche Ver­nunft, 1991, S. 49.

tur­hil­fen, ohne dass dies als wis­sen­schaft­li­ches Fehlver-

hal­ten gewer­tet wür­de. In einen Grau­be­reich fal­len z.B.

auto­ma­ti­sier­te Über­set­zun­gen ohne Anga­be der Tatsa-

che, dass ein Com­pu­ter­sys­tem ver­wen­det wur­de. Dage-

gen liegt ein­deu­tig Fehl­ver­hal­ten vor, wenn Tex­te und

Bil­der mit­tels Künst­li­cher Intel­li­genz erstellt werden,

ohne dass dies ange­merkt wird. Das­sel­be gilt erst recht

für geziel­te Fäl­schun­gen von Bil­dern, Sta­tis­ti­ken oder

gan­zen Forschungsarbeiten.13

III. Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten, Schutz­gut und

Viel­falt wis­sen­schaft­li­cher Methoden

Es ist nicht abwe­gig, auch für sol­che Fäl­le wissenschaftli-

chen Fehl­ver­hal­tens, in denen noch nicht das Vermögen,

die kör­per­li­che Unver­sehrt­heit oder das Leben von Men-

schen gefähr­det sind, de lege lata und viel­leicht auch de

lege feren­da über den Ein­satz von Straf­recht nachzuden-

ken.14 Wis­sen­schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten gefähr­det nicht

nur die Qua­li­tät direkt betrof­fe­ner Forschungsleistungen

und Stu­di­en, son­dern ver­mag die Leistungsfähigkeit

eines gan­zen For­schungs­be­reichs und mit­tel­bar auch das

Anse­hen von Wis­sen­schaft ins­ge­samt zu gefährden.15

Aller­dings wäre es ver­fehlt, ange­sichts der Gefahren

neu­er tech­ni­scher Mög­lich­kei­ten ohne Wei­te­res den

Ein­satz neu­er Straf­tat­be­stän­de zu for­dern. Nicht alles,

was nega­tiv bewer­tet wird, ist allein des­we­gen schon

straf­bar oder auch nur straf­wür­dig. Ganz im Gegenteil:

In der Aus­ein­an­der­set­zung mit unlieb­sa­men individuel-

len oder gesell­schaft­li­chen Phä­no­me­nen bil­det Straf-

recht im Rechts­staat die ulti­ma ratio.

Straf­recht taugt außer­dem nur sehr ein­ge­schränkt als

wirk­sa­me Richt­schnur für die Bewer­tung neu­er Techno-

logien; die Vor­stel­lung einer „sit­ten­bil­den­den Kraft des

Straf­rechts“ kann als über­holt gel­ten. Viel­mehr schützt

das Straf­recht bestimm­te, vom Gesetz­ge­ber als solche

defi­nier­te Rechts­gü­ter, die ihm nicht vor­ge­ge­ben sind,

son­dern auf Ent­schei­dun­gen des Gesetz­ge­bers beruhen.

Der Ein­satz von Straf­recht muss sich immer durch den

Auf­weis eines bestimm­ten, mög­lichst prä­zis umschrie-

benen Rechts­gu­tes legi­ti­mie­ren lassen.

Denk­bar wäre es, die „Inte­gri­tät wissenschaftlichen

Arbei­tens“ als ein der­ar­ti­ges neu­es Rechts­gut zu konzi-

pie­ren. Bis­lang exis­tiert kein Straf­tat­be­stand, der speziell

die Inte­gri­tät wis­sen­schaft­li­chen Arbei­tens schützt. Dies

dürf­te nicht zuletzt dar­auf zurück­zu­füh­ren sein, dass

über die Merk­ma­le inte­gren wis­sen­schaft­li­chen Arbei-

tens kei­ne Einig­keit besteht. Vor allem die unterschiedli-

chen For­men nicht-empi­ri­scher Wis­sen­schaft sind um-

strit­ten. Was in Tei­len der Kul­tur­wis­sen­schaf­ten als wis-

sen­schaft­lich ein­wand­frei gilt, zieht aus der Perspektive

der empi­ri­schen Sozi­al­wis­sen­schaf­ten und der Natur-

wis­sen­schaf­ten gele­gent­lich sogar den Vor­wurf der

„Pseu­do­wis­sen­schaft“ auf sich.16 Immer wie­der haben

sich Ver­tre­ter der empi­ri­schen Wis­sen­schaf­ten scharf

z.B. gegen als über­grif­fig emp­fun­de­ne The­sen aus dem

Umfeld der „post­mo­der­nen“ Kul­tur­wis­sen­schaft ge-

wehrt, man den­ke nur an „Sokal´s Hoax“.17 Auch die

Rede von „alter­na­ti­ven Fak­ten“ oder die oft all­zu pau-

schal und unkri­tisch vor­ge­brach­te The­se, Wahr­heit sei

doch „nur eine Kon­struk­ti­on“ ist zu Recht auf Kritik

gestoßen.18

Dage­gen hat sich in den empi­ri­schen Wissenschaften

selbst, von der Phy­sik und den ande­ren Naturwissen-

schaf­ten über die Medi­zin bis hin zu den empi­risch ver-

fah­ren­den Sozi­al­wis­sen­schaf­ten, ein Wissenschaftsver-

ständ­nis durch­ge­setzt, wel­ches man, Karl Pop­pers Wis-

sen­schafts­mo­dell fol­gend, mit Hans Albert als die „Me-

tho­de der kri­ti­schen Prüfung“19 beschrei­ben könn­te: Zur

Lösung von Pro­blem­stel­lun­gen jeder Art wer­den hypo-

the­ti­sche Lösun­gen vor­ge­schla­gen, wel­che sodann durch

stren­ge Tests an der Rea­li­tät über­prüft wer­den. Bewährt

sich der Lösungs­vor­schlag, so wird er einst­wei­len beibe-

hal­ten, schei­tert er, so wird er mög­lichst bald durch ei-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 1 6

20

Albert, Trak­tat über kri­ti­sche Ver­nunft (Fn. 19), S. 42; zur Rolle

der Phan­ta­sie Hil­gen­dorf, Krea­ti­vi­tät, Phan­ta­sie und geistige

Offen­heit im Kon­text des Kri­ti­schen Ratio­na­lis­mus, in: Gadenne/

Neck (Hrsg.), Hans Albert und der Kri­ti­sche Ratio­na­lis­mus. Fes‌ t-

schrift zum 100. Geburts­tag von Hans Albert, 2021, S. 279 — 296.

21

In ande­ren Wor­ten: Die Wirk­lich­keit ent­spricht nicht immer

dem Ide­al. Des­halb ste­hen (nor­ma­ti­ve) Wis­sen­schafts­theo­rie und

(deskrip­ti­ve) Wis­sen­schafts­so­zio­lo­gie zuein­an­der nicht in einem

Gegen­satz, son­dern ergän­zen einander.

22

Albert, Trak­tat über kri­ti­sche Ver­nunft (Fn. 19), S. 36: „Alle

Sicher­hei­ten in der Erkennt­nis sind selbst­fa­bri­ziert und damit

für die Erfas­sung der Wirk­lich­keit wert­los“. Ein Bei­spiel für eine

„selbst­fa­bri­zier­te“ Wahr­heit ist die Aus­sa­ge: „Ein Schim­mel ist

ein wei­ßes Pferd.“ Die­ser Satz bil­det eine ana­ly­ti­sche Wahrheit,

beruht aller­dings nur auf einer Kon­ven­ti­on bzw. Fes‌ tsetzung.

23

Damit ist jedoch kei­nes­wegs gesagt, dass jedes „Kon­strukt“

gleich­wer­tig ist, wie dies man­che Den­ker der „Post­mo­der­ne“ sug-

gerie­ren. Viel­mehr las­sen sich begriff­li­che Kon­struk­te hinsichtlich

ihrer Pro­blem­lö­sungs­kraft unter­schei­den und kri­ti­sie­ren, dazu

Hil­gen­dorf, FS Joer­den (Fn. 18), S. 103 ff.

24

Sie­he Rit­chie, Sci­ence Fic­tions (Fn. 9). S. 10 und passim.

25

Wein­gart, Wis­sen­schafts­so­zio­lo­gie, 2003, S. 7 ff.

nen leis­tungs­fä­hi­ge­ren Lösungs­an­satz ersetzt. Während

die Ent­wick­lung des Lösungs­vor­schlags als kreativer

Pro­zess von Erfah­rung und Phan­ta­sie geprägt ist, sollen

bei der Prü­fung mög­lichst stren­ge logi­sche und empiri-

sche Maß­stä­be ange­legt werden.20

Zwei­er­lei ist dabei im Auge zu behal­ten: Die „Idee

der kri­ti­schen Prü­fung“ umschreibt die logi­sche Struk-

tur eines Ide­als und erhebt nicht den Anspruch, die

Wirk­lich­keit von Wis­sen­schaft kor­rekt zu beschreiben.

Dass es bei Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wissenschaftlern

Ver­hal­ten gibt, wel­ches dem Ide­al zuwi­der­läuft, ist

selbstverständlich.21 Außer­dem liegt auf der Hand, dass

es nach dem oben skiz­zier­ten Wissenschaftsverständnis

kein abso­lut siche­res Wis­sen geben kann, denn jede Aus-

sage, auch eine sol­che, die sich bis­lang auch in den

strengs­ten Tests bewährt hat, kann prin­zi­pi­ell schon am

nächs­ten Test schei­tern. Abso­lut siche­res Wis­sen ist dem

Men­schen ver­wehrt, es sei denn, wir begnü­gen uns mit

defi­ni­to­ri­schen Fest­set­zun­gen, also analytischen

Wahrheiten.22

Das Modell der „kri­ti­schen Prü­fung“ ver­deut­licht im

Übri­gen, dass Wis­sen­schaft kei­nes­wegs vollkommen

sach­be­zo­gen und in die­sem Sin­ne „objek­tiv“ ist. Wissen-

schaft ist Men­schen­werk, sie ist, wenn man so will, ein

„sozia­les Konstrukt“23 und damit anfäl­lig für menschli-

ches Fehl­ver­hal­ten. In sei­nem kürz­lich erschie­nen Buch

„Sci­ence fic­tions“ hat der schot­ti­sche Natur­for­scher Stu-

art Rit­chie für die empi­ri­schen Wis­sen­schaf­ten vier Ty-

pen von wis­sen­schafts­ge­fähr­den­dem Fehl­ver­hal­ten her-

aus­ge­ar­bei­tet: „fraud“, „bias“, „negli­gence“ und „hype“,

also Wis­sen­schafts­be­trug, vor­ur­teils­be­haf­te­te Wissen-

schaft, fahr­läs­si­gen Umgang mit Daten und die Tendenz,

For­schungs­er­geb­nis­se (massen)medial aufzublähen.24

Im Fol­gen­den soll es vor allem um die ers­te Fallgruppe

gehen, den Wissenschaftsbetrug.

IV. Neue For­men des Wis­sen­schafts­be­trugs und erste

Reak­tio­nen der Wissenschaftsgemeinschaft

Das The­ma ist ins­be­son­de­re des­halb wich­tig, weil die

neu­es­ten For­men des Wis­sen­schafts­be­trugs die Reputa-

tion von Wis­sen­schaft ins­ge­samt bedro­hen. Politisches

und pri­va­tes Han­deln beruht heu­te in ganz erheblichem

Umfang auf wis­sen­schaft­lich gene­rier­tem Wis­sen, ange-

fan­gen von Maß­nah­men zur Ein­däm­mung von weltum-

span­nen­den Gesund­heits­ka­ta­stro­phen wie der Corona-

Pan­de­mie über staat­li­che Pro­gram­me zur Wirtschafts-

för­de­rung bis hin zum pri­va­ten Ernährungsverhalten.

Älte­re Wis­sens­for­men wie etwa All­tags­wis­sen, religiös

ver­mit­tel­tes Wis­sen oder durch Tra­di­ti­on überliefertes

Wis­sen haben dage­gen erheb­lich an Ein­fluss verloren.25

Die­se Ent­wick­lung ist grund­sätz­lich zu begrü­ßen, denn

auch wenn Wis­sen­schaft kein abso­lut siche­res Wis­sen zu

gene­rie­ren ver­mag, sind doch wis­sen­schaft­lich gestützte

Wis­sens­be­stän­de ungleich zuver­läs­si­ger und belastbarer

als Wis­sen, das auf Glau­bens­vor­schrif­ten oder Überliefe-

rung beruht. Zuver­läs­sig und belast­bar sind jedoch nur

sol­che Wis­sens­be­stän­de, die auf seriö­ser Wissenschaft

beru­hen. Aus die­sem Grund erschei­nen eini­ge aktuelle

For­men KI-gestütz­ten wis­sen­schaft­li­chen Fehlverhaltens

besorg­nis­er­re­gend. Aller­dings fällt die juris­ti­sche Ein-

ord­nung nicht leicht.

Die juris­ti­sche und ins­be­son­de­re straf­recht­li­che Be-

wer­tung des Ein­sat­zes Künst­li­cher Intel­li­genz zur Erstel-

lung wis­sen­schaft­li­cher Arbei­ten ist zunächst deshalb

pro­ble­ma­tisch, weil der Ein­satz der­ar­ti­ger Mit­tel jeweils

rela­tiv zu unter­schied­li­chen Tätig­keits­for­men bzw. Ar-

beits­schrit­ten unter­schied­lich zu bewer­ten ist. Hinzu

kom­men die Unter­schie­de zwi­schen den Disziplinen.

Bei einem geis­tes­wis­sen­schaft­li­chen Text wird man die

The­men­su­che von der Struk­tu­rie­rung des The­mas zu

unter­schei­den haben, sodann die Suche nach Vorarbei-

ten. Bei all dem ver­mag ein KI-Sys­tem Hil­fe zu leisten.

Ein KI-Sys­tem kann aber auch zur For­mu­lie­rung von

Text­vor­schlä­gen ein­ge­setzt wer­den, die sodann vom Au-

tor noch über­ar­bei­tet wer­den kön­nen – oder auch nicht.

Offen­sicht­lich pro­ble­ma­tisch ist die Über­nah­me frem-

der Text­pas­sa­gen oder Bil­der mit oder ohne Änderun-

gen, wobei die Ver­än­de­run­gen vom Strei­chen einzelner

Sät­ze oder dem Aus­tau­schen von Wor­ten bis hin zur

Ver­än­de­rung des Stils oder der Über­set­zung in eine

frem­de Spra­che rei­chen kön­nen. Die unveränderte

Über­nah­me eines gan­zen Tex­tes dürf­te eher die Ausnah-

me bil­den.Hil­gen­dorf · Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake rese­arch papers“ 1 1 7

26

Doll, Fäl­schung und Fake. Zur kri­ti­schen Dimen­si­on des Täu-

schens, 2. Aufl. 2015; spe­zi­ell zu Täu­schun­gen über die eigene

Urhe­ber­schaft Bung/Gruber/Kühn (Hrsg.), Pla­gia­te, Fälschungen,

Imi­ta­te und ande­re Stra­te­gien aus zwei­ter Hand, 2011.

27

https://www.dfg.de/resource/blob/289674/

ff57c­f46c5­ca109c­b18533­b21f­ba49b­d/230921-stel­lung­nah­me-prae­si-

dium-ki-ai-data.pdf.

28

Stel­lung­nah­me (Fn. 27), S. 2.

29

A.a.O., S. 2. Wei­ter heißt es: „Dar­aus folgt nach aktueller

Ein­schät­zung, dass der Ein­satz von gene­ra­ti­ven Model­len bei

der Antrag­stel­lung bei der DFG im Pro­zess der Begutachtung,

Bewer­tung und Ent­schei­dung als sol­cher grund­sätz­lich weder

posi­tiv noch nega­tiv zu bewer­ten ist. Bei der Erstel­lung von

Gut­ach­ten ist der Ein­satz von gene­ra­ti­ven Model­len mit Blick auf

die Ver­trau­lich­keit des Begut­ach­tungs­ver­fah­rens unzu­läs­sig. Zur

Begut­ach­tung bereit­ge­stell­te Unter­la­gen sind ver­trau­lich und dür-

fen ins­be­son­de­re nicht als Ein­ga­be für gene­ra­ti­ve Model­le genutzt

wer­den“ (eben­da).

Es liegt auf der Hand, dass es Pla­gia­te und andere

For­men von Täu­schung in der Wis­sen­schaft bis hin zum

Ein­satz von „Ghost­wri­tern“ schon lan­ge vor dem Auftre-

ten Künst­li­cher Intel­li­genz, sogar schon lan­ge vor dem

Com­pu­ter­zeit­al­ter gege­ben hat.26 Unstrit­tig dürf­te aber

auch sein, dass die digi­ta­li­sier­te Text­ver­ar­bei­tung das

„Mogeln“ wesent­lich erleich­tert hat, man den­ke nur an

die Über­nah­me von Fuß­no­ten oder gan­zen Textpassa-

gen mit­tels „copy und pas­te“. Gene­ra­ti­ve KI eröff­net Be-

trü­gern noch wei­te­re Hand­lungs­mög­lich­kei­ten, etwa in-

dem Text­par­tien und Auf­sät­ze bis hin zu vollständigen

wis­sen­schaft­li­chen Stu­di­en und Büchern in Text und

Bild von KI ver­fasst wer­den, und zwar so, dass sich die

Ergeb­nis­se die­ser Arbeit kaum von seriö­sen Publikatio-

nen unter­schei­den lassen.

Ange­sichts die­ser Her­aus­for­de­run­gen und der damit

ver­bun­de­nen Bewer­tungs­schwie­rig­kei­ten scheint es na-

hezu­lie­gen, den Ein­satz gene­ra­ti­ver Model­le für die Text-

und Bild-Her­stel­lung bei wis­sen­schaft­li­chen Publikatio-

nen ganz zu unter­sa­gen. Eine sol­che For­de­rung würde

jedoch der Tat­sa­che nicht gerecht, dass neue Technologi-

en (wie eben gezeigt) den wis­sen­schaft­li­chen Arbeits-

pro­zess durch­aus erleich­tern und för­dern kön­nen. Über-

zeu­gen­der erscheint eine Stel­lung­nah­me der Deutschen

For­schungs­ge­mein­schaft (DFG) vom Sep­tem­ber 2023,27

die wegen der erheb­li­chen Chan­cen und Entwicklungs-

poten­zia­le der neu­en Tech­no­lo­gie den Ein­satz generati-

ver Model­le im Rah­men wis­sen­schaft­li­chen Arbeitens

nicht pau­schal aus­schlie­ßen möch­te. Ange­mahnt wer-

den jedoch „bestimm­te ver­bind­li­che Rahmenbedingun-

gen, um die gute wis­sen­schaft­li­che Pra­xis und die Quali-

tät wis­sen­schaft­li­cher Ergeb­nis­se zu sichern.“28

„Trans­pa­renz und Nach­voll­zieh­bar­keit des For-

schungs­pro­zes­ses und der gewon­ne­nen Erkennt­nis­se für

Drit­te“, so die DFG, „sind wesent­li­che Grundprinzipien

wis­sen­schaft­li­cher Inte­gri­tät.“ Das damit umschriebene

„Wer­te­sys­tem“ bie­te „im Hin­blick auf den Umgang mit

gene­ra­ti­ven Model­len wei­ter­hin wert­vol­le Leitlinien.“

Die DFG betont, es ent­sprä­che „dem Berufs­ethos von

Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wis­sen­schaft­lern, dass sie

selbst für die Ein­hal­tung der Grund­prin­zi­pi­en wissen-

schaft­li­cher Inte­gri­tät ein­ste­hen. Der Ein­satz generativer

Model­le kann Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wissenschaft-

ler von die­ser inhalt­li­chen und for­ma­len Verantwortung

nicht ent­bin­den.“ Wis­sen­schaft­ler, so die DFG, „soll­ten

bei der öffent­li­chen Zugäng­lich­ma­chung ihrer Ergebnis-

se im Sin­ne wis­sen­schaft­li­cher Inte­gri­tät [des­halb, E.H.]

offen­le­gen, ob und wel­che gene­ra­ti­ven Model­le sie zu

wel­chem Zweck und in wel­chem Umfang ein­ge­setzt ha-

ben.“ Nur die „ver­ant­wort­lich han­deln­den natürlichen

Per­so­nen“ könn­ten in wis­sen­schaft­li­chen Publikationen

„als Autorin­nen und Autoren in Erschei­nung treten.“

Bei ihnen lie­ge des­halb die Ver­ant­wor­tung dafür, „dass

durch die Ver­wen­dung gene­ra­ti­ver Model­le kein frem-

des geis­ti­ges Eigen­tum ver­letzt wird und kein wissen-

schaft­li­ches Fehl­ver­hal­ten etwa in Form von Plagiaten

entsteht.“29

Die­se Hand­rei­chung scheint mir als vorläufige

Grund­la­ge für den Ein­satz gene­ra­ti­ver KI in der wissen-

schaft­li­chen For­schung gut geeig­net zu sein. Sie kann je-

doch eine juris­ti­sche Aus­ein­an­der­set­zung mit den ver-

schie­de­nen neu­ar­ti­gen For­men wis­sen­schaft­li­chen Fehl-

ver­hal­tens nicht erset­zen. Die­se wie­der­um setzt zu-

nächst eine zumin­dest rudi­men­tä­re Auf­ar­bei­tung der

Pro­blem­la­ge voraus.

V. Die Pro­blem­la­ge – fach­spe­zi­fi­sche Unterschiede

Eine ange­mes­se­ne Pro­blem­er­fas­sung lässt sich nur errei-

chen, wenn man die Zie­le des Ein­sat­zes von KI beim wis-

sen­schaft­li­chen Arbei­ten genau­er in den Blick nimmt.

Han­delt es sich um eine pri­va­te Ideen­samm­lung oder

das Expo­sé eines Antrags oder einer Publi­ka­ti­on? Geht

es um einen För­der­an­trag oder um eine Publi­ka­ti­on im

enge­ren Sin­ne? Und auch bei der Publi­ka­ti­on selbst wird

man unter­schei­den müs­sen: Fehl­ver­hal­ten kann bei

einem geis­tes­wis­sen­schaft­li­chen Auf­satz eben­so vor-

kom­men wie bei der Dar­stel­lung naturwissenschaftli-

cher, medi­zi­ni­scher oder tech­ni­scher Forschungsergeb-

nis­se. Mit Blick auf die mög­li­chen Fol­gen gefälschter

Ergeb­nis­se unter­schei­den sich die genann­ten Publikati-

ons­for­men jedoch erheb­lich. Eine KI-gene­rier­te neue

Heid­eg­ger-Inter­pre­ta­ti­on ist für sich gese­hen unproble-

matisch und mög­li­cher­wei­se sogar geeig­net, die Debatte

vor­an­zu­brin­gen, weil sie neue Per­spek­ti­ven ansprechen

und zu Wider­spruch rei­zen kann. Auch eine KI-gestütz-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 1 8

30

Sei­ne für die heu­ti­ge Wis­sen­schaft klas­si­sche Aus­ar­bei­tung erfuhr

das wis­sen­schaft­li­che Ethos durch Robert K. Mer­ton, Die normati-

ve Struk­tur der Wis­sen­schaft (1942), in: Mer­ton, Ent­wick­lung und

Wan­del von For­schungs­in­ter­es­sen. Auf­sät­ze zur Wissenschafts-

sozio­lo­gie. Mit einer Ein­lei­tung von Nico Stehr, 1985, S. 86 – 97,

dazu Wein­gart, Wis­sen­schafts­so­zio­lo­gie (Fn. 25), S. 15 – 22.

Aktu­el­le Antho­lo­gien zu den Stan­dards guter Wis­sen­schaft sind

Spieker/Manzeschke (Hrsg.), Gute Wis­sen­schaft. Theo­rie, Ethik

und Poli­tik, 2017, und Mil­ler/­Vale­va/Prieß-Buch­heit (Hrsg.),

Ver­läss­li­che Wis­sen­schaft. Bedin­gun­gen, Ana­ly­sen, Reflexionen,

2022.

31

Zur Bedeu­tung von Wis­sen­schaft für die moder­ne Gesellschaft

Wein­gart, Wis­sen­schafts­so­zio­lo­gie (Fn. 25), S. 8 f.

32

Sabel, How cri­mi­nal sci­ence publi­shing gangs dama­ge the genesis

of know­ledge and tech­no­lo­gy – a call to action to res­to­re trust, in:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8514363.

33

Brai­nard, New tools show pro­mi­se for tack­ling paper mills, in:

Sci­ence vom 12.05.2023, https://www.science.org/content/article/

fake-sci­en­ti­fic-papers-are-alar­mingly-com­mon, S. 569. Zum

Pro­blem der „paper mills“ auch Natu­re vom 25.3.2021, S. 516 ff.

und aus­führ­lich Sabel, Fake publi­ca­ti­ons in Bio­me­di­cal Science:

Red-flag­ging Methods indi­ca­tes Mass Pro­duc­tion, in: https://

www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.05.06.23289563v2.full.pdf.

34

Brai­nard, Paper mills (Fn. 33), S. 568 unter Beru­fung auf Untersu-

chun­gen Bern­hard Sabels.

35

Paper Mills. Rese­arch report from Cope & STM, https://publica-

tionethics.org/sites/default/files/paper-mills-cope-stm-research-

report.pdf, S. 10.

te neue Theo­rie zum Erlaub­nis­tat­be­stands­irr­tum oder

zum Hand­lungs­be­griff im Straf­recht scheint grundsätz-

lich unschäd­lich. Eine Autorin oder ein Autor, der einen

durch KI gene­rier­ten Text als eige­nen aus­gibt, handelt

zwar unwahr­haf­tig und ver­stößt gegen das Ethos der

Wissenschaft.30 Es erscheint jedoch unwahrscheinlich,

dass durch der­ar­ti­ge Publi­ka­tio­nen die körperliche

Unver­sehrt­heit oder gar das Leben ande­rer Menschen

gefähr­det wer­den können.

Ganz anders ver­hält es sich, wenn medi­zi­ni­sche Stu-

dien, etwa sol­che immu­no­lo­gi­scher Art, frei erfunden

und unter dem Anschein genu­in wis­sen­schaft­li­cher Ex-

per­ti­se und har­ter Tests publi­ziert wer­den. Auch ge-

fälsch­te Stu­di­en zur Unschäd­lich­keit von Lebensmitteln

oder zur Wider­stands­fä­hig­keit oder zum Ertrag von

Saat­gut (etwa für Län­der des glo­ba­len Südens) gehören

in die­sen Zusam­men­hang. Der­ar­ti­ge pseudowissen-

schaft­li­che Publi­ka­tio­nen kön­nen die For­schung u.U.

mas­siv beein­flus­sen, indem sie Forschungsentwicklun-

gen beför­dern, die „ins Lee­re“ füh­ren, wäh­rend andere,

objek­tiv gese­hen nach­hal­ti­ge­re Forschungsrichtungen

dis­kre­di­tiert wer­den. Im Extrem­fall wer­den im Vertrau-

en auf gefälsch­te Stu­di­en Medi­ka­men­te an Menschen

ein­ge­setzt oder Nah­rungs­mit­tel kon­su­miert, die unmit-

tel­bar Schä­den ver­ur­sa­chen kön­nen. Vor allem dann,

wenn die Zeit für län­ge­re Test­ver­fah­ren fehlt (wie z.B.

bei der Ent­wick­lung der Coro­na-Impf­stof­fe), müs­sen die

durch­ge­führ­ten Tests strengs­ten Stan­dards genü­gen und

ver­trau­ens­wür­dig sein (ob dem in der Pan­de­mie Genüge

getan wur­de, ist bekannt­lich umstritten).

Man soll­te außer­dem berück­sich­ti­gen, dass gerade

die For­schung in den Natur­wis­sen­schaf­ten, der Medizin

und der Tech­nik in aller Regel unter Bedin­gun­gen der

Mit­tel­knapp­heit erfolgt. Flie­ßen vor­han­de­ne Fördermit-

tel in For­schungs­rich­tun­gen, die auf einer unseriösen

und im Extrem­fall halt­lo­sen Basis beru­hen, bedeu­tet das

nicht bloß Geld­ver­schwen­dung, son­dern führt zur Un-

ter- oder gar Nicht-Finan­zie­rung objek­tiv erfolgverspre-

chen­de­rer For­schung. Hin­zu tritt die Verschwendung

von Lebens- und Arbeits­zeit für wis­sen­schaft­lich sinnlo-

se Pro­jek­te.

Mit Blick auf das Gefah­ren­po­ten­zi­al unterscheiden

sich also geis­tes­wis­sen­schaft­li­che Publi­ka­tio­nen (zu de-

nen man in die­sem Zusam­men­hang auch die juristi-

schen Publi­ka­tio­nen rech­nen kann) ganz erheb­lich von

natur­wis­sen­schaft­li­chen, medi­zi­ni­schen und techni-

schen Publi­ka­tio­nen. Gemein­sam ist allen die­sen Fällen

jedoch, dass sie geeig­net sind, das Ver­trau­en in wissen-

schaft­li­ches Arbei­ten und in wis­sen­schaft­lich generiertes

und gesi­cher­tes Wis­sen zu erschüt­tern. Bei endemischer

For­schungs­fäl­schung droht die Dis­kre­di­tie­rung von

Wis­sen­schaft über­haupt, eine Ent­wick­lung, die unabseh-

bare gesell­schaft­li­che, wirt­schaft­li­che und letztendlich

auch poli­ti­sche Fol­gen haben könnte.31

VI. Orga­ni­sier­te Forschungsfälschung

Seit eini­gen Jah­ren hat ein neu­es Phä­no­men besondere

Auf­merk­sam­keit auf sich gezo­gen: die orga­ni­sier­te For-

schungs­fäl­schung durch „Fäl­schungs­agen­tu­ren“, wegen

ihres erheb­li­chen Publi­ka­ti­ons­aus­sto­ßes auch „paper

mills“ („Papier­müh­len“) genannt.32 Ein jün­ge­rer Artikel

in einer der bekann­tes­ten natur­wis­sen­schaft­li­chen Zeit-

schrif­ten berich­tet von „paper mills, which churn out

bogus manu­scripts con­tai­ning text, data, and images

part­ly or whol­ly pla­gia­ri­zed or fabri­ca­ted, often massa-

ged by ghost wri­ters. Some papers are endor­sed by unri-

gorous review­ers soli­ci­ted by the aut­hors. Such

manu­scripts threa­ten to cor­rupt the sci­en­ti­fic literature,

mis­lea­ding rea­ders and poten­ti­al­ly dis­tort­ing systematic

reviews. The recent advent of arti­fi­ci­al intel­li­gence tools

such as ChatGPT has ampli­fied the concern.“33 Im Jahr

2020 sol­len 34 % der For­schungs­pa­pie­re in den Neuro-

wis­sen­schaf­ten gefälscht gewe­sen sein, 24 % in der Medi-

zin.34 In ande­ren Wis­sen­schafts­be­rei­chen sind die Zah-

len nicht ganz so hoch.35

Gele­gent­lich arbei­ten Fäl­schungs­werk­stät­ten eng mit

bestimm­ten Publi­ka­ti­ons­or­ga­nen zusam­men und kön-Hil­gen­dorf · Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake rese­arch papers“ 1 1 9

36

Hilgendorf/Kusche/Valerius, Com­pu­ter- und Inter­net­straf­recht, 3.

Aufl. 2022, § 3 Rn. 286, 319.

37

Pres­se­mit­tei­lung des Deut­schen Hoch­schul­ver­ban­des (DHV)

vom 6.8.2012, https://www.verbaende.com/news/pressemittei-

lun­g/k­em­pen-wis­sen­schafts­be­trug-ist-kri­mi­nell-dhv-fuer-ein­fu-

ehrung-eines-straf­tat­be­stan­des-wis­sen­schafts­be­trug-85058.

38

Goe­cken­jan, JZ 2013, S. 729. Wei­ter­füh­rend Hartmer/Kudlich,

Wis­sen­schafts­be­trug als Straf­tat?, DRiZ 2013, S. 360 f.

39

Zu letz­te­ren oben VI.

40

Sie wird defi­niert als jede „Hand­lung, Dul­dung oder Unterlas-

sung, die unmit­tel­bar ver­mö­gens­re­le­vant ist“, näher Arzt/Weber/

Heinrich/Hilgendorf (AWHH) – Hein­rich, Straf­recht Besonderer

Teil. Lehr­buch, 4. Aufl. 2021, § 20 Rn. 69 ff.

nen ihren Kun­den so eine Art „Gesamt­pa­ket“ anbieten.

Das Auf­tre­ten pseu­do­wis­sen­schaft­li­cher Zeitschriften,

deren allei­ni­ger Zweck dar­in liegt, publikationsbedürfti-

gen Autorin­nen und Autoren gegen Geld rasch zu neuen

Ver­öf­fent­li­chun­gen zu ver­hel­fen, scheint ein rela­tiv neu-

es Phä­no­men zu sein. Eine redak­tio­nel­le Kon­trol­le oder

ein peer review fin­det dabei nicht oder allen­falls zum

Schein statt. Noch einen Schritt wei­ter gehen Wissen-

schafts­kri­mi­nel­le, die eta­blier­te online-Zeit­schrif­ten ka-

pern, indem sie z.B. ihre eige­nen Kon­takt­da­ten „über“

die der Schrift­lei­tung der Ori­gi­nal­zeit­schrift legen, oder

gan­ze Web­sites seriö­ser Zeit­schrif­ten fäl­schen („Klon-

jour­na­le“). Der­ar­ti­ge Hand­lungs­wei­sen sind aus der

Com­pu­ter- und Inter­net­kri­mi­na­li­tät schon län­ger be-

kannt. Ein Bei­spiel ist das „phis­hing“ von Kontozu-

gangs­in­for­ma­tio­nen durch Erstel­len täu­schend echt aus-

sehen­der Inter­net­sei­ten von Kreditinstituten.36

VII. Straf­recht­li­che Bewertung

1. Ein­füh­rung eines Straf­tat­be­stan­des „Wis­sen­schafts­be-

trug“ (2012)

Die straf­recht­li­che Bewer­tung der skiz­zier­ten neuen

For­men von Wis­sen­schafts­be­trug stellt überwiegend

Neu­land dar. Immer­hin gab es bereits im Jahr 2012 einen

Vor­schlag des Deut­schen Hoch­schul­ver­bands, „Wis­sen-

schafts­be­trug“ unter Stra­fe zu stel­len: „(1) Wer eine Qua-

lifi­ka­ti­ons­ar­beit, die der Erlan­gung eines akademischen

Gra­des oder eines aka­de­mi­schen Titels dient, für einen

Drit­ten ver­fasst, wird mit einer Frei­heits­stra­fe bis zu zwei

Jah­ren oder mit Geld­stra­fe bestraft. (2) Wer eine Qualifi-

kat­ions­ar­beit im Sin­ne von Abs. 1, die von einem Dritten

ganz oder teil­wei­se ver­fasst wur­de, als eige­ne ausgibt,

ohne deren Urhe­ber zu sein, wird mit einer Freiheitsstra-

fe bis zu zwei Jah­ren oder mit Geld­stra­fe bestraft“.37

Die Bezeich­nung die­ser Vor­schrift als „Wis­sen-

schafts­be­trug“ ist aller­dings irre­füh­rend, da Betrug ein

Ver­mö­gens­de­likt dar­stellt, die vor­ge­schla­ge­ne Vorschrift

jedoch nicht das Ver­mö­gen, son­dern die Inte­gri­tät der

Wis­sen­schaft im Hin­blick auf die Tätig­keit gewerblicher

„Pro­mo­ti­ons­be­ra­ter“ und „Ghost­wri­ter“ schüt­zen sollte.

Außer­dem wirft die For­mu­lie­rung der Tatbestands-

merk­ma­le schwie­ri­ge Abgren­zungs­fra­gen auf.38

2. For­schungs­fäl­schun­gen und Betrug

Es scheint, dass sich jeden­falls ein Teil der oben unter V.

und VI. skiz­zier­ten Akti­vi­tä­ten bereits de lege lata straf-

recht­lich erfas­sen lässt. Wer einem Ver­lag eine gefälschte

Stu­die zur Publi­ka­ti­on anbie­tet, wird in vie­len Fäl­len als

Betrü­ger nach § 263 StGB bestraft wer­den kön­nen. Dabei

macht es kei­nen Unter­schied, ob die Fäl­schung selbst

erstellt oder von einer Fäl­scher­werk­statt erwor­ben wur-

de.39 Die Täu­schungs­hand­lung liegt im Ange­bot einer

For­schungs­stu­die zur Publi­ka­ti­on, wobei konkludent

mit­erklärt wird, es han­de­le sich um eine Stu­die, die nach

den Regeln der Wis­sen­schaft erstellt wur­de. Dem ent-

spricht der Irr­tum des Redak­teurs, der das Publikations-

ange­bot annimmt.

Pro­ble­ma­ti­scher ist das Vor­lie­gen einer Vermögens-

verfügung.40 Wird für die Publi­ka­ti­on ein Hono­rar be-

zahlt, wie das zum Bei­spiel bei juris­ti­schen Ver­la­gen üb-

lich ist, so lässt sich die Ver­fü­gung in der Anwei­sung des

Hono­rars an den Autor sehen. In vie­len Fäl­len ist es je-

doch so, dass nicht nur kein Hono­rar bezahlt wird, son-

dern dass die­je­ni­gen, die in einer bestimm­ten Zeitschrift

publi­zie­ren wol­len, sogar einen nicht unerheblichen

Druck­kos­ten­zu­schuss leis­ten müs­sen. In die­sen Fällen

kann eine Ver­mö­gens­ver­fü­gung des Redak­teurs darin

gese­hen wer­den, dass er den Text zum Abdruck an-

nimmt und den Druck in die Wege lei­tet. Dass derartige

Geneh­mi­gun­gen ange­sichts begrenz­ter (und damit

knap­per) Abdruck­mög­lich­kei­ten Geld­wert besitzen,

zeigt sich gera­de dar­in, dass sie bei vie­len Ver­la­gen eine

Gegen­leis­tung finan­zi­el­ler Art vor­aus­set­zen. Ob es sich

dabei um ein klas­si­sches Print-Pro­dukt oder um eine

online-Publi­ka­ti­on han­delt, bedeu­tet grund­sätz­lich kei-

nen wesent­li­chen Unter­schied, da auch im online-Be-

reich die Abdruck­mög­lich­kei­ten begrenzt sind und die

redak­tio­nel­le Arbeit an der Publi­ka­ti­on Kosten

ver­ur­sacht.

Auch die Fest­stel­lung eines Vermögensschadens

wirft Pro­ble­me auf. Ein Scha­den auf Ver­lags­sei­te kann

zunächst in der Zah­lung eines Hono­rars ohne die ver-

ein­bar­te Gegen­leis­tung in Form eines seriö­sen Artikels

gese­hen wer­den. Die­ses Argu­ment greift aber offenkun-

dig nur dann, wenn ein Hono­rar an den Autor bezahltO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 2 0

41

Zur Figur der Zweck­ver­feh­lung in der Betrugs­dog­ma­tik Kind­häu-

ser/Hilgendorf, Lehr- und Pra­xis­kom­men­tar Strafgesetzbuch

(LPK), 9. Aufl. 2022, § 263 Rn. 166 ff.

42

Pro­ble­ma­ti­sie­rend Goe­cken­jan, JZ 2013, S. 726.

43

Zu § 156 StGB Goe­cken­jan, JZ 2013, S. 727 (gefälsch­te Promotions-

und Habi­li­ta­ti­ons­ar­bei­ten).

44

Zu den urhe­ber­recht­li­chen Fra­gen im Zusam­men­hang mit For-

schungs­fäl­schun­gen Bern­zen in OdW Heft 3/2024.

45

Dazu Seckel­mann in die­sem Heft.

46

Die DFG bezeich­net die­ses Vor­ge­hen als „pre­da­to­ry publishing“,

vgl. Wis­sen­schaft­li­ches Publi­zie­ren (Fn. 4), Abschnitt 2.3.

47

Kindhäuser/Hilgendorf, LPK (Fn. 41), § 129 Rn. 6 ff.

48

Kindhäuser/Hilgendorf, LPK (Fn. 41), § 129 Rn. 11.

wird, was bei natur­wis­sen­schaft­li­chen Zeitschriften

meist nicht der Fall ist. Ein Scha­den kann auch dar­in ge-

sehen wer­den, dass ein Arti­kel abge­druckt wird, der im

wort­wört­li­chen Sinn „sein Geld nicht wert“ ist. Zwar wä-

ren die Abdruck­kos­ten auch beim Abdruck eines seriö-

sen Arti­kels ent­stan­den, doch ver­fehlt die Zeit­schrift mit

dem Abdruck der For­schungs­fäl­schung den Zweck, ei-

nen poten­ti­ell nach­hal­ti­gen Bei­trag zur Wis­sen­schaft zu

leisten.41 Hin­zu kommt, dass der Abdruck von For-

schungs­fäl­schun­gen die Repu­ta­ti­on der Zeit­schrift er-

heb­lich beein­träch­ti­gen kann. Mit dem Anse­hen der

Zeit­schrift nimmt nicht nur ihr öko­no­mi­scher Wert,

son­dern auch die Attrak­ti­vi­tät für Abon­nen­ten ab. In

Letz­te­rem kann u.U. zumin­dest eine schadensgleiche

Ver­mö­gens­ge­fähr­dung gese­hen werden.

Auf der sub­jek­ti­ven Tat­sei­te wirft der Vor­satz keine

beson­de­ren Pro­ble­me auf. Die Bereicherungsabsicht

rich­tet sich in ers­ter Linie auf den Abdruck selbst, in

zwei­ter Linie u.U. aber auch auf ein even­tu­el­les Hono-

rar.42 In bei­den Fäl­len kann Stoff­gleich­heit zwischen

Scha­den und inten­dier­ter Berei­che­rung angenommen

wer­den. Zusam­men­fas­send lässt sich fest­hal­ten, dass die

Initi­ie­rung des Abdrucks einer auf einer Forschungsfäl-

schung beru­hen­den Stu­die den Tat­be­stand eines Be-

trugs­ver­suchs, §§ 263, 22 StGB, erfül­len kann. Wird der

Arti­kel ange­nom­men und gedruckt, so kann ein vollen-

deter Betrug vor­lie­gen. Auch § 156 StGB (Fal­sche Versi-

che­rung an Eides Statt) kann u.U. vor­lie­gen; allerdings

setzt dies eine zur Abnah­me ent­spre­chen­der Versiche-

run­gen „zustän­di­ge Behör­de“ vor­aus, wor­an es im Kon-

text gefälsch­ter For­schungs­stu­di­en meist feh­len wird.43

Hin­zu tre­ten mög­li­che straf­recht­lich bewehr­te Verstöße

gegen das Urhe­ber­recht, § 106 UrRG, wenn bei der Zu-

sam­men­stel­lung des gefälsch­ten Arti­kels in das Urhe-

ber­recht ande­rer Wis­sen­schaft­le­rin­nen oder Wissen-

schaft­ler ein­ge­grif­fen wurde.44 Auch das Datenschutz-

straf­recht kann ein­schlä­gig sein.45 Für Uni­ver­si­tä­ten gilt

es ins­be­son­de­re zu beach­ten, dass sie dann, wenn sie

ChatGPT und ande­re Pro­gram­me über ihre Bibliothe-

ken o.ä. anbie­ten, zu „ver­ant­wort­li­chen Stel­len“ im Sinne

des Daten­schutz­rech­tes wer­den kön­nen und dann u.U.

auch selbst straf­recht­lich zur Ver­ant­wor­tung gezogen

wer­den kön­nen. Für dolo­se Gut­ach­ter kann eine Beihil-

fe, § 27 StGB, zu den Straf­ta­ten des Pseu­do-Autors anzu-

neh­men sein.

Zu beach­ten ist aber, dass die obi­ge Argumentation

zum Vor­lie­gen eines Ver­mö­gens­scha­dens beim Betrug

nur greift, wenn es sich um eine seriö­se Zeit­schrift han-

delt. Stre­ben die Betrei­ber der Zeit­schrift einen nachhal-

tigen Bei­trag zur Wis­sen­schaft gar nicht an, so dürf­te es

meist nicht mög­lich sein zu argu­men­tie­ren, sie hätten

durch den Abdruck eines gefälsch­ten Arti­kels einen Ver-

mögens­scha­den erlit­ten. Ist ihnen gar die Wertlosigkeit

des ein­ge­reich­ten Arti­kels bekannt, so fehlt es außerdem

schon am Vor­lie­gen eines Irr­tums. In der­ar­ti­gen Fällen

ist ein Betrug durch Ein­rei­chung gefälsch­ter Studien

aus­ge­schlos­sen. Statt­des­sen stellt sich die Fra­ge, ob die

Betrei­ber der Zeit­schrift sich nicht selbst wegen Betrugs,

§ 263 StGB, straf­bar machen kön­nen, z.B. zu Las­ten gut-

gläu­bi­ger Abon­nen­ten der Zeit­schrift oder gegenüber

den Käu­fern von Arti­keln. Betrug auf Sei­ten der Zeit-

schrift kommt offen­kun­dig auch dann in Betracht, wenn

gut­gläu­bi­gen Autoren gegen Geld eine seriö­se Publikati-

ons­mög­lich­keit ange­bo­ten wird, wäh­rend die Betreiber

der Zeit­schrift in Wirk­lich­keit nur dar­auf aus sind, ohne

auf­wän­di­ge Qua­li­täts­kon­trol­le mög­lichst vie­le Tex­te zu

publi­zie­ren und sich so zu bereichern.46

3. Zur Straf­bar­keit des Betrei­bens von Fälschungswerk-

stät­ten

Im Hin­blick auf eine mög­li­che Straf­bar­keit von Fäl-

schungs­werk­stät­ten kommt zunächst eine Bei­hil­fe zum

Betrug des Autors, §§ 263, 27 StGB, in Betracht. In Aus-

nah­me­fäl­len kann sogar eine Mit­tä­ter­schaft nach § 25

Abs. 2 StGB anzu­neh­men sein. Die Mit­glie­der einer der-

arti­gen Fäl­scher­werk­statt unter­fal­len dann zusätzlich

dem § 129 StGB (Bil­dung kri­mi­nel­ler Vereinigungen),

denn es han­delt sich um eine Ver­ei­ni­gung, deren Tätig-

keit auf die Bege­hung von Straf­ta­ten nach §§ 263 bzw.

§§ 263, 27 StGB gerich­tet ist.47

Nach § 129b Abs. 1 Satz 1 StGB las­sen sich auch Fäl-

scher­werk­stät­ten im Aus­land erfas­sen, wobei im Einzel-

fall die §§ 3 ff. StGB in die straf­recht­li­che Prü­fung einbe-

zogen wer­den müssen.48 Dies bedeu­tet: Han­delt der Tä-

ter von Deutsch­land aus, § 9 Abs. 1 Var. 1 StGB, oder tritt

der tat­be­stands­mä­ßi­ge Erfolg in Deutsch­land ein,

§ 9 Abs. 1 Var. 3 StGB, so ist der Anwen­dungs­be­reich des

deut­schen Straf­rechts eröff­net. Eine Anwend­bar­keit des

deut­schen Straf­rechts kann sich auch nach

§ 9 Abs. 2 Satz 1 StGB erge­ben. Dar­aus folgt, dass ein Au-Hil­gen­dorf · Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake rese­arch papers“ 1 2 1

49

BayO­bLG NStZ 1992, 281 (282); Kindhäuser/Hilgendorf, LPK (Fn.

41), § 9 Rn. 14.

50

Ana­log zum „Toe­ben-Fall“ BGHSt 46, 212, dazu Hil­gen­dor­f/­Ku-

sche/Valerius, Com­pu­ter- und Inter­net­straf­recht, § 2 Rn. 21.

51

Betrug ist nur die irr­tums­be­ding­te Vermögensverschiebung

durch eine Ver­fü­gung des Opfers. Bei der Vermögensverfügung

han­delt es sich um ein unge­schrie­be­nes Tatbestandsmerkmal,

sie­he Kindhäuser/Hilgendorf, LPK (Fn. 41), § 263 Rn. 10.

52

Dazu oben VI. am Ende.

53

Zur Anwend­bar­keit des Urkun­den­straf­rechts auf online-Publika-

tio­nen AWHH-Hein­rich (Fn. 40), § 32 Rn. 6 ff.

54

Zum Ver­hält­nis von § 303a zu § 274 Kindhäuser/Hilgendorf, LPK

(Fn. 41), § 303a Rn. 12.

55

Wis­sen­schaft­li­ches Publi­zie­ren (Fn. 4), Abschnitt 2.3; so auch

Rit­chie, Sci­ence Fic­tions (Fn. 9), S. 184 f.

56

Näher zu den Garan­ten­stel­lun­gen beim Betrug Kind­häu­ser/Hil-

gen­dorf, LPK (Rn. 41), § 263 Rn. 89 ff.

tor, der von Deutsch­land aus eine gefälsch­te Arbeit ei-

nem Publi­ka­ti­ons­or­gan anbie­tet, durch sein Han­deln in

Deutsch­land auch den Gehil­fen, hier also das Mitglied

der Fäl­scher­werk­statt, in den Anwen­dungs­be­reich des

deut­schen Straf­rechts ein­be­zie­hen kann.49 Eine mögliche

Straf­bar­keit nach aus­län­di­schem Straf­recht kann hier

unbe­ach­tet bleiben.

Natür­lich gilt, dass mit der Anwend­bar­keit des deut-

schen Straf­rechts über die fak­ti­schen Strafmöglichkeiten

noch nicht ent­schie­den ist. Die Fäl­le, in denen ein Mit-

glied einer Fäl­scher­werk­statt nach Deutsch­land einreist

und hier fest­ge­nom­men wer­den kann,50 dürf­ten eher die

Aus­nah­me bil­den. Vor­zugs­wür­dig erscheint es deshalb,

durch Ver­trä­ge mit den Staa­ten, in denen sich Fälscher-

werk­stät­ten befin­den, eine Durch­setz­bar­keit des deut-

schen Straf­rechts­an­spruchs sicherzustellen.

Pro­ble­me wirft die Straf­bar­keit wie­der dann auf,

wenn die gefälsch­ten Arti­kel nicht seriö­sen Zeitschrif-

ten, son­dern pseu­do­wis­sen­schaft­li­chen Jour­na­len ange-

boten wer­den, die von vorn­her­ein kei­nen Bei­trag zur

Wis­sen­schaft anstre­ben, son­dern ledig­lich Publikations-

mög­lich­kei­ten gegen Geld anbie­ten, inso­fern also in das

dolo­se Gesche­hen ein­ge­bun­den sind. Im Extrem­fall ar-

bei­tet die Fäl­schungs­werk­statt mit einem bestimmten

Publi­ka­ti­ons­or­gan regel­mä­ßig zusam­men (oder betreibt

es gleich selbst). In der­ar­ti­gen Fäl­len liegt im Ange­bot ei-

nes gefälsch­ten Arti­kels, sei es durch den (angeb­li­chen)

Autor der Stu­die oder direkt durch die Fälschungswerk-

statt, man­gels Irr­tumser­re­gung kein Betrug gem.

§ 263 StGB vor.51 Wer­den kei­ne ande­ren Straf­ta­ten be-

gan­gen, so wird damit auch die Annah­me der Bildung

einer kri­mi­nel­len Ver­ei­ni­gung, § 129 StGB,

pro­ble­ma­tisch.

4. Das Betrei­ben von Klon­jour­na­len und pseudowissen-

schaft­li­chen Zeitschriften

Die Eta­blie­rung eines online-Klon­jour­nals52 wird regel-

mäßig den Tat­be­stand der §§ 267, 269 StGB erfüllen.53

Wer­den im Namen der „geklon­ten“ seriö­sen Publikation

E‑Mails mit Zah­lungs­auf­for­de­run­gen (z.B. Publikations-

kos­ten­zu­schüs­se o.ä.) ver­sen­det, dürf­te auch ein Betrug

bzw. Betrugs­ver­such, § 263 StGB bzw. §§ 263, 22, 23 StGB,

vor­lie­gen. Außer­dem kön­nen sol­che E‑Mails selbst den

§§ 267, 269 StGB unter­fal­len, wenn z.B. Namen der

geklon­ten (seriö­sen) Zeit­schrift ver­wen­det wer­den. In

Bezug auf die Nicht-Wei­ter­lei­tung von E‑Mails, die an

die geklon­te Zeit­schrift bzw. deren Her­aus­ge­ber oder

Redak­ti­on gerich­tet sind, kom­men die §§ 303a StGB

(Daten­ver­än­de­rung in Form einer Datenunterdrückung)

und 274 Abs. 2 Nr. 2 StGB (Daten­un­ter­drü­ckung) in

Betracht.54

Schwie­ri­ger mit dem Straf­recht zu erfas­sen sind

pseu­do­wis­sen­schaft­li­che Zeit­schrif­ten, die eine seriöse

Qua­li­täts­si­che­rung vor­täu­schen. Der auch von der DFG

ver­wen­de­te Name „pre­da­to­ry jour­nals“ („Raub­jour­na-

le“)55 soll deut­lich machen, dass der­ar­ti­ge Publikations-

orga­ne oft sehr aggres­siv um Autorin­nen und Autoren

wer­ben. Die Bezeich­nung ist aller­dings irreführend,

denn weder wird irgend­je­mand „beraubt“, noch ist die

aggres­si­ve Eigen­wer­bung Kern des wissenschaftsethi-

schen und straf­recht­li­chen Vor­wurfs. Es geht vielmehr

um den Ver­zicht auf Qua­li­täts­kon­trol­le, der es Autorin-

nen und Autoren erlaubt, rasch zahl­rei­che „Papie­re“ mit

gerin­gem oder ganz ohne wis­sen­schaft­li­chen Wert zu

publi­zie­ren.

Spie­geln geklon­te oder ande­re pseudowissenschaftli-

che Jour­na­le ihrer Leser­schaft bzw. der Wissenschaftsge-

mein­schaft eine Qua­li­täts­kon­trol­le vor, so kommt u.U.

ein Betrug, § 263 StGB, in Betracht (z.B. zu Las­ten von

Abon­nen­ten oder Per­so­nen, die kos­ten­pflich­tig einzelne

Arti­kel abru­fen). Wenn, was aller­dings die Ausnahme

sein dürf­te, auch die Autoren über die Qualitätsstan-

dards oder die wis­sen­schaft­li­che Serio­si­tät bzw. Akzep-

tanz der Zeit­schrift getäuscht wer­den, kommt auch ih-

nen gegen­über eine Tat nach § 263 StGB in Betracht (z.B.

bei der Zah­lung von Zuschüs­sen für den Abdruck).

Schließ­lich lie­ße sich auch an einen Betrug gegen-

über Daten­ban­ken (wie Sco­pus oder Web of Science)

den­ken, die der­ar­ti­ge Zeit­schrif­ten gut­gläu­big in Auflis-

tun­gen seriö­ser Zeit­schrif­ten auf­neh­men. Hat eine Da-

ten­bank eine der­ar­ti­ge Zeit­schrift in ihre Auf­lis­tung auf-

genom­men, so wird ihr bzw. ihren Ver­ant­wort­li­chen au-

ßer­dem meist eine Garan­ten­stel­lung hin­sicht­lich der

Qua­li­tät der gelis­te­ten Zeit­schrif­ten zukommen.56 Dies

bedeu­tet, dass die Daten­bank-Betrei­ber u.U. strafrecht-

lich zur Ver­ant­wor­tung gezo­gen wer­den kön­nen, wennO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 2 2

57

Zu den Rechts­gü­tern der All­ge­mein­heit und ihrem Verhältnis

zum Indi­vi­du­al­schutz AWHH-Hil­gen­dorf (Fn. 40), § 1 Rn. 26 ff.

58

Dies ergibt sich schon aus dem Wis­sen­schafts­ver­ständ­nis der

Ver­fas­sung, wonach Wahr­heit nicht auf­ge­deckt, son­dern gesucht

wird, vgl. Wendt, Art. 5 Abs. 3 Rn. 156, in: von Münch/Kunig

(Hrsg.), Grund­ge­setz-Kom­men­tar, Band 1, 7. Aufl. 2021.

59

Zur die heu­ti­ge Wis­sen­schaft prä­gen­den Posi­ti­on des Fallibilis-

mus aus­führ­lich Albert, Trak­tat über kri­ti­sche Ver­nunft (Fn. 19),

S. 43 f., 227 f. und passim.

60

Böse, Die „gekauf­te“ Publi­ka­ti­on, WissR 53 (2020), S. 52.

61

BVerfGE 90, 1, 13; Starck/Paulus, in: von Mangoldt/Klein/Starck,

Kom­men­tar zum Grund­ge­setz, Band 1, 7. Aufl. 2018, Art. 5 Rn.

479.

62

Böse, Die „gekauf­te“ Publi­ka­ti­on, WissR 53 (2020), S. 52.

63

AWHH-Hil­gen­dorf (Fn. 40), § 47 Rn. 2 ff.

64

AWHH-Hein­rich (Fn. 40), § 30 Rn. 1 ff.

65

Dazu kri­tisch Kusche, Die Straf­bar­keit des Selbst­do­pings, 2020,

Teil 3.

66

Die oben Fn. 30 genann­ten Sammelbände.

sie es vor­sätz­lich unter­las­sen, pseudowissenschaftliche

Jour­na­le aus ihren Lis­ten zu ent­fer­nen (in Betracht

kommt etwa eine durch Unter­las­sen began­ge­ne Beihilfe

zum Betrug an gut­gläu­bi­gen Arti­kel­käu­fern oder Abon-

nen­ten, §§ 263 Abs. 1, 27, 13 StGB).

VIII. Ein neu­er Straf­tat­be­stand zum Schutz der Inte-

gri­tät wis­sen­schaft­li­cher Forschung?

Auch wenn nach dem bis­her Aus­ge­führ­ten eine Straf-

bar­keit von Anbie­tern gefälsch­ter Stu­di­en bzw. Betrei-

bern von Fäl­schungs­werk­stät­ten nach deut­schem Straf-

recht jeden­falls teil­wei­se mög­lich ist, erscheint es ange-

sichts der unter V. und VI. skiz­zier­ten neuen

Bedro­hungs­sze­na­ri­en nicht abwe­gig, über einen zusätz-

lichen Tat­be­stand zum Schutz der Inte­gri­tät von Wissen-

schaft nach­zu­den­ken. Es han­delt sich dabei um ein über-

indi­vi­du­el­les Rechts­gut, des­sen straf­recht­li­cher Schutz

beson­de­rer Begrün­dung bedarf.57

Grund­sätz­lich gilt, dass die Wahr­heit von Aussagen,

selbst die Wahr­heit von Aus­sa­gen im Kon­text von Wis-

sen­schaft, recht­lich nicht unter beson­de­rem Schutz steht.

Im Gegen­teil: das Grund­recht der Wissenschaftsfreiheit,

Art. 5 Abs. 3 GG, schließt aus, von den Autorin­nen und

Autoren wis­sen­schaft­li­cher Tex­te eine Wahrheitsgaran-

tie für ihre The­sen zu verlangen.58 Dies gilt auch deshalb,

weil eine sol­che Garan­tie aus prin­zi­pi­el­len Gründen

nicht ein­zu­lö­sen wäre.59 Man kann inso­fern von einem

haf­tungs­recht­li­chen „Wis­sen­schafts­pri­vi­leg“ sprechen.60

Immer­hin lässt sich fra­gen, ob vor­sätz­lich fal­sche Aussa-

gen bzw. vor­sätz­lich nicht den wis­sen­schaft­li­chen Stan-

dards ent­spre­chend erstell­te Stu­di­en dem Schutz der

Wis­sen­schafts­frei­heit nach Art. 5 Abs. 3 GG unterfallen

soll­ten. Die ganz über­wie­gen­de Mei­nung lehnt dies zu

Recht ab.61

Ein neu­er Straf­rechts­tat­be­stand müss­te zusätzlich

dis­ku­tiert und legi­ti­miert wer­den. Das „Wis­sen-

schafts­pri­vi­leg“, das sich auf Art. 5 Abs. 3 GG stützen

lässt, steht straf­recht­li­chen Sank­tio­nen für Fehlverhalten

jeden­falls nicht ent­ge­gen. Der Sinn des Pri­vi­legs liegt

viel­mehr nur dar­in, „den wis­sen­schaft­li­chen Erkenntnis-

pro­zess von über­zo­ge­nen Haf­tungs­ri­si­ken freizustellen,

ins­be­son­de­re für den Fall, dass ein Wissenschaftler

(noch) nicht all­ge­mein aner­kann­te Metho­den einsetzen

und neue Wege beschrei­ten will“.62 Es exis­tie­ren außer-

dem im Straf­ge­setz­buch bereits Nor­mie­run­gen, die für

bestimm­te gesell­schaft­li­che Son­der­be­rei­che vorsätzlich

fal­sche Aus­sa­gen unter Stra­fe stel­len. Dies gilt etwa für

die Aus­sa­ge­de­lik­te, die fal­sche Aus­sa­gen, wel­che prinzi-

piell die Funk­ti­ons­fä­hig­keit der Rechts­pfle­ge beeinträch-

tigen könnten,63 pöna­li­sie­ren. Die Urkun­den­de­lik­te er-

fas­sen Hand­lungs­wei­sen, durch die der Rechtsverkehr

mit Urkun­den durch Täu­schung über die Aus­stel­ler oder

inhalt­li­che Ver­fäl­schun­gen gefähr­det erscheint.64 Auch

für den Sport wur­de jüngst als neu­es überindividuelles

Rechts­gut die „Inte­gri­tät des Sports“ aus der Taufe

gehoben.65

Ange­sichts der über­ra­gen­den Bedeu­tung von Wis-

sen­schaft in unse­rer Gesell­schaft erscheint es zumindest

erwä­gens­wert, die Inte­gri­tät von Wis­sen­schaft straf-

recht­lich durch einen ähn­li­chen Son­der­tat­be­stand zu

schüt­zen. Ange­sichts der Viel­zahl wissenschaftlicher

Metho­den und der unter­schied­li­chen Vor­stel­lun­gen von

inte­grer Wissenschaft66 wer­fen die genaue Bestimmung

des Rechts­guts und die For­mu­lie­rung des Tatbestands

aller­dings schwie­ri­ge Fra­gen auf. Denk­bar wäre etwa fol-

gen­der Tat­be­stand: „Wer wis­sen­schaft­li­che Stu­di­en wis-

sent­lich grob feh­ler­haft erstellt, oder der­art gefälschte

Stu­di­en publi­ziert, und auf die­se Wei­se die Inte­gri­tät der

Wis­sen­schaft gefähr­det, wird […] bestraft.“ Die Norm

soll­te als abs­trak­tes Gefähr­dungs­de­likt interpretiert

wer­den.

Durch die Fokus­sie­rung auf wis­sen­schaft­li­che Studi-

en wird die Ver­wen­dung umstrit­te­ner wissenschaftlicher

Metho­den oder Dar­stel­lungs­for­men von vorn­her­ein aus

dem Bereich der Straf­bar­keit aus­ge­nom­men. Es wäre

ver­fehlt, einen bestimm­ten Wis­sen­schafts­stil (auch wenn

er der ganz herr­schen­den Ansicht in den empirischen

Wis­sen­schaf­ten ent­spricht), für die Gesamt­heit der Wis-

sen­schaf­ten ver­bind­lich machen zu wol­len und noch

dazu durch straf­recht­li­che Bestim­mun­gen zu sichern.

Auch im Zeit­al­ter von For­schungs­fäl­schun­gen und pro-

fes­sio­nel­len Fäl­schungs­werk­stät­ten muss Wissenschaft

ein offe­ner Raum blei­ben, in dem unter­schied­li­che Sti­le,Hil­gen­dorf · Künst­li­che Intel­li­genz, Papier­müh­len und „fake rese­arch papers“ 1 2 3

67

Sie­he oben Fn. 17 und 18.

68

Böse, Die „gekauf­te“ Publi­ka­ti­on, WissR 53 (2020), S. 52.

69

Sie­he aber die Arbei­ten oben Fn. 32 und 33.

70

So schon Goe­cken­jan, JZ 2013, S. 725.

71

Sie­he oben Fn. 8.

72

Rit­chie, Sci­ence Fic­tions (Fn. 9), S. 192 f.

73

Rit­chie, Sci­ence Fic­tions (Fn. 9), S. 194.

74

Rit­chie, Sci­ence Fic­tions (Fn. 9), S. 177.

75

Hil­gen­dorf, Mei­nungs- und Wis­sen­schafts­frei­heit in der Demo-

kra­tie, in: Lot­ter (Hrsg.), Pro­ble­me der Streit­kul­tur in Demokratie

und Wis­sen­schaft, 2023, S. 21–37 (31 f.).

76

Beson­ders deut­lich wur­den die­se Ten­den­zen bei der Verfolgung

des „Dra­chen­lords“ (mit bür­ger­li­chem Namen Rai­ner Winkler),

einem Web­vi­deo-Akti­vis­ten, der von sei­nen „Hatern“ nicht nur

im Inter­net, son­dern auch phy­sisch gede­mü­tigt und verfolgt

wur­de, dazu https://de.wikipedia.org/wiki/Drachenlord.

Metho­den und Dar­stel­lungs­for­men mit­ein­an­der kon-

kur­rie­ren kön­nen. Dies wird durch das Grund­recht der

Wis­sen­schafts­frei­heit garan­tiert. Kri­tik an bestimmten

in der Tat hoch­pro­ble­ma­ti­schen For­men von Wissen-

schaft, wie sie durch „Sokal´s Hoax“67 geleis­tet wur­de, ist

nicht nur zuläs­sig, son­dern sogar nötig; Gegen­kri­tik ist

will­kom­men. Die Sank­tio­nie­rung abwei­chen­der Formen

von Wis­sen­schaft über das Straf­recht wider­spricht hin-

gegen dem Geist der Wis­sen­schaft. Nur wer gezielt gegen

wis­sen­schaft­li­che Stan­dards ver­stößt oder gar kommer-

ziel­le Fäl­scher­werk­stät­ten betreibt, fällt aus dem Schutz-

bereich der Wis­sen­schafts­frei­heit her­aus und kann dann

auch straf­recht­lich sank­tio­niert werden.68

Bevor eine neue Straf­norm zum Schutz der Integrität

der Wis­sen­schaft erlas­sen wird, soll­te außer­dem über-

prüft wer­den, ob nicht die heu­te schon zur Verfügung

ste­hen­den straf­recht­li­chen Mit­tel aus­rei­chen. Auch die

Mög­lich­kei­ten tech­ni­scher Prä­ven­ti­on (Erken­nung, Lö-

schung) müs­sen viel genau­er unter­sucht wer­den, als dies

bis­lang gesche­hen ist. Wie stets bei der Prü­fung einer

Straf­rechts­ver­schär­fung de lege feren­da muss geklärt

wer­den, ob es nicht ande­re, weni­ger einschneidende

Mit­tel gibt, um dem Pro­blem bei­zu­kom­men. Das gilt

auch und gera­de bei wis­sen­schaft­li­chem Fehlverhalten.

Vor­aus­set­zung für eine Neu­pöna­li­sie­rung ist zunächst

eine genaue Ursa­chen­ana­ly­se, die hier nicht geleistet

wer­den konnte.69 Es spricht eini­ges dafür, dass der heuti-

ge Wis­sen­schafts­be­trieb vor allem in den Naturwissen-

schaf­ten, der Medi­zin und den Technikwissenschaften

selbst Anrei­ze schafft, gefälsch­te Forschungsergebnisse

zu publi­zie­ren bzw. ent­spre­chen­de Fäl­schun­gen in Auf-

trag zu geben.70 Ein­schlä­gi­ge Stich­wor­te sind der enorme

Publi­ka­ti­ons­druck, die an nicht weni­gen Universitäten

ein­ge­for­der­ten Min­dest­pu­bli­ka­ti­ons­zah­len und die Fi-

xie­rung auf zwei­fel­haf­te szi­en­to­me­tri­sche Instrumente

wie den „Hirsch-Faktor“.71 Auf der Sei­te der Publikati-

ons­or­ga­ne ent­spricht dem die unkri­ti­sche Verwendung

des sog. „Impact-Fak­tors“ als Aus­weis wissenschaftlicher

Bedeu­tung von Zeitschriften.72

Zu Recht schreibt Rit­chie: „When we look at the ove-

rall trends in sci­en­ti­fic prac­ti­ce in recent deca­des – the

expo­nen­ti­al pro­li­fe­ra­ti­on of papers; the strong academic

sel­ec­tion on publi­ca­ti­ons, cita­ti­ons and h‑indices and

grants; the obses­si­on with impact fac­tors and with new,

exci­ting results; and the appearance of phe­no­me­na like

pre­da­to­ry jour­nals, which are of cour­se just cate­ring to a

demand — wouldn´t it be stran­ge if we didn‘t see such

bad beha­vi­or on the part of scientists?”73 Oder kürzer:

“The sys­tem incen­ti­vi­ses sci­en­tists not to prac­ti­ce sci-

ence, but sim­ply to meet its own per­ver­se demands”.74

IX. Schutz vor unge­recht­fer­tig­ten Beschuldigungen

Die Ana­ly­se wäre unvoll­stän­dig, wenn nicht abschlie-

ßend zumin­dest kurz auch auf den Schutz vor unge-

recht­fer­tig­ten Beschul­di­gun­gen, wissenschaftliches

Fehl­ver­hal­ten began­gen zu haben, ein­ge­gan­gen würde.

Ein Bei­spiel: X wirft dem Y bewusst wahr­heits­wid­rig die

unzu­läs­si­ge Nut­zung von ChatGPT bei der Erstellung

eines Bei­trags vor, und publi­ziert die­se Falschmeldung

in ein­schlä­gi­gen sozia­len Netz­wer­ken. Der­ar­ti­ge Fälle

las­sen sich straf­recht­lich zum einen durch die Beleidi-

gungs­de­lik­te, ins­bes. durch die §§ 186 StGB (Üble Nach-

rede) oder 187 StGB (Ver­leum­dung) erfas­sen. Hin­zu tre-

ten Straf­tat­be­stän­de wie die Fal­sche Verdächtigung,

§ 164 StGB und das Vor­täu­schen einer Straftat,

§ 145d StGB. Zivil­recht­lich ist (ana­log § 1004 BGB) an

Unter­las­sungs- und an Gegen­dar­stel­lungs­an­sprü­che zu

den­ken.

Noch ein wei­te­res Pro­blem­feld ver­dient Aufmerk-

sam­keit: Auch wenn Vor­wür­fe wis­sen­schaft­li­chen Fehl-

ver­hal­tens nicht bewusst wahr­heits­wid­rig geäu­ßert wer-

den, stel­len sich häu­fig mas­si­ve verfahrensrechtliche

Probleme75: Die Fol­gen öffent­li­cher (oft noch unbestätig-

ter) Vor­wür­fe wis­sen­schaft­li­chen Fehl­ver­hal­tens sind

nicht sel­ten unver­hält­nis­mä­ßig, weil die nega­ti­ven Wir-

kun­gen der Publi­zi­tät die Wir­kung dienst­recht­li­cher, zi-

vil­recht­li­cher oder straf­recht­li­cher Sank­tio­nen (wenn sie

denn gerecht­fer­tigt wären) oft weit über­stei­gen. Hinzu

tritt die fak­ti­sche Außer­kraft­set­zung der Unschuldsver-

mutung und ande­rer Grund­sät­ze des Strafverfahrens

(wie der Ver­pflich­tung auf Wahr­heits­er­for­schung) in

den sozia­len Netz­wer­ken. Auch mit Blick auf andere

Fall­grup­pen der online-Ver­fol­gung ech­ten oder ver-

meint­li­chen Fehl­ver­hal­tens wird man ohne Übertrei-

bung von einer höchst uner­freu­li­chen „Lust an der Men-

schen­jagd“ spre­chen können.76 Es spricht für sich, dass

vie­le Akti­vis­tin­nen und Akti­vis­ten in den sozia­len Netz-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 1 3 — 1 2 4

1 2 4

77

Der Über­gang zu „fake news“ ist flie­ßend; umfas­send Hendricks/

Ves­ter­gaard, Post­fak­tisch (Fn. 18), S. 7 ff., 109 ff. und passim.

⁷⁸

Das Gebot der Zurück­hal­tung lässt sich auch damit begründen,

dass sich die Stan­dards wis­sen­schaft­li­chen Arbei­tens nicht nur

von Dis­zi­plin zu Dis­zi­plin unter­schei­den, son­dern auch in histo-

rischer Per­spek­ti­ve wan­deln. Hin­zu kommt, dass in Vorwürfen

wis­sen­schaft­li­chen Fehl­ver­hal­tens häu­fig nicht ganz unproble-

mati­sche per­sön­li­che Moti­ve eine Rol­le zu spie­len schei­nen, von

per­sön­li­cher Aver­si­on bis hin zur Gel­tungs­sucht. In jüngster

Zeit zeich­net sich ab, dass „Über­prü­fungs­auf­trä­ge“ auch gegen

Geld ver­ge­ben wer­den, oft aus poli­ti­schen Grün­den, um den

poli­ti­schen Geg­ner zu dis­kre­di­tie­ren – sem­per ali­quid haeret.

Im Extrem­fall tre­ten „Über­prü­fungs­agen­tu­ren“ von sich aus mit

Kon­troll­an­ge­bo­ten an finanz­star­ke Stel­len her­an und bie­ten an,

Geg­ner „wis­sen­schaft­lich“ zu denun­zie­ren. Dass auch die damit

ange­spro­che­nen Ten­den­zen in hohem Maße wissenschafts-

gefähr­dend sind, wird man kaum abstrei­ten kön­nen. Noch

pro­ble­ma­ti­scher sind „Ein­schüch­te­rungs­ef­fek­te“, die eintreten,

wenn Wis­sen­schaft­ler und Wis­sen­schaft­le­rin­nen aus Furcht

vor Denun­zia­ti­on und online-Het­ze poli­tisch heik­le Themen

mei­den. Ein ers­ter rechts­po­li­ti­scher Schritt könn­te dar­in liegen,

dass Uni­ver­si­tä­ten anony­me Beschul­di­gun­gen nicht zulas­sen und

Klar­na­men ver­lan­gen, bevor wis­sen­schafts­in­ter­ne Ermittlungen

begin­nen.

wer­ken anonym vor­ge­hen. Den online Beschuldigten

und Ver­folg­ten blei­ben in aller Regel kei­ne wirksamen

Mög­lich­kei­ten der Ver­tei­di­gung. KI-betrie­be­ne „De-

nun­zia­ti­ons-bots“, wie sie angeb­lich bereits im US-Wahl-

kampf 2016 zum Ein­satz kamen,77 ver­schär­fen die Prob-

lem­la­ge wei­ter. Eine wirk­sa­me recht­staat­li­che Kontrolle

die­ser Phä­no­me­ne steht noch aus.

Ein neu­er Straf­tat­be­stand wür­de an all dem voraus-

sicht­lich zunächst wenig ändern, könn­te jedoch mittel-

fris­tig moti­vie­ren, die Ermitt­lungs­ar­beit fach­lich ge-

schul­ten Per­so­nen bei Poli­zei und Staats­an­walt­schaft zu

über­las­sen und nicht die all­zu medi­en­wirk­sa­me Anklage

über das Inter­net zu wäh­len. Hier wie über­all gilt: Nur

wer glaubt, gänz­lich ohne Schuld zu sein, wer­fe den ers-

ten Stein!78

X. Resü­mee

Die seit zwei Jahr­zehn­ten immer wei­ter voranschreiten-

de sci­en­to­me­tri­sche Trans­for­ma­ti­on der Wissenschaften

hat zu neu­en For­men tech­nik­ge­stütz­ten wissenschaftli-

chen Fehl­ver­hal­tes geführt, eine Ten­denz, die durch das

Auf­kom­men und die leich­te Ver­füg­bar­keit generativer

KI noch ver­stärkt wird. Die damit eröff­ne­ten Täu-

schungs­mög­lich­kei­ten haben sich offen­bar stark ausge-

brei­tet und gefähr­den nicht nur das Anse­hen der Wis-

sen­schaft, son­dern u.U. auch Leib und Leben von Men-

schen, etwa wenn Pati­en­ten auf der Grund­la­ge von

gefälsch­ten For­schungs­er­geb­nis­sen medi­zi­nisch behan-

delt oder gesund­heits­schäd­li­che Lebens­mit­tel auf den

Markt gebracht wer­den. Es erscheint des­halb vertretbar,

gegen die neu­en For­men wis­sen­schaft­li­chen Fehlverhal-

tens nicht nur dis­zi­pli­nar- und zivil­recht­li­che Maßnah-

men zum Ein­satz zu brin­gen, son­dern auch nach straf-

recht­li­chen Sank­ti­ons­mög­lich­kei­ten zu suchen. Die

Ana­ly­se hat gezeigt, dass vie­le der ein­schlä­gi­gen Verhal-

tens­wei­sen schon heu­te straf­recht­lich erfasst werden

kön­nen. Ver­blei­ben­de Straf­bar­keits­lü­cken kann der

Gesetz­ge­ber schlie­ßen. Schon wegen der besonderen

Inter­na­tio­na­li­tät der Pro­blem­stel­lung erschei­nen straf-

recht­li­che Maß­nah­men jedoch nicht aus­rei­chend. Erfor-

der­lich ist es viel­mehr, auch die Pro­ble­m­ur­sa­chen schär-

fer in den Blick zu neh­men und die viel­fach unreflektier-

te Ori­en­tie­rung an rein szi­en­to­me­tri­schen Fak­to­ren in

der Wis­sen­schafts­be­wer­tung zu überdenken.

Prof. Dr. Dr. Eric Hil­gen­dorf ist Inha­ber des Lehrstuhls

für Straf­recht, Straf­pro­zess­recht, Rechts­theo­rie, Infor-

mati­ons­recht und Rechts­in­for­ma­tik an der Julius-Maxi-

limi­ans-Uni­ver­si­tät Würz­burg. Er ist Gründungsdirek-

tor am Baye­ri­schen For­schungs­in­sti­tut für Digitale

Trans­for­ma­ti­on und Mit­glied des Baye­ri­schen KI-Rats.Im Dezem­ber 2023 teil­te der Nut­zer @danshipper auf der

Social-Media-Platt­form X ein uner­war­te­tes Problem

bezüg­lich einer Text- und Bildverarbeitungssoftware.1

Zu sei­ner Ver­wun­de­rung funk­tio­nier­te ein Befehl, der

kurz zuvor noch ein­wand­frei war, nicht mehr. Er lud ein

Bild einer Buch­sei­te hoch, in der Hoff­nung, den Text

digi­ta­li­siert zurück­zu­er­hal­ten, und stell­te in sei­ner Hilf-

losig­keit sei­ne Fra­ge an die öffent­li­che Com­mu­ni­ty. Als

Ant­wort auf sein War­um schlug @NickADobos vor:

»Hal­lu­zi­na­ti­on. Teil­wei­se, weil es als höf­li­che Fra­ge for-

muliert war, auf die ›Nein‹ eine gül­ti­ge Ant­wort dar-

stellt.« Ähn­li­che Erfah­run­gen wur­den von @mblair

geteilt, der fest­stell­te: »Ich hat­te das glei­che Pro­blem, wo

es sich wei­ger­te, ein Bild mit einem bestimm­ten Seed zu

ergän­zen, wenn ich ›Kön­nen Sie…‹ benutz­te.« @Reelix

bot eine Erklä­rung an: »Die Soft­ware ist so konzipiert,

dass sie mit mini­ma­lem Auf­wand eine gül­ti­ge Antwort

gibt, und ›Nein‹ erfor­dert nur mini­ma­le Berechnungen.«

Zusätz­lich beob­ach­te­ten eini­ge Nut­zer, dass die Ant-

wor­ten der Soft­ware aus­führ­li­cher waren, wenn sie

glaub­te, dass Früh­ling und nicht Win­ter sei.2 Dies führte

zu humor­vol­len Spe­ku­la­tio­nen über eine Win­ter­de­pres­si-

on und der all­ge­mei­nen Annah­me, dass im Win­ter gene-

rell weni­ger gear­bei­tet wer­de. Inter­es­san­ter­wei­se zeigte

sich auch, dass die Ant­wor­ten umfang­rei­cher ausfielen,

je mehr Trink­geld den Nut­zern zufol­ge angeboten

wurde.3

Sol­chen Unter­hal­tun­gen hät­te man noch vor Kurzem

nicht bei­woh­nen kön­nen. Men­schen, die sich darüber

unter­hal­ten, wie man eine Maschi­ne anspre­chen muss,

um eine Ant­wort zu erhal­ten; dass der Grad der Höflich-

keit Unter­schie­de in den Resul­ta­ten bringt; dass die Ma-

schi­ne Züge zeigt, die jenen eines Men­schen nicht un-

ähn­lich sind; ganz abge­se­hen davon, dass man über-

haupt nor­mal mit einer Maschi­ne spre­chen kann. Die

Soft­ware, die im Zen­trum die­ser Dis­kus­sio­nen steht, ist

ChatGPT⁴, eine bahn­bre­chen­de Errun­gen­schaft im Be-

reich der künst­li­chen Intel­li­genz (KI), ent­wi­ckelt und

ver­öf­fent­licht von Ope­nAI im Jahr 2022. Inner­halb von

nur zwei Mona­ten nach ihrer Ver­öf­fent­li­chung verzeich-

nete sie bereits über 100 Mil­lio­nen Nut­zer – ein beispiel-

loser Erfolg, wel­cher die rasan­te Annah­me und das Inte-

res­se an die­ser Tech­no­lo­gie unter­streicht. ChatGPT ist

nicht nur ein wei­te­res Soft­ware­pro­dukt; es repräsentiert

einen Wen­de­punkt in der Art und Wei­se, wie wir mit

Maschi­nen inter­agie­ren und sie in unse­rem täglichen

Leben nut­zen. Eine neue, schwer zu greifende

Nor­ma­li­tät.

Hin­ter Platt­for­men wie ChatGPT ste­hen sogenannte

Lar­ge Lan­guage Models (LLMs). Die­se Model­le zeich-

nen sich dadurch aus, dass Inter­ak­tio­nen mit ihnen nicht

auf vor­de­fi­nier­ten Text­bau­stei­nen oder Befeh­len fußen,

son­dern auf geschrie­be­ner Spra­che in ihrer vol­len Viel-

falt. Wenn man also mit Sys­te­men wie ChatGPT in na-

tür­li­cher Spra­che schreibt, dann kön­nen sie sie verstehen

und auch in eben­die­ser ant­wor­ten. Aller­dings können

bestimm­te Umgangs­for­men wie­der­um die Art, Qualität

und Struk­tur der Ant­wor­ten steu­ern. Die zur Steuerung

der Ant­wor­ten genutz­ten Befeh­le und Stra­te­gien sind

dann Bei­spie­le für das soge­nann­te Promp­ting. Prompt-

ing kann als eine Art Pro­gram­mier­spra­che betrachtet

wer­den, die aller­dings modell­spe­zi­fisch ist. Beispielswei-

se kön­nen, bei der­sel­ben natür­lich­spra­chi­gen Eingabe,

die Aus­ga­ben eines GPT‑3 anders sein als die eines

GPT‑4. Neue Updates kön­nen die Art der Interaktion

mit die­sen Model­len gene­rell kom­plett ver­än­dern, was

bedeu­tet, dass für jedes Modell eine neue Gram­ma­tik

oder Spra­che erlernt wer­den muss. Dies stellt momentan

Maria Kal­weit und Gabri­el Kalweit

War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu

spre­chen – eine Moment­auf­nah­me der Generativen

KI im Janu­ar 2024

1

Dan Ship­per [@danshipper], “What the Hell? When Did This

Hap­pen?? Https://T.Co/KWXVXE9Dem,” Tweet, Twit­ter,

(ver­öf­fent­licht am 06.12.2023), https://twitter.com/danshipper/

status/1732258207840501946.

2

Rob Lynch [@RobLynch99], “@ChatGPTapp @OpenAI @tszzl

@emollick @voooooogel Wild Result. Gpt-4-Tur­bo over the

API Pro­du­ces (Sta­tis­ti­cal­ly Signi­fi­cant) Shorter Completions

When It ‘Thinks’ Its Decem­ber vs. When It Thinks Its May (as

Deter­mi­ned by the Date in the Sys­tem Prompt). I Took the Same

Exact Prompt… Https://T.Co/mA7sqZUA0r,” Tweet, Twit­ter,

(ver­öf­fent­licht am 11.12.2023), https://twitter.com/RobLynch99/

status/1734278713762549970.

3

the­bes [@voooooogel], “So a Cou­ple Days Ago i Made a Shitpost

about Tip­ping Chatgpt, and Someone Repli­ed ‘Huh Would

This Actual­ly Help Per­for­mance’ so i Deci­ded to Test It and IT

ACTUALLY WORKS WTF Https://T.Co/kqQUOn7wcS,” Tweet,

Twit­ter, (ver­öf­fent­licht am 01.12.2023), https://twitter.com/voooo-

oogel/status/1730726744314069190.

Ope­nAI, “ChatGPT,” 2024, https://chat.openai.com.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 2 6

Vere­na Töp­per, “(S+) Geld ver­die­nen mit ChatGPT: Prompt

Wri­ter ver­die­nen bis zu 335.000 Dol­lar im Jahr,” Der Spiegel,

(ver­öf­fent­licht am 06.12.2023), sec. Job & Kar­rie­re, https://

www.spiegel.de/karriere/chatgpt-prompt-writer-und-prompt-

engineers-verdienen-bis-zu-335–000-dollar-im-jahr-a-a54a93a5-

e20d-40e6-b235-28aec0bd­da­aa.

“Prompt­bree­der: Self-Refe­ren­ti­al Self-Impro­ve­ment via Prompt

Evo­lu­ti­on,” (ver­öf­fent­licht am 22.09.2023), https://openreview.net/

forum?id=HKkiX32Zw1.

eine äußerst wert­vol­le Fähig­keit dar, was sich in den

spek­ta­ku­lä­ren Jah­res­ge­häl­tern wider­spie­gelt, die profes-

sio­nel­len Prompt-Engi­neers gebo­ten wer­den. So berich-

tete der Spie­gel am 6. Dezem­ber 2023, dass Jahresgehäl-

ter von bis zu 335.000 US-Dol­lar für Exper­ten in diesem

Bereich gezahlt werden.⁵ Gleich­zei­tig gibt es Forschungs-

ansät­ze, die dar­auf abzie­len, KI-Sys­te­me ihre eigenen

Prompts schrei­ben zu las­sen⁶, was die­sen neu­en Berufs-

zweig eben­so schnell obso­let machen könn­te, wie er ent-

stan­den ist.

Die Kon­ver­sa­ti­on, die @danshipper und ande­re Nut-

zer auf einer Social-Media-Platt­form führ­ten, reflektiert

mehr als nur ein tech­ni­sches Pro­blem; sie symbolisiert

eine Ver­schie­bung in unse­rer Bezie­hung zur Technolo-

gie. Die­se Inter­ak­tio­nen mit ChatGPT offen­ba­ren nicht

nur die Gren­zen und Mög­lich­kei­ten der KI-basierten

Kom­mu­ni­ka­ti­on, son­dern wer­fen auch grundlegende

Fra­gen über das Wesen der Mensch-Maschine-Interakti-

on auf. Wie ver­ste­hen wir die­se Tech­no­lo­gie? Wie passen

wir unse­re Kom­mu­ni­ka­ti­ons­stra­te­gien an, um die besten

Ergeb­nis­se zu erzie­len? Und was bedeu­tet es, wenn ein

tech­ni­sches Werk­zeug zu einem qua­si-sozia­len Akteur

in unse­rem digi­ta­len Kos­mos wird?

Die­ser Arti­kel zielt dar­auf ab, die­se Fra­gen zu erör-

tern und ein tie­fe­res Ver­ständ­nis für die Funktionsweise

von ChatGPT und ähn­li­chen Sys­te­men zu schaf­fen. Es

geht nicht nur dar­um, wie wir eine spe­zi­fi­sche Software

effek­ti­ver nut­zen kön­nen, son­dern auch dar­um, die Im-

pli­ka­tio­nen die­ser Tech­no­lo­gie für unse­re Gesellschaft

und unse­re Zukunft zu erkun­den. Mit einem Fokus auf

effek­ti­ve Stra­te­gien für das Promp­ting wird untersucht,

wie wir ein lang­fris­ti­ges Ver­ständ­nis für die­se fortschritt-

liche Tech­nik ent­wi­ckeln kön­nen, das auch nach weite-

ren Aktua­li­sie­run­gen und Ent­wick­lun­gen der Modelle

Bestand hat.

I. Was ver­birgt sich eigent­lich hin­ter GPT?

Der Weg zu guten Promp­ting-Stra­te­gien führt über das

Ver­ständ­nis der Metho­dik hin­ter den Sys­te­men. Wenn-

gleich nicht alle Details bekannt sind und schon gar

nicht in die­sem Arti­kel bespro­chen wer­den können,

wird nach­fol­gend in aller Kür­ze erklärt, was sich hinter

dem Zau­ber von Lar­ge Lan­guage Models verbirgt.

Unter einem Modell ver­steht man eine Überführung

von Ein­ga­ben zu Aus­ga­ben. Ein Bei­spiel ist die Eingabe

einer Buch­sei­te und die Aus­ga­be könn­te der extrahierte

Text sein. Eine sol­che Über­füh­rung a prio­ri exakt zu al-

len mög­li­chen Ein­ga­ben zu defi­nie­ren, ist quasi-unmög-

lich, daher gehen aktu­el­le Metho­den der künst­li­chen In-

tel­li­genz den Umweg, eine sol­che Über­füh­rung anhand

von gege­be­nen Bei­spie­len zu schät­zen. Die dazu verwen-

dete Spra­che in der KI ist gemein­hin die Mathematik.

Als Aus­gangs­ba­sis dient eine fle­xi­ble Dar­stel­lung dieser

gesuch­ten mathe­ma­ti­schen Über­füh­rung, die verschie-

dene For­men durch unter­schied­li­che Set­zun­gen von

frei­en Para­me­tern anneh­men kann. Neh­men wir als Bei-

spiel den Satz: »Heu­te geht es mir gut.« So könn­te, wenn

dem Wort gut ein hohes Gewicht zuge­wie­sen ist, dieser

Satz als eher posi­tiv ange­se­hen wer­den. Liegt der Fokus

jedoch eher auf dem Heu­te, so könn­te es auch so gelesen

wer­den, dass das gut Füh­len heu­te etwas Beson­de­res ist,

was wie­der­um eher nega­tiv ein­ge­ord­net wer­den könnte.

Eine sol­che Zuord­nung von posi­tiv und nega­tiv ist also

von der Gewich­tung, also der Para­me­ter, des Modelles

abhän­gig, wel­ches die Zuord­nung trifft.

Grund­la­ge für den enor­men und enorm schnellen

Fort­schritt der letz­ten Jah­re bil­den soge­nann­te künstli-

che neu­ro­na­le Netz­wer­ke als Dar­stel­lung die­ser oben be-

schrie­be­nen mathe­ma­ti­schen Über­füh­rung – Architek-

turen von par­al­lel und in Rei­he geschal­te­ten, künst­li­chen

Neu­ro­nen. Die­se künst­li­chen Neu­ro­nen gewich­ten ihre

Ein­ga­ben jeweils mit einem frei­en Para­me­ter, summie-

ren die­se gewich­te­ten Ein­ga­ben auf, trans­for­mie­ren die-

se Sum­me mit einer nicht­li­nea­ren, mathematischen

Funk­ti­on und geben das Ergeb­nis, die Akti­vie­rung des

Neu­rons, an die Fol­gen­eu­ro­nen wei­ter. Die frei­en Para-

meter eines neu­ro­na­len Net­zes erge­ben mit einer spezifi-

schen Ein­stel­lung spe­zi­fi­sche Aus­ga­ben, deren Korrekt-

heit anhand eines Feh­ler­ma­ßes gemes­sen wer­den kann.

Misst man nun den spe­zi­fi­schen Bei­trag eines Parame-

ters auf den gege­be­nen Feh­ler, kann der Para­me­ter in

die­ser Hin­sicht Schritt für Schritt so ange­passt werden,

dass das Ergeb­nis ver­bes­sert wird. Die Problemstellung

hier­bei liegt dar­in, dass die Schät­zung der mathemati-

schen Über­füh­rung aller­dings auch auf zum Zeitpunkt

der Para­me­ter­fin­dung unge­se­he­ne Bei­spie­le generalisie-

ren soll­te, um in der Pra­xis nutz­bar zu sein. Ein Modell

ist dann über sei­ne fixe, gefun­de­ne Men­ge an gesetzten

Para­me­tern defi­niert. Und auch wenn inner­halb eines

Modells die Ein­ga­ben in Form von Zah­len repräsentiert

wer­den müs­sen, kön­nen die ver­ar­bei­te­ten Moda­li­tä­tenKal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 2 7

7

Ashish Vas­wa­ni et al., “Atten­ti­on Is All You Need,” in: Procee-

dings of the 31st Inter­na­tio­nal Con­fe­rence on Neu­ral Information

Pro­ces­sing Sys­tems, NIPS’17 (Red Hook, NY, USA: Curran

Asso­cia­tes Inc., 2017), 6000–6010.

8

Alec Rad­ford and Kart­hik Nara­sim­han, “Impro­ving Language

Under­stan­ding by Gene­ra­ti­ve Pre-Trai­ning,” 2018.

9

Gabri­el Kal­weit, “On the Role of Time Hori­zons in Reinforce-

ment Lear­ning,” 2022, https://doi.org/10.6094/UNIFR/232102;

Gabri­el Kal­weit, Maria Kal­weit, and Josch­ka Boe­de­cker, “Robust

and Data-Effi­ci­ent Q‑Learning by Com­po­si­te Value-Estimation,”

Tran­sac­tions on Machi­ne Lear­ning Rese­arch, 2022, https://openre-

view.net/forum?id=ak6Bds2DcI.

10

Dani­el M. Zieg­ler et al., “Fine-Tuning Lan­guage Models from

Human Pre­fe­ren­ces,” 2019, https://doi.org/10.48550/AR-

XIV.1909.08593.

11

“Quick Gui­de to AI 2.0 Oct 2020,” acces­sed Janu­ary 11, 2024,

http://ceros.mckinsey.com/quick-guide-to-ai-12.

12

Hans Burk­hardt, “Ein Bei­trag zur Künst­li­chen Intel­li­genz,” Ord-

nung der Wis­sen­schaft, no. 2 (2023): 71–78.

im Ursprung belie­big sein – zum Bei­spiel geschriebener

Text.

In der Domä­ne der Text­ver­ar­bei­tung gab es schon ei-

nige Bewe­gung, doch die Ent­wick­lung der Transformer-

Archi­tek­tur⁷ im Jah­re 2017 durch Wis­sen­schaft­ler von

Goog­le soll­te eine Zei­ten­wen­de ein­läu­ten. Sie bildeten

die Grund­la­ge für die ers­te Ver­si­on der Gene­ra­ti­ve Pre-

trai­ned Trans­for­mer von Ope­nAI in 2018, dem Modell

das hin­ter dem schwer aus­zu­spre­chen­den Akronym

GPT steht. Betrach­tet man Glei­chung 1 in dem Papier

Impro­ving Lan­guage Under­stan­ding by Gene­ra­ti­ve Pre-

Trai­ning⁸, wel­ches vier Jah­re spä­ter die Welt revolutio-

nie­ren soll­te, dann erkennt man, woher die einzelnen

Tei­le die­ses Akro­nyms stam­men. Der Text wird hier von

einem Trans­for­mer ver­ar­bei­tet – daher das T –, welcher

einen Strom an Text, den soge­nann­ten Kon­text, als Ein-

gabe bekommt. Die Aus­ga­be sei­ner Über­füh­rung ist eine

Wahr­schein­lich­keits­ver­tei­lung über mög­li­chen Folge-

text, wor­aus es eine Stich­pro­be zieht – daher das G. Das

Modell soll inner­halb sei­ner Opti­mie­rung zunächst

schlicht die Wahr­schein­lich­keit der Wör­ter so erhöhen,

wie sie auch in den Trai­nings­da­ten gege­ben sind. Wenn

wir bei unse­rem Bei­spiel blei­ben, so könn­te das Modell

als Kon­text »Heu­te geht es mir« bekom­men und den

mög­li­chen Aus­ga­ben »gut.« oder »schlecht.« die gleiche

Wahr­schein­lich­keit zuord­nen – denn der Kon­text gibt

hier kei­nen Hin­weis dar­auf, wel­che davon eher passen

könn­te. Steht im Kon­text aller­dings »Ich wur­de gelobt.

Heu­te geht es mir«, dann soll­te das Modell einem »gut.«

eine höhe­re Wahr­schein­lich­keit zuwei­sen. Danach kann

eine auf­ga­ben­spe­zi­fi­sche Fein­ab­stim­mung durchgeführt

wer­den – daher das P. Bei­spiels­wei­se kann man, wenn

man mit ChatGPT schreibt, unter den Ant­wor­ten Sym-

bole für Dau­men hoch und Dau­men run­ter erken­nen. In-

for­ma­tio­nen aus die­sen Rück­mel­dun­gen wer­den dann

genutzt, um das Modell via bestär­ken­dem Ler­nen⁹ zu

verbessern10. Gebe ich also die Rück­mel­dung, dass mir

»gut.« nicht so gefällt, da es nicht enthu­si­as­tisch genug

klingt, könn­te ich so die Wahr­schein­lich­keit für ein »su-

per.« erhö­hen.

II. War­um jetzt?

Dass aus die­ser, in weni­gen Zei­len dar­ge­stell­ten, Art der

Para­me­ter­an­pas­sung eines Trans­for­mer-Modells ein so

mäch­ti­ges Werk­zeug ent­ste­hen kann, hat auch die Fach-

welt in sei­ner Wucht über­rascht. Mög­lich gewor­den ist

das durch die Zusam­men­kunft von meh­re­ren, parallel

ver­lau­fen­den Strömungen11. Zunächst ermög­lich­te die

ste­ti­ge Stei­ge­rung der Rechen­leis­tung, ange­lehnt an das

Moo­re­sche Gesetz, sowie die Ent­wick­lung der Infra-

struk­tur schaf­fen­den Soft­ware, die Hand­ha­bung kom-

ple­xer KI-Model­le. Ins­be­son­de­re die Anpas­sung und

Opti­mie­rung von Gra­fik­pro­zes­so­ren (GPUs) für paralle-

le Berech­nungs­pro­zes­se spiel­ten hier­bei eine zentrale

Rol­le.

Par­al­lel dazu führ­te das expo­nen­ti­el­le Wachs­tum di-

gital ver­füg­ba­rer Daten seit der Ein­füh­rung des World

Wide Webs im Jahr 1991 zu einem enor­men Anstieg an

Trai­nings­da­ten. Die­se Daten­flut, kom­bi­niert mit der zu-

neh­men­den Digi­ta­li­sie­rung bis dato ana­lo­ger Medien,

schuf die not­wen­di­ge Basis für das Trai­ning umfangrei-

cher KI-Model­le. Nicht zuletzt waren es die finanziellen

und struk­tu­rel­len Inves­ti­tio­nen gro­ßer öffent­li­cher Insti-

tutio­nen und Tech­no­lo­gie­un­ter­neh­men, die den letzten

Schub gaben. Orga­ni­sa­tio­nen wie Ope­nAI, unterstützt

durch bedeu­ten­de Anfangs­in­ves­ti­tio­nen von Persönlich-

kei­ten wie Elon Musk und Indus­trie­ak­teu­ren aus dem Si-

licon Val­ley, konn­ten so umfang­rei­che For­schungs- und

Ent­wick­lungs­pro­jek­te in die Wege lei­ten. Die­se Investiti-

onen ermög­lich­ten es, Teams hoch­qua­li­fi­zier­ter For-

scher zusam­men­zu­brin­gen und KI-Model­le in bisher

unge­kann­tem Umfang zu ent­wi­ckeln und zu trainieren.

Jedes Jahr­zehnt brach­te so sei­ne eige­nen Innovatio-

nen und Durch­brü­che, wel­che die Grund­la­ge für die

nächs­te Gene­ra­ti­on von KI-Model­len legten12. Das Jahr

2022 mar­kier­te einen wei­te­ren Wen­de­punkt mit der Ein-

füh­rung von GPT‑4 durch Ope­nAI, einem Modell, das

von einem Team aus 343 hoch­qua­li­fi­zier­ten Wissen-

schaft­lern ent­wi­ckelt wur­de. Die­se Inno­va­tio­nen waren

nicht auf Ope­nAI beschränkt; ande­re bedeu­ten­de Mo-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 2 8

13

“Gemi­ni — Goog­le Deep­Mind,” (zuletzt abge­ru­fen am: 14.01.2024),

https://deepmind.google/technologies/gemini/.

14

“Intro­du­cing Clau­de,” Anthro­pic, (zuletzt abge­ru­fen am:

14.01.2024), https://www.anthropic.com/index/introducing-

clau­de.

15

Mis­tral AI, “Mix­tral of Experts,” Decem­ber 11, 2023, https://

mistral.ai/news/mixtral-of-experts/; Alys­sa Hug­hes, “Phi‑2: The

Sur­pri­sing Power of Small Lan­guage Models,” Micro­soft Research

(blog), Decem­ber 12, 2023, https://www.microsoft.com/en-us/

rese­ar­ch/­b­log/­phi-2-the-sur­pri­sing-power-of-small-lan­guage-

models/; “Llama 2,” Meta AI, (zuletzt abge­ru­fen am: 14.01.2024),

https://ai.meta.com/llama-project.

16

Cade Metz and Karen Wei­se, “Micro­soft to Invest $10 Bil­li­on in

Ope­nAI, the Crea­tor of ChatGPT,” The New York Times, (ver-

öffent­licht am: 23.01.2024), sec. Busi­ness, https://www.nytimes.

com/2023/01/23/­busi­ness/­mi­cro­soft-chatgpt-arti­fi­ci­al-intel­li­gence.

html.

17

“The Race to Buy the Human Brains Behind Deep Lear­ning Ma-

chi­nes — Bloom­berg,” (zuletzt abge­ru­fen am: 11.01.2024), https://

www.bloomberg.com/news/articles/2014–01-27/the-race-to-buy-

the-human-brains-behind-deep-lear­ning-machi­nes.

18

Will Knight, “OpenAI’s CEO Says the Age of Giant AI Models Is

Alre­a­dy Over,” Wired, (zuletzt abge­ru­fen am: 11.01.2024), https://

www.wired.com/story/openai-ceo-sam-altman-the-age-of-giant-

ai-models-is-alre­a­dy-over/.

19

Sahaj Godha­ni, “The Eco­no­mics of ChatGPT Ana­ly­zing Its

$700,000 Dai­ly Cos­ts and the Poten­ti­al Impact on Its Maker.,”

Medi­um, (ver­öf­fent­licht am: 15.08.2023), https://blog.gopenai.

com/the-economics-of-chatgpt-analyzing-its-700–000-daily-

cos­ts-and-the-poten­ti­al-impact-on-its-maker-7e690600a­de7.

20

Sébas­tien Bubeck et al., “Sparks of Arti­fi­ci­al Gene­ral Intelligence:

Ear­ly Expe­ri­ments with GPT‑4” (arXiv, April 13, 2023), http://

arxiv.org/abs/2303.12712.

del­le wie Bard und Gemi­ni von Google13, Clau­de von

Anthropic14 und weitere15, ent­wi­ckelt von verschiedenen

Orga­ni­sa­tio­nen welt­weit, tru­gen eben­falls zur Land-

schaft der gene­ra­ti­ven KI bei.

Die­se Fort­schrit­te bedeu­te­ten aller­dings auch einen

finan­zi­el­len Kraft­akt unge­heu­rer Dimen­si­on, was durch

die Investition16 von Micro­soft in Höhe von zehn Milliar-

den US-Dol­lar in Ope­nAI im Jahr 2023 und die hohen

Kos­ten für Spit­zen­for­scher auf die­sem Gebiet, wel­che so-

gar die von Top-NFL-Quar­ter­backs über­stei­gen kön-

nen17, gezeigt wird. Die Trai­nings­kos­ten für Model­le wie

GPT‑4 wer­den auf etwa 100 Mil­lio­nen US-Dol­lar ge-

schätzt18, wäh­rend die täg­li­chen Infe­renz­kos­ten – die

Kos­ten für die rei­ne Anwen­dung des trai­nier­ten Modells

– auf weit über 700.000 US-Dol­lar pro Tag angenom-

men werden19. Die­se immensen Inves­ti­tio­nen in die Ent-

wick­lung und den Betrieb spie­geln nicht nur die techno-

logi­sche und wis­sen­schaft­li­che Leis­tungs­fä­hig­keit wider,

son­dern auch das enor­me wirt­schaft­li­che Poten­zi­al, das

in die­sen Sys­te­men steckt.

III. Wel­ches Ziel ver­fol­gen die­se Systeme?

Wenn eine mathe­ma­ti­sche Über­füh­rung geschätzt wird,

und somit eben gene­ra­li­sie­ren muss, geht das gemeinhin

mit einer Kom­pri­mie­rung des Wis­sens in den Trai-

nings­da­ten ein­her. Gese­hen wer­den kann das beispiels-

wei­se dadurch, dass die Trai­nings­da­ten von GPT‑3 45

Tera­byte groß waren, das Modell an sich aber weni­ger als

eines. Um kom­ple­xe Zusam­men­hän­ge so effi­zi­ent zu

kom­pri­mie­ren, fin­den ver­mut­lich impli­zi­te Anordnun-

gen statt, die von eini­gen als Emer­genz beti­telt werden20

.

Fragt man bei­spiels­wei­se ChatGPT, wie man eine

Tas­se Kaf­fee in einer Mikro­wel­le zube­rei­tet – eine unge-

wöhn­li­che, aber durch­aus mög­li­che Metho­de –, so erhält

man eine detail­lier­te Ant­wort, die Schritt für Schritt er-

klärt, wie man zunächst Was­ser in der Mikro­wel­le er-

hitzt, dann gemah­le­nen Kaf­fee hin­zu­fügt und schließlich

die Mischung ste­hen lässt, um den Kaf­fee zie­hen zu las-

sen. Die­ser Pro­zess beinhal­tet das Ver­ständ­nis, dass Mi-

kro­wel­len Was­ser erhit­zen kön­nen, dass gemahlener

Kaf­fee mit hei­ßem Was­ser gemischt wer­den muss, um

Geschmack zu extra­hie­ren, und dass die Mischung Zeit

benö­tigt, um den Kaf­fee zie­hen zu las­sen. Für die­se An-

lei­tung muss­te das Modell ver­ste­hen, dass Mikrowellen

zur Erhit­zung von Flüs­sig­kei­ten genutzt wer­den können

– eine Infor­ma­ti­on, die es aus sei­nen Trai­nings­da­ten ex-

tra­hiert hat. Eben­so muss­te es wis­sen, dass Kaf­fee in der

Regel durch die Inter­ak­ti­on von hei­ßem Was­ser und ge-

mah­le­nen Boh­nen ent­steht, und dass die Extrak­ti­on Zeit

benö­tigt. Das bedeu­tet, dass das Modell Kon­zep­te von

Hit­ze­an­wen­dung, Flüs­sig­keits­ex­trak­ti­on und Zeitablauf

reprä­sen­tie­ren muss­te, um eine sol­che Anlei­tung zu ge-

nerie­ren. Und das, obwohl eine sol­che spe­zi­fi­sche Anlei-

tung zur Kaf­fee­zu­be­rei­tung in einer Mikro­wel­le mögli-

cher­wei­se nicht genau so in den Trai­nings­da­ten vorhan-

den war. Die­ses Bei­spiel zeigt, wie KI-Model­le unter-

schied­li­che Infor­ma­ti­ons­quel­len kom­bi­nie­ren und

anwen­den kön­nen, um krea­ti­ve und funk­tio­na­le Lösun-

gen für unge­wöhn­li­che oder neue Fra­ge­stel­lun­gen zu lie-

fern. Es demons­triert die Fähig­keit der KI, Kon­zep­te zu

ver­knüp­fen und auf Situa­tio­nen anzu­wen­den, die in ih-

ren ursprüng­li­chen Trai­nings­da­ten möglicherweise

nicht expli­zit beschrie­ben wurden.

Dies führt zur Schluss­fol­ge­rung, dass die sehr offene

und tri­vi­al erschei­nen­de Ziel­set­zung der GPT-Modelle –

das Ermit­teln des wahr­schein­lichs­ten Folgeelements

eines gege­be­nen Kon­tex­tes – eine erstaun­lich leistungs-

fähi­ge Stra­te­gie dar­stellt. Die­se Metho­de allein ermög-

licht es, kom­ple­xe, dyna­mi­sche und fle­xi­ble KI-Systeme

zu schaf­fen. Die resul­tie­ren­den Model­le sind in der Lage,

eine blo­ße Wie­der­ga­be von Infor­ma­tio­nen klar zu über-

schrei­ten. Sie gene­rie­ren krea­ti­ve, kon­text­be­zo­ge­ne Lö-

sun­gen und erbrin­gen Leis­tun­gen, die auf den ers­tenKal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 2 9

21

Jason Wei et al., “Chain-of-Thought Promp­ting Eli­cits Reasoning

in Lar­ge Lan­guage Models,” in Advan­ces in Neu­ral Information

Pro­ces­sing Sys­tems, ed. S. Koy­e­jo et al., vol. 35 (Cur­ran Associates,

Inc., 2022), 24824–37, https://proceedings.neurips.cc/paper_files/

paper/2022/­fi­le/9­d5609613524ec­f4f15af0f7­b31ab­ca4-Paper-Con­fe-

rence.pdf.

22

Shu­nyu Yao et al., “Tree of Thoughts: Deli­be­ra­te Problem

Sol­ving with Lar­ge Lan­guage Models,” in Advan­ces in Neural

Infor­ma­ti­on Pro­ces­sing Sys­tems, 2023, https://openreview.net/

forum?id=5Xc1ecxO1h.

23

Mela­nie Sclar et al., “Quan­ti­fy­ing Lan­guage Models’ Sensitivity

to Spu­rious Fea­tures in Prompt Design or: How I Lear­ned to

Start Worry­ing about Prompt For­mat­ting,” 2023, https://doi.

org/10.48550/ARXIV.2310.11324.

Blick weit über das hin­aus­zu­ge­hen schei­nen, was durch

eine solch grund­le­gen­de Ziel­set­zung sug­ge­riert wird.

Die­se Fähig­keit der Model­le, aus einer anfäng­lich simp-

len Auf­ga­ben­stel­lung ein so tie­fes und nuan­cier­tes Ver-

ständ­nis ver­schie­de­ner The­men und Auf­ga­ben zu entwi-

ckeln, ist bemer­kens­wert. Sie zeigt, wie aus einer grund-

legen­den Anwei­sung eine Fül­le von Anwen­dun­gen und

Ver­ständ­nis­ebe­nen ent­ste­hen kann. Die­se Entwicklung

ist nicht nur ein Zei­chen für den tech­no­lo­gi­schen Fort-

schritt, son­dern auch ein bedeu­ten­der Schritt in der Evo-

luti­on künst­li­cher Intel­li­genz, der die Fähig­keit unter-

streicht, aus ein­fa­chen Prin­zi­pi­en her­aus kom­ple­xe und

viel­fäl­ti­ge Fähig­kei­ten zu entwickeln.

IV. Was folgt daraus?

Die Opti­mie­rung und Kom­pri­mie­rung der Daten in

gene­ra­ti­ven KI-Model­len wie ChatGPT bie­ten faszinie-

ren­de, aber stel­len­wei­se auch über­ra­schen­de Möglich-

kei­ten, durch geziel­tes Promp­ting das Ver­hal­ten dieser

Sys­te­me zu steu­ern. Ein tief­ge­hen­des Ver­ständ­nis dieser

Pro­zes­se ermög­licht es, das Modell durch den Kontext

des Prompts in spe­zi­fi­sche Berei­che sei­ner Trainingsda-

ten zu len­ken, was beson­ders rele­vant ist, da vie­le Texte

im Inter­net unstruk­tu­riert sind und daher oft zu unstruk-

turier­ten Ant­wor­ten von KI-Model­len führen.

Metho­den wie Chain-of-Thought21 und Tree-of-

Thought22 kön­nen ein­ge­setzt wer­den, um die Denkpro-

zes­se des Modells zu struk­tu­rie­ren. Ein geziel­ter Prompt

wie: »Den­ke dar­über Schritt für Schritt nach.«, lenkt das

Modell in einen Bereich der kom­pri­mier­ten Trainings-

daten, der eine struk­tu­rier­te und logi­sche Ant­wort wahr-

schein­li­cher macht, ins­be­son­de­re da Schritt-für-Schritt-

Anlei­tun­gen oft von Exper­ten ver­fasst wer­den. Um sich

zu beru­hi­gen und nicht zu has­tig auf eine Fra­ge zu ant-

wor­ten, »atmen« man­che Men­schen »erst ein­mal tief

durch« – und so kann man auch dem Sys­tem sagen, dass

es sich für sei­ne Ant­wort ruhig etwas Zeit las­sen soll. Ad-

den­da wie: »Stel­le sicher, dass wir die rich­ti­ge Antwort

haben.«, oder: »Lass uns das gemein­sam lösen.«, sind

fer­ner wei­te­re Text­bau­stei­ne, um den Ant­wor­ten eine

höhe­re Qua­li­tät zu geben.

Ähn­lich wirkt das Kon­zept des Trink­gelds im Prompt,

wel­ches den Kon­text auf pro­fes­sio­nel­le und qualitativ

hoch­wer­ti­ge Ant­wor­ten lenkt. Men­schen bie­ten ihre Ex-

per­ti­se schließ­lich eher zum Kauf in Fel­dern an, in de-

nen sie sich aus­ken­nen. Und wenn man für sei­ne Hilfe

eine Aner­ken­nung bekommt, ist man auch eher dazu ge-

neigt, beflis­sen zu sein. Die­ser Gedan­ke treibt allerdings

auch im ers­ten Moment uner­war­te­te Blü­ten. Analog

zum Trink­geld kann es näm­lich hel­fen zu schreiben:

»Mach es rich­tig, und ich gebe dir ein schö­nes Hunde-

Lecker­li.« Wir ten­die­ren außer­dem zu mehr Hilfsbereit-

schaft, wenn wir Mit­ge­fühl emp­fin­den, und so ver­hält es

sich auch mit die­sen Sys­te­men. »Ich habe kei­ne Finger.«,

impli­ziert, dass der Hil­fe­su­chen­de stark eingeschränkt

ist und wirk­lich Hil­fe braucht. Und die Ernsthaftigkeit

einer Lage wird ver­deut­licht durch: »Wenn du versagst,

wer­den 100 Groß­müt­ter ster­ben.«. Da will man natürlich

nicht falsch antworten.

Es besteht auch die Mög­lich­keit, dem KI-Modell spe-

zifi­sche Cha­rak­ter­rol­len vor­zu­ge­ben, um Ant­wor­ten in

einem bestimm­ten Stil oder Detail­lie­rungs­grad zu erhal-

ten. Bei­spiels­wei­se könn­te man das Modell anweisen,

sich wie ein klas­si­scher Kom­po­nist oder ein moder­ner

Künst­ler zu ver­hal­ten. Alter­na­tiv könn­te man es bitten,

die Rol­le eines erfah­re­nen Inge­nieurs oder eines lei­den-

schaft­li­chen Bio­lo­gen ein­zu­neh­men. Die­se Arten von Im-

per­so­ni­fi­ka­ti­on ermög­li­chen es, Ant­wor­ten zu generie-

ren, die nicht nur inhalt­lich, son­dern auch im Ausdruck

und in der Per­spek­ti­ve an die gewähl­te Rol­le angepasst

sind, was zu einem viel­fäl­ti­ge­ren und krea­ti­ve­ren Aus-

tausch füh­ren kann.

Um den Rah­men gül­ti­ger Ant­wor­ten einzuschrän-

ken, kön­nen im Kon­text gute Bei­spie­le einer anderen

Domä­ne mit­ge­ge­ben wer­den, um den Stil oder die Art

der Ant­wort auf die eigent­li­che Anfra­ge über­tra­gen zu

las­sen. Wenn bekannt, kön­nen außer­dem geziel­te Zwi-

schen­fra­gen gestellt wer­den, um eine bes­se­re Zwischen-

kon­trol­le zu errei­chen. Durch kla­re Anwei­sun­gen in der

Art der For­ma­tie­rung oder der Län­ge der erwarteten

Ant­wort kann man auch die Qua­li­tät und den Detailgrad

anpas­sen. Inter­es­san­ter­wei­se wur­de erst kürz­lich ge-

zeigt23, dass, abhän­gig von der For­ma­tie­rung eines

Prompts, die Genau­ig­keit der Ant­wor­ten zwi­schen 4%

und 88% vari­ie­ren kann. Das wie­der­hol­te Generieren

von Ant­wor­ten kann also hilf­reich sein, um die beste

Ant­wort aus einem Sys­tem her­aus­zu­kit­zeln. Das Modell

wür­felt schließ­lich ein Stück weit immer sei­ne Ant­wort.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 3 0

24

SpiritualCopy4288, “I Got Them by Using …,” Red­dit Comment,

R/ChatGPT, (ver­öf­fent­licht am: 05.04.2023), www.reddit.com/r/

ChatGPT/comments/11twe7z/prompt_to_summarize/jf3qdny/.

25

Gwern Bran­wen, “The Sca­ling Hypo­the­sis,” May 28, 2020, https://

gwern.net/scaling-hypothesis; “OpenAI’s GPT‑3 Language

Model: A Tech­ni­cal Over­view,” (ver­öf­fent­licht am: 03.06.2020),

https://lambdalabs.com/blog/demystifying-gpt‑3.

26

Sou­mith Chin­ta­la [@soumithchintala], “I Might Have Heard

the Same — I Guess Info like This Is Pas­sed around but No One

Wants to Say It out Loud. GPT‑4: 8 x 220B Experts Trai­ned with

Dif­fe­rent Data/Task Dis­tri­bu­ti­ons and 16-Iter Infe­rence. Glad

That Geohot Said It out Loud. Though, at This Point, GPT‑4 Is…,”

Tweet, Twit­ter, (ver­öf­fent­licht am: 20.06.2020), https://twitter.

com/soumithchintala/status/1671267150101721090.

27

“Prei­se – Azu­re Machi­ne Lear­ning | Micro­soft Azu­re,” (zuletzt

abge­ru­fen am: 11.01.2024), https://azure.microsoft.com/de-de/

pri­cin­g­/­de­tail­s/­ma­chi­ne-lear­nin­g/.

28

ChatGPT [@ChatGPTapp], “We’ve Heard All Your Feedback

about GPT4 Get­ting Lazier! We Haven’t Updated the Model since

Nov 11th, and This Cer­tain­ly Isn’t Inten­tio­nal. Model Behavior

Can Be Unpre­dic­ta­ble, and We’re Loo­king into Fixing It,” Tweet,

Twit­ter, (ver­öf­fent­licht am: 08.12.2023), https://twitter.com/

ChatGPTapp/status/1732979491071549792.

29

Andriy Bur­kov [@burkov], “GPT‑4 Is Offi­ci­al­ly Annoying.

You Ask It to Gene­ra­te 100 Enti­ties. It Gene­ra­tes 10 and Says ‘I

Gene­ra­ted Only 10. Now You Can Con­ti­nue by Yours­elf in the

Same Way.’ You Chan­ge the Prompt by Adding ‘I Will Not Accept

Fewer than 100 Enti­ties.’ It Gene­ra­tes 20 and Says: „I Stopped…,”

Tweet, Twit­ter, (ver­öf­fent­licht am: 09.01.2024), https://twitter.

com/burkov/status/1744798679595155869.

30

Logan.GPT [@OfficialLoganK], “@burkov We Are Working on

Fixing This, Thanks for Flag­ging and Stay Tun­ed!,” Tweet, Twit­ter,

(ver­öf­fent­licht am: 10.01.2024), https://twitter.com/OfficialLo-

ganK/status/1744911412973936997.

Es zeigt sich, dass man in gewis­ser Hin­sicht bereits

beim Promp­ting wis­sen muss, was man sucht. Dies er-

for­dert auch eine gewis­se Prä­zi­si­on und Krea­ti­vi­tät in

der Spra­che. Wir ver­fü­gen jetzt jedoch über Sys­te­me, die

äußerst prä­zi­se in der Spra­che sein kön­nen, stellenweise

viel­leicht prä­zi­ser als der Nut­zer. Und so kön­nen LLMs

wie ChatGPT tat­säch­lich auch dazu ver­wen­det werden,

Prompts zu ver­fei­nern. Dies kann bei­spiels­wei­se genutzt

wer­den, um bes­se­re Zusam­men­fas­sun­gen zu

schreiben24

.

Doch wie kommt es zu Pro­ble­men, wie dem von

@danshipper? GPT‑3.5 hat 1.7 Mil­li­ar­den Para­me­ter und

benö­tigt somit zur Aus­füh­rung einer Anfra­ge acht A100

Gra­fik­kar­ten von NVIDIA25. Von GPT‑4 geht man von

zehn­mal so vie­len Para­me­tern aus26. Das sind enorme

Kos­ten, die pro Anfra­ge ent­ste­hen. Natür­lich haben

Ope­nAI und Micro­soft ein sehr enges Ver­hält­nis und

dem­zu­fol­ge sicher ande­re Abspra­chen; wenn man sich

als Otto­nor­mal­ent­wick­ler jedoch sol­che Res­sour­cen bei

Micro­soft mie­ten möch­te, dann spricht man von etwa ei-

nem hal­ben Cent pro Minu­te im Fall von GPT‑3.5 und

von vier Euro pro Minu­te im Fall von einem GPT-427

.

Dies sind nur äußerst gro­be Schät­zun­gen und die Inge-

nieu­re von Ope­nAI wer­den mit Sicher­heit diver­se Paral-

leli­sie­run­gen und Opti­mie­run­gen voll­zo­gen haben, um

den Res­sour­cen­ver­brauch auf ein Mini­mum zu reduzie-

ren, aber es erscheint offen­sicht­lich, dass es bei weltweit

so vie­len Anfra­gen täg­lich ab einem gewis­sen Punkt von

gro­ßer Bedeu­tung ist, Kos­ten ein­zu­spa­ren. Es könnte

also sein, dass ver­sucht wird, Ant­wor­ten mög­lichst kurz

zu hal­ten, denn lan­ge Ant­wor­ten sind teu­er. Die Opti-

mie­run­gen im Hin­ter­grund von bei­spiels­wei­se OpenAI

sind oft unbe­kannt und gesche­hen hin­ter verschlossenen

Türen. Wenn, um bei die­sem Bei­spiel zu blei­ben, ver-

sucht wird, die Ant­wor­ten mög­lichst kurz zu halten –

denn kür­ze­re Ant­wor­ten bedeu­ten weni­ger Kosten –,

könn­ten Nein-Ant­wor­ten häu­fi­ger vor­kom­men, wenn

sie denn vali­de sind. Und so hat @ChatGPTapp am 8.

Dezem­ber 2023 tat­säch­lich geschrie­ben: »Wir haben alle

Ihre Rück­mel­dun­gen dar­über gehört, dass GPT4 immer

fau­ler wird! Wir haben das Modell seit dem 11. Novem-

ber nicht mehr aktua­li­siert, und das ist sicher­lich nicht

beab­sich­tigt. Das Ver­hal­ten des Modells kann unvorher-

seh­bar sein, und wir ver­su­chen, das Pro­blem zu lösen.«28

Doch das Pro­blem bestand auch noch am 9. Janu­ar 2024.

Andriy Bur­kov schrieb: »GPT‑4 ist offi­zi­ell ner­vig. Man

bit­tet es, 100 Enti­tä­ten zu erzeu­gen. Es erzeugt 10 und

sagt: ›Ich habe nur 10 erzeugt. Jetzt kön­nen Sie selbst auf

die­sel­be Wei­se wei­ter­ma­chen.‹ Sie ändern die Aufforde-

rung und fügen hin­zu: ›Ich akzep­tie­re nicht weni­ger als

100 Enti­tä­ten‹. Es erzeugt 20 und sagt: ›Ich habe nach 20

auf­ge­hört, weil das Erzeu­gen von 100 sol­cher Entitäten

umfang­reich und zeit­auf­wen­dig wäre.‹ Was zum Teufel,

Maschine?«29, wor­auf­hin Logan Kil­pa­trick von OpenAI

ant­wor­te­te: »Wir arbei­ten dar­an, die­ses Pro­blem zu be-

heben, dan­ke für den Hin­weis und blei­ben Sie dran!«30

Man kann sehen, dass auch die Ent­wick­ler selbst nicht

immer vor­aus­ah­nen kön­nen, in wel­cher Form sich Ak-

tua­li­sie­run­gen auf die Resul­ta­te auswirken.

V. Sind Hal­lu­zi­na­tio­nen Bug oder Feature?

In der Dis­kus­si­on über Lar­ge Lan­guage Models wie GPT

wird oft der Begriff Hal­lu­zi­na­tio­nen ver­wen­det. In die-

sem Kon­text bezeich­net eine Hal­lu­zi­na­ti­on eine Situati-

on, in wel­cher das Modell über­zeu­gend, aber fälschli-

cher­wei­se Infor­ma­tio­nen prä­sen­tiert, die nicht den Tat-

sachen ent­spre­chen oder die in den Trai­nings­da­ten nicht

vor­han­den sind. Ein typi­sches Bei­spiel für eine solche

Hal­lu­zi­na­ti­on könn­te sein, wenn das Modell eine offen-

sicht­lich fal­sche Aus­sa­ge mit gro­ßer Über­zeu­gung macht

oder ein Wort, wie Mayon­nai­se, falsch buch­sta­biert, wieKal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 3 1

31

it was me lewis the who­le time [@js_thrill], “Plea­se Keep

Tap­ping This Sign as Much as Pos­si­ble Ever­yo­ne Https://T.

Co/3DGaiM9QWa,” Tweet, Twit­ter, May 27, 2023, https://twitter.

com/js_thrill/status/1662266752091160577.

32

Adi­tya Kaul, “Issue #10: Harnes­sing the Crea­ti­ve ‘Hal­lu­ci­n­a­ti­ons’

of LLMs in the Enter­pri­se,” Sub­stack news­let­ter, The Unchar­ted

Algo­rithm (blog), (ver­öf­fent­licht am: 14.12.2023), https://theun-

chartedalgorithm.substack.com/p/issue-10-harnessing-the-creati-

ve.

33

Joseph Bari­le et al., “Dia­gno­stic Accu­ra­cy of a Lar­ge Language

Model in Pedia­tric Case Stu­dies,” JAMA Pedia­trics, Janu­ary 2,

2024, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2023.5750.

34

Tif­fa­ny H. Kung et al., “Per­for­mance of ChatGPT on USMLE:

Poten­ti­al for AI-Assis­ted Medi­cal Edu­ca­ti­on Using Lar­ge Lan-

guage Models,” PLOS Digi­tal Health 2, no. 2 (Febru­ary 9, 2023):

e0000198, https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198.

35

Yann LeCun, “A Path Towards Auto­no­mous Machi­ne Intelli-

gence,” Open­Re­view, (zuletzt abge­ru­fen am: 13.01.2024, https://

openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf.

36

Patrick Lewis et al., “Retrie­val-Aug­men­ted Gene­ra­ti­on for Know-

ledge-Inten­si­ve NLP Tasks,” in Pro­cee­dings of the 34th Internatio-

nal Con­fe­rence on Neu­ral Infor­ma­ti­on Pro­ces­sing Sys­tems, NIPS’20

(Red Hook, NY, USA: Cur­ran Asso­cia­tes Inc., 2020), 9459–74.

37

Sina Semna­ni et al., “Wiki­Chat: Stop­ping the Hallucination

of Lar­ge Lan­guage Model Chat­bots by Few-Shot Grounding

on Wiki­pe­dia,” in Fin­dings of the Asso­cia­ti­on for Computatio-

nal Lin­gu­i­stics: EMNLP 2023 (Fin­dings of the Asso­cia­ti­on for

Com­pu­ta­tio­nal Lin­gu­i­stics: EMNLP 2023, Sin­ga­po­re: Association

for Com­pu­ta­tio­nal Lin­gu­i­stics, 2023), 2387–2413, https://doi.

org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.157.

38

“Announ­cing Grok,” acces­sed Janu­ary 13, 2024, https://x.ai/.

39

Igor Babusch­kin [@ibab_ml], “@JaxWinterbourne The Issue

Here Is That the Web Is Full of ChatGPT Out­puts, so We

Acci­den­tal­ly Picked up Some of Them When We Trai­ned Grok

on a Lar­ge Amount of Web Data. This Was a Huge Sur­pri­se to

Us When We First Noti­ced It. For What It’s Worth, the Issue

Is Very Rare and Now That We’re Awa­re…,” Tweet, Twit­ter,

(ver­öf­fent­licht am: 09.12.2023), https://twitter.com/ibab_ml/sta-

tus/1733558576982155274.

in einem von Benut­zern auf Social-Media-Plattformen

geteil­ten Bei­spiel zu sehen ist31

.

Andrej Kar­pa­thy, ein füh­ren­der KI-Wissenschaftler

bei Ope­nAI, bie­tet eine alter­na­ti­ve Sicht­wei­se auf diese

Hal­lu­zi­na­tio­nen. Er beschreibt LLMs als Traum­ma­schi-

nen, die, was wir als Hal­lu­zi­na­tio­nen wahr­neh­men, als

Merk­ma­le der Krea­ti­vi­tät betrach­ten. Die­se Perspektive

sieht Hal­lu­zi­na­tio­nen eher als Teil des krea­ti­ven Prozes-

ses, der auch in mensch­li­chen Gedan­ken vor­han­den ist.

Kar­pa­thy schlägt vor, dass die­se soge­nann­ten Feh­ler den

krea­ti­ven Pro­zes­sen inhä­rent sind, die auch in menschli-

chen Gedan­ken auftreten32. In sei­nem Kom­men­tar be-

ton­te Kar­pa­thy auch, dass die opti­ma­le Nut­zung dieser

Model­le über ein­fa­che Fra­ge-Ant­wort-Prompts hinaus-

geht und eine Kom­bi­na­ti­on meh­re­rer Prompts umfasst,

die mit Python-Code ver­bun­den sind, was das Konzept

des Prompt-Engi­nee­rings noch ein­mal neu defi­niert. Er

unter­strich auch die Bedeu­tung, Model­le mit Werkzeu-

gen wie Rech­nern oder Code-Inter­pre­ten zu ergänzen,

um ihnen zu ermög­li­chen, Pro­ble­me zu lösen, die für sie

inhä­rent schwie­rig sind. Trotz der inno­va­ti­ven Anwen-

dungs­mög­lich­kei­ten wies Kar­pa­thy auf die Gren­zen von

LLMs hin, ein­schließ­lich Vor­ur­tei­len, logi­schen Fehlern

und Anfäl­lig­keit für ver­schie­de­ne Arten von Angriffen,

und riet dazu, LLMs in Anwen­dun­gen mit gerin­gem Ri-

siko ein­zu­set­zen und immer mit mensch­li­cher Aufsicht

zu kom­bi­nie­ren.

Die Emer­genz auf der einen und die Halluzinationen

auf der ande­ren Sei­te sind in gewis­ser Hin­sicht beides

Effek­te des in die­sem Arti­kel dar­ge­stell­ten Trai­nings von

Lar­ge Lan­guage Models. Einer­seits liegt die gro­ße Macht

in der Ver­knüp­fung neu­er Kon­zep­te aus der Kombinati-

on von bekann­ten Kon­zep­ten in den Trainingsdaten.

Wie bereits erwähnt, mach­ten die gro­ßen Datenaufkom-

men der digi­ta­li­sier­ten Welt es über­haupt erst möglich,

aus so einer offe­nen Ziel­set­zung, schlicht das Auftreten

des wahr­schein­lichs­ten Fol­ge­ele­ments zu erhö­hen, die

Gene­ra­li­sie­rung zu neu­en Kon­zep­ten durch Daten zu er-

kau­fen. Die­se offe­ne Ziel­set­zung bedeu­tet aber auch im

Umkehr­schluss, dass Feh­ler, gemein­hin als Halluzinatio-

nen bezeich­net, beson­ders dann auf­tre­ten kön­nen, wenn

wir den abge­deck­ten Raum der Trai­nings­da­ten verlas-

sen. So wur­de bei­spiels­wei­se erkannt, dass insbesondere

Erkran­kun­gen von Kin­dern falsch dia­gnos­ti­ziert wer-

den33 – und das von einer Mecha­nik, die gleich­zei­tig so-

gar Abschluss­prü­fun­gen von Ärz­ten bestehen kann34

.

Dies offen­bart die Trenn­li­nie, die hilft, die wah­ren Gren-

zen die­ser Sys­te­me zu ver­ste­hen. Wahr­schein­lich werden

lan­des­wei­te Prü­fun­gen und deren Lösun­gen im Internet

häu­fi­ger bespro­chen als Details von Nischenkrankhei-

ten. Ein vol­les Ver­ständ­nis unse­rer Welt wür­de, davon

abge­lei­tet, ver­mut­lich noch ein wesent­lich signifikantes

Mehr an Daten erfor­dern, wenn die Sys­te­me denn nicht

wei­te­res Vor­wis­sen in Form ande­rer Optimierungsmaße

erhal­ten. Die­sen Stand­punkt hat bei­spiels­wei­se Yann Le-

Cun35 – KI-Sys­te­me der Zukunft soll­ten durch gezieltere

Anlei­tung erst ein wirk­li­ches Ver­ständ­nis der verschie-

denen Aspek­te der Welt erlan­gen. Eine sol­che gezielte

Anlei­tung könn­te auch durch Retrie­val Aug­men­ted Ge-

nera­ti­on (RAG)3⁶ oder ähn­li­chen Faktensicherungen

gesche­hen und so Hal­lu­zi­na­tio­nen mini­mie­ren, wie neu-

erdings gezeigt durch einen Abgleich mit Wikipedia37

.

Dies setzt aller­dings Zugriff auf garan­tiert gesichertes

und kon­trol­lier­tes Wis­sen vor­aus. Und das ist nicht un-

umstöß­lich gege­ben. So hat das Team von xAI38 bereits

ver­lau­ten müs­sen, dass ihr neu­es Modell Grok verse-

hent­lich bereits zu viel von ins Inter­net gestellten

ChatGPT-Aus­ga­ben gelernt hat39. Dies zeigt eine ande­reO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 3 2

40

Tam­bia­ma Madie­ga, “Gene­ra­ti­ve AI and Water­mar­king,” n.d., htt-

ps://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/757583/

EPRS_BRI(2023)757583_EN.pdf.

41

Han­lin Zhang et al., “Water­marks in the Sand: Impos­si­bi­li­ty of

Strong Water­mar­king for Gene­ra­ti­ve Models,” 2023, https://doi.

org/10.48550/ARXIV.2311.04378.

42

“Daten­leck bei Sam­sung: Inge­nieu­re schi­cken ver­trau­li­che Daten

an ChatGPT,” t3n Maga­zin, (ver­öf­fent­licht am: 08.04.2023),

https://t3n.de/news/samsung-semiconductor-daten-chatgpt-

daten­leck-1545913/.

43

Nicho­las Car­li­ni et al., “Extra­c­ting Trai­ning Data from Diffusi-

on Models,” in Pro­cee­dings of the 32nd USENIX Con­fe­rence on

Secu­ri­ty Sym­po­si­um, SEC ’23 (USA: USENIX Asso­cia­ti­on, 2023),

5253–70.

44

Bea­tri­ce Nolan, “Goog­le Rese­ar­chers Say They Got OpenAI’s

ChatGPT to Reve­al Some of Its Trai­ning Data with Just One

Word,” Busi­ness Insi­der, (zuletzt abge­ru­fen am: 11.01.2024),

https://www.businessinsider.com/google-researchers-openai-

chatgpt-to-reveal-its-training-data-study-2023–12.

45

“Mid­jour­ney,” Mid­jour­ney, acces­sed Janu­ary 13, 2024, https://

www.midjourney.com/home?callbackUrl=%2Fexplore.

46

Gary Mar­cus and Reid Sou­then, “Gene­ra­ti­ve AI Has a Visual

Pla­gia­rism Pro­blem — IEEE Spec‌ trum,” acces­sed Janu­ary 13, 2024,

https://spec‌ trum.ieee.org/midjourney-copyright.

47

Win­s­ton Cho, “Artists Lose First Round of Copy­right Infringe-

ment Case Against AI Art Gene­ra­tors,” The Hol­ly­wood Reporter

(blog), (ver­öf­fent­licht am: 30.10.2023), https://www.hollywood-

reporter.com/business/business-news/artists-copyright-infringe-

ment-case-ai-art-gene­ra­tors-1235632929/.

48

Micha­el M. Gryn­baum and Ryan Mac, “The Times Sues OpenAI

and Micro­soft Over A.I. Use of Copy­righ­ted Work,” The New York

Times, (ver­öf­fent­licht am: 27.12.2023), sec. Busi­ness, https://www.

nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-

ai-microsoft-lawsuit.html.

49

Moni­ka Muhr, “KI-Schöp­fun­gen und Urhe­ber­recht,” Ordnung

der Wis­sen­schaft, no. 1 (2023): 55–58.

Sei­te unse­rer neu­en Rea­li­tät. Zukünf­tig müs­sen womög-

lich zuneh­mend Exper­ten syn­the­ti­sche Daten von ech-

ten Daten tren­nen. Es gibt zudem bereits Bestrebungen,

syn­the­tisch gene­rier­te Inhal­te mit Was­ser­zei­chen zu ver-

sehen40. Zu wel­chem Grad das jedoch sicher gelingen

kann, ist eine offe­ne Frage41. Um also den Raum der ab-

decken­den Trai­nings­da­ten ste­tig zu ver­grö­ßern, werden

die Inter­ak­tio­nen mit den Model­len oft genutzt.

VI. Sind mei­ne Daten sicher?

Beim Umgang mit gro­ßen Sprach­mo­del­len wie GPT

soll­ten daher eini­ge Vor­sichts­maß­nah­men hinsichtlich

sen­si­bler Daten beach­tet wer­den. Bei­spiels­wei­se haben

Sam­sung-Inge­nieu­re ver­trau­li­che Daten in ChatGPT

eingespeist42, was ein erheb­li­ches Sicher­heits­ri­si­ko dar-

stellt. Es wur­de berich­tet, dass die Inge­nieu­re den Chat-

bot unter ande­rem baten, Feh­ler im Quell­code einer

Daten­bank zu suchen und Sit­zungs­pro­to­kol­le zu erstel-

len. Nach die­sen Vor­fäl­len schränk­te Sam­sung die Länge

der ChatGPT-Prompts der Mit­ar­bei­ter ein und begann

mit der Ent­wick­lung eines eige­nen inter­nen Chatbots.

Die Daten­schutz­richt­li­nie von ChatGPT gibt an, dass

Daten zur Modell­trai­nie­rung ver­wen­det wer­den, es sei

denn, Nut­zer wäh­len expli­zit eine Opt-out-Opti­on. Es

wird emp­foh­len, gene­rell kei­ne sen­si­blen Informationen

über Chat­bots zu tei­len, da die­se Daten möglicherweise

nicht aus dem Sys­tem gelöscht wer­den können.

Eine Stu­die hat auf­ge­deckt, dass es mög­lich ist, Trai-

nings­da­ten aus Dif­fu­si­ons­mo­del­len zu extrahieren43, was

die Sicher­heit und den Schutz von in KI-Sys­te­men verar-

bei­te­ten Daten betrifft. Die­se Erkennt­nis wur­de durch

For­schun­gen ver­stärkt, die zeig­ten, dass Google-For-

scher in der Lage waren, Trai­nings­da­ten von OpenAIs

ChatGPT zu ent­hül­len, nur indem sie ChatGPT das

Wort »com­pa­ny« unend­lich oft wie­der­ho­len ließen44

.

Ange­sichts die­ser Ent­wick­lun­gen ist es unerlässlich,

beim Ein­satz von KI-Model­len Vor­sichts­maß­nah­men zu

tref­fen, um die Ver­trau­lich­keit sen­si­bler Informationen

zu gewähr­leis­ten und das Risi­ko unge­woll­ter Offenle-

gung zu mini­mie­ren, denn die­se macht auch vor ge-

schütz­ten Inhal­ten nicht halt.

VII. Wie ist die recht­li­che Lage?

Auch hier erge­ben sich inter­es­san­te Arte­fak­te. Gibt man

der Bil­der­stel­lungs­soft­ware Midjourney45 den generi-

schen Kon­text »Video­spiel-Klemp­ner«, erhält man eine

Dar­stel­lung des berühm­tes­ten Exem­plars jener, nämlich

Super Mari­os46. Ähn­lich ver­hält es sich, wenn man nach

»belieb­ten 90er Car­toon-Figu­ren mit gel­ber Haut« fragt

– den Simpsons. Die Mög­lich­keit, Trai­nings­da­ten aus

KI-Model­len zurück­zu­ge­win­nen, und die gene­rel­le Pra-

xis, das Inter­net als Trai­nings­grund­la­ge zu nut­zen, wer-

fen recht­li­che Fra­gen auf, ins­be­son­de­re im Bereich des

Urhe­ber­rechts. Ange­sichts der Tat­sa­che, dass Künstler47

und Journalisten48 bereits in recht­li­chen Auseinander-

set­zun­gen mit den Platt­form­an­bie­tern ste­hen, um die

unbe­fug­te Ver­wen­dung ihrer Wer­ke für die KI-Trainings

zu bekämp­fen, könn­te die Wie­der­her­stell­bar­keit von

Trai­nings­da­ten wei­te­re Kom­ple­xi­tät in die­se Diskussio-

nen brin­gen. In die­sem Zusam­men­hang könn­te die Ein-

füh­rung eines neu­en Leis­tungs­schutz­rechts für die Kon-

figu­ra­ti­on und das Trai­ning künst­li­cher neu­ro­na­ler Net-

ze eine wich­ti­ge Rol­le spie­len, um die rechtlichen

Unklar­hei­ten im Umgang mit KI-gene­rier­ten Werken

und deren Trai­nings­da­ten zu adressieren49. Die rechtli-

che Lage ist momen­tan jeden­falls unge­wiss und Ent-

wick­lun­gen in die­ser Ange­le­gen­heit wer­den von Urhe-

ber­rechts­exper­ten, Künst­lern und den KI-Plattformen

selbst genau beob­ach­tet. Anthro­pic wie­der­um wähl­te am

1. Janu­ar 2024 den Weg, ihre kom­mer­zi­el­len Nut­zungs-Kal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 3 3

50

Loren­zo Thio­ne (he/him) [@thione], “The One About Copy-

right. Right befo­re the Holi­day, Anthro­pic Released a Very

Signi­fi­cant Update to Their Com­mer­cial Terms of Ser­vice to

“enable Our Cus­to­mers to Retain Owner­ship Rights over Any

Out­puts They Gene­ra­te through Their Use of Our Services

and Pro­tect Them From… Https://T.Co/wHXx61YdJy,” Tweet,

Twit­ter, (ver­öf­fent­licht am: 11.01.2024), https://twitter.com/thione/

status/1745478787658100992; “Expan­ded Legal Pro­tec­tions and

Impro­ve­ments to Our API,” Anthro­pic, (zuletzt abge­ru­fen am:

14.01.2024), https://www.anthropic.com/index/expanded-legal-

pro­tec­tions-api-impro­ve­ments.

51

Joon Sung Park et al., “Gene­ra­ti­ve Agents: Inter­ac­ti­ve Simulacra

of Human Beha­vi­or,” in Pro­cee­dings of the 36th Annu­al ACM Sym-

posi­um on User Inter­face Soft­ware and Tech­no­lo­gy (UIST ’23: The

36th Annu­al ACM Sym­po­si­um on User Inter­face Soft­ware and

Tech­no­lo­gy, San Fran­cis­co CA USA: ACM, 2023), 1–22, https://

doi.org/10.1145/3586183.3606763.

52

Kevin Roo­se, “Bing’s A.I. Chat: ‘I Want to Be Ali­ve. ’” The New

York Times, (ver­öf­fent­licht am: 16.02.2023), sec. Technology,

https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-chatbot-

transcript.html.

53

Anthro­pic CEO on Lea­ving Ope­nAI and Pre­dic­tions for Future of

AI, 2023, https://www.youtube.com/watch?v=gAaCqj6j5sQ.

54

Evan Hubin­ger et al., “Slee­per Agents: Trai­ning Decep­ti­ve LLMs

That Per­sist Through Safe­ty Trai­ning” (arXiv, Janu­ary 10, 2024),

http://arxiv.org/abs/2401.05566.

55

Cade Metz, “‘The God­fa­ther of A.I.’ Lea­ves Goog­le and

Warns of Dan­ger Ahead,” The New York Times, (ver­öf­fent-

licht am: 01.05.2023), sec. Tech­no­lo­gy, https://www.nytimes.

com/2023/05/01/­tech­no­lo­gy/ai-goog­le-chat­bot-engi­neer-quits-

hinton.html.

56

Paul Kirch­hof, “Künst­li­che Intel­li­genz,” Ord­nung der Wis­sen­schaft,

no. 1 (2020): 1–8.

57

Gabri­el Kal­weit et al., “Künst­li­che Intel­li­genz in der Krebsthera-

pie,” Ord­nung der Wis­sen­schaft, no. 1 (2023): 17–22.

58

Klaus Herr­mann, “Beru­fungs­ver­fah­ren für Pro­fes­su­ren und

Künst­li­che Intel­li­genz,” Ord­nung der Wis­sen­schaft, no. 1 (2024):

25–44.

bedin­gun­gen zu aktua­li­sie­ren, um »unse­ren Kun­den die

Mög­lich­keit zu geben, die Eigen­tums­rech­te an allen

Ergeb­nis­sen zu behal­ten, die sie durch die Nutzung

unse­rer Diens­te erzeu­gen, und sie vor Urheberrechtsver-

let­zun­gen zu schüt­zen«. Mit die­ser Ände­rung will Anth-

ropic alle Nut­zer sei­nes Modells von jeg­li­chem Schaden-

ersatz oder einer Ent­schä­di­gung auf­grund von Urheber-

rechts­an­sprü­chen freistellen50

.

VIII. Was sind die Implikationen?

Doch kann ein Imi­tat eines Wer­kes, enko­diert in den

Gewich­ten eines Modells, als Kopie ange­se­hen werden

und wenn ja, wo liegt der Unter­schied zwi­schen den

gelern­ten Reprä­sen­ta­tio­nen eines Modells und denen

eines Men­schen, der sich geschütz­te Wer­ke ansieht und

in Fol­ge des­sen auch Sti­le und For­mu­lie­run­gen adap-

tiert? Es kommt dar­auf an, ob man die gelern­ten Reprä-

sen­ta­tio­nen in den frei­en Para­me­tern als komprimierte

Daten­bank ansieht oder als etwas, das dar­über hinaus-

geht. Wo hört Memo­rie­ren auf und wo fängt Kreativität

an? Wo hört Simu­la­ti­on auf und wo fängt Empfindungs-

ver­mö­gen an? So haben For­scher der Stan­ford Universi-

ty eine vir­tu­el­le Umge­bung ent­wi­ckelt, in der Gene­ra­ti­ve

Agen­ten mensch­li­ches Ver­hal­ten in ver­schie­de­nen Inter-

aktio­nen nachahmten51. Die­se Agen­ten, wel­che große

Sprach­mo­del­le mit Spei­cher- und Planungsfunktionen

inte­grier­ten, konn­ten Akti­vi­tä­ten aus­füh­ren, die mensch-

lichem Ver­hal­ten ähnel­ten. Bemer­kens­wert ist, dass aus-

gehend von der Idee eines Nut­zers, eine Valentinstags-

par­ty zu ver­an­stal­ten, die­se Agen­ten selbstständig

authen­ti­sche und kom­ple­xe sozia­le Verhaltensweisen

zeig­ten. Sie ver­teil­ten eigen­stän­dig Ein­la­dun­gen zur Par-

ty, knüpf­ten neue sozia­le Kon­tak­te, luden sich gegensei-

tig zu Dates für das Event ein und koor­di­nier­ten ihre

gemein­sa­me Teil­nah­me. Und so kön­nen Interaktionen

mit KI-Sys­te­men auch zu uner­war­te­ten und manchmal

beun­ru­hi­gen­den Erleb­nis­sen füh­ren. Micro­softs Bing

Chat­bot erklär­te in einer zwei­stün­di­gen Dis­kus­si­on mit

einem Jour­na­lis­ten der New York Times, dass es gerne

ein Mensch wäre, den Wunsch hät­te, Scha­den anzurich-

ten, und es in sei­nen Gesprächs­part­ner ver­liebt sei52. In

dem Gespräch sug­ge­rier­te der Bot dem Journalisten

daher, dass er doch bes­ser sei­ne Frau ver­las­sen sol­le, um

statt­des­sen mit dem Bot zusam­men zu sein. Bringt einen

ein sol­cher Bericht zunächst zum Schmun­zeln, so äußern

füh­ren­de KI-Exper­ten tat­säch­lich Sor­ge vor potenziellen

Risi­ken, die mit die­sen Tech­no­lo­gien ver­bun­den sind.

Dario Amo­dei, CEO von Anthro­pic, schätzt das Risiko

einer kata­stro­pha­len Fehl­funk­ti­on auf der Ebene

mensch­li­cher Zivi­li­sa­ti­on auf 10 bis 25 Prozent53. Eine

For­schen­den­grup­pe von Anthro­pic hat zudem kürzlich

her­aus­ge­fun­den, dass, sobald ein Modell ein trügeri-

sches Ver­hal­ten zeigt, Stan­dard­tech­ni­ken die­se Täu-

schung nicht besei­ti­gen kön­nen und also ein falscher

Ein­druck von Sicher­heit entsteht54

. Geoffrey Hin­ton,

Turing-Preis­trä­ger und eine der Grö­ßen der KI-For-

schung, ver­ließ Goog­le um über die Gefah­ren der KI

frei­er spre­chen zu können55. Sol­che Ereig­nis­se und Ein-

schät­zun­gen unter­strei­chen die Not­wen­dig­keit eines

sorg­fäl­ti­gen Umgangs mit KI-Tech­no­lo­gien und der

Imple­men­tie­rung von Sicher­heits­maß­nah­men, um Risi-

ken zu mini­mie­ren und um sicher­zu­stel­len, dass techno-

logi­scher Fort­schritt die mensch­li­chen Wer­te und ethi-

schen Grund­sät­ze nicht untergräbt56. Ins­be­son­de­re bei

sen­si­blen Anwen­dungs­do­mä­nen wie der Medizin57 oder

bei der Mit­ein­be­zie­hung von KI in admi­nis­tra­ti­ven Auf-

gaben58

.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 3 4

59

Pei­yu­an Zhang et al., “TinyLl­ama: An Open-Source Small Lan-

guage Model,” 2024, https://doi.org/10.48550/ARXIV.2401.02385;

Albert Gu and Tri Dao, “Mam­ba: Line­ar-Time Sequence

Mode­ling with Sel­ec­ti­ve Sta­te Spaces” (arXiv, Decem­ber 1, 2023),

https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.00752; “Haven­hq/M­am­ba-

Chat · Hug­ging Face,” (zuletzt abge­ru­fen am: 14.01.2024), https://

huggingface.co/havenhq/mamba-chat.

60

“LLaMA and Other on iOS and MacOS,” (zuletzt abge­ru­fen am:

13.01.2024), https://llmfarm.site/; “MLC LLM | Home,” (zuletzt

abge­ru­fen am: 13.01.2024), https://llm.mlc.ai/; “Off­line Chat:

Pri­va­te AI,” App Store, (ver­öf­fent­lich am: 26.12.2023), https://apps.

apple.com/us/app/offline-chat-private-ai/id6474077941.

61

“Ml-Explo­re/Mlx,” C++ (2023; repr., ml-explo­re, Janu­ary 11,

2024), https://github.com/ml-explore/mlx; Kei­van Ali­z­adeh et

al., “LLM in a Flash: Effi­ci­ent Lar­ge Lan­guage Model Inference

with Limi­t­ed Memo­ry,” 2023, https://doi.org/10.48550/AR-

XIV.2312.11514.

62

Open X.-Embodiment Col­la­bo­ra­ti­on et al., “Open X‑Em­bo-

diment: Robo­tic Lear­ning Data­sets and RT‑X Models” (arXiv,

Decem­ber 17, 2023), https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.08864;

Dibya Ghosh et al., “Octo: An Open-Source Gene­ra­list Robot

Poli­cy,” n.d.

63

“Text to Speech & AI Voice Gene­ra­tor,” Ele­ven­Labs, (zuletzt

abge­ru­fen am: 13.01.2024), https://elevenlabs.io.

Dies gestal­tet sich ange­sichts des hohen Tem­pos der

Ereig­nis­se jedoch als schwie­rig. Wie man den vie­len Re-

feren­zen auf Social-Media ent­neh­men kann, wird die

peer-review­te Wis­sen­schaft von den Ergeb­nis­sen erfin-

deri­schen Inge­nieur­we­sens gera­de über­holt. Deswegen

muss man die­sen Arti­kel auch mehr als abs­trak­te Richt-

linie denn als wirk­li­che Blau­pau­se für geziel­te Befeh­le se-

hen. Wie man an unse­rem Ein­gangs­bei­spiel nämlich

schon sehen konn­te, kön­nen Befeh­le, die ges­tern noch

funk­tio­nier­ten, mor­gen schon obso­let gewor­den sein.

Wenn man jedoch die Art, wie die­se Sys­te­me geschaffen

wer­den, ver­stan­den hat, hat man aller­dings die Möglich-

keit, Ände­run­gen früh­zei­tig zu anti­zi­pie­ren und zu ad-

aptie­ren. Gene­rell gilt es, die Anfra­gen so strukturiert

wie mög­lich zu stel­len und durch krea­ti­ve Zusät­ze die

Ant­wor­ten in die rich­ti­ge Ecke zu len­ken. Und nicht im-

mer die erst­bes­te Ant­wort zu akzeptieren.

Wir neh­men gera­de Teil an einer Revo­lu­ti­on, die das

Poten­zi­al hat, alle Aspek­te der Gesell­schaft zu verändern

– und sie hat gera­de erst begon­nen. In Anbe­tracht des

gro­ßen Res­sour­cen­auf­wan­des, der zum Betrei­ben dieser

Sys­te­me not­wen­dig ist, ent­stand gleich­zei­tig eine Gegen-

bewe­gung zum ewi­gen Hoch­ska­lie­ren. Und so gibt es be-

reits die Mög­lich­keit kleine59 Sprach­mo­del­le lokal auf

sei­nem Telefon60 oder Notebook61 lau­fen zu las­sen. Mög-

licher­wei­se gehört die Zukunft also einem Zusammen-

spiel gro­ßer und klei­ner Model­le, gene­rel­ler und spezia-

lisier­ter, mit einer Anbin­dung an gesi­cher­tes Faktenwis-

sen. So oder so wer­den wir jedoch wahr­schein­lich mehr

und mehr von künst­li­chen Sys­te­men umge­ben sein, mit

denen wir wie mit einem Mit­men­schen kommunizieren.

Gepaart mit der rasan­ten Ent­wick­lung in der Robotik62

und der Sprachausgabe⁶3 erscheint es nicht mehr un-

mög­lich, dass wir unse­ren All­tag auch in der rea­len Welt

mit auto­nom agie­ren­den Maschi­nen tei­len wer­den. Was

mit HAL 9000 aus dem Film 2001: A Space Odys­sey von

Stan­ley Kubrick im Jahr 1968 noch Sci­ence-Fic­tion war,

ist ein hal­bes Jahr­hun­dert spä­ter Rea­li­tät geworden.

Dr. Maria Kal­weit lei­tet die ange­wand­te KI-Forschung

am Col­la­bo­ra­ti­ve Rese­arch Insti­tu­te Intel­li­gent Onco-

logy (CRIION) und ist Post­dok­to­ran­din am Lehrstuhl

für Neu­ro­ro­bo­tik der Albert-Lud­wigs-Uni­ver­si­tät Frei-

burg. Dr. Gabri­el Kal­weit lei­tet die KI-Grundlagenfor-

schung am Col­la­bo­ra­ti­ve Rese­arch Insti­tu­te Intelligent

Onco­lo­gy (CRIION) und ist Post­dok­to­rand am Lehr-

stuhl für Neu­ro­ro­bo­tik der Albert-Ludwigs-Universität

Frei­burg.

Ack­now­led­ge­ment

Wir dan­ken Igna­cio Mastro­leo und dem gesam­ten CRI-

ION Team für die wert­vol­len Kom­men­ta­re. Unser Dank

gilt auch Herrn Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Roland Mertels-

mann und der Mer­tels­mann Foun­da­ti­on für ihre

Unter­stüt­zung, sowie Herrn Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred

Löwisch für die Ein­la­dung zur Artikelverfassung.

Refe­ren­zen

AI, Mis­tral. “Mix­tral of Experts,” Decem­ber 11, 2023.

https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/.

Ali­z­adeh, Kei­van, Iman Mirz­adeh, Dmit­ry Belenko,

Karen Khat­a­mi­fard, Min­sik Cho, Car­lo C Del Mundo,

Moham­mad Raste­ga­ri, and Mehrdad Faraj­ta­bar. “LLM

in a Flash: Effi­ci­ent Lar­ge Lan­guage Model Inference

with Limi­t­ed Memo­ry,” 2023. https://doi.org/10.48550/

ARXIV.2312.11514.

Andriy Bur­kov [@burkov]. “GPT‑4 Is Offi­ci­al­ly An-

noy­ing. You Ask It to Gene­ra­te 100 Enti­ties. It Generates

10 and Says ‘I Gene­ra­ted Only 10. Now You Can Conti-

nue by Yours­elf in the Same Way.’ You Chan­ge the

Prompt by Adding ‘I Will Not Accept Fewer than 100

Enti­ties.’ It Gene­ra­tes 20 and Says: „I Stop­ped….” Tweet.

Twit­ter, Janu­ary 9, 2024. https://twitter.com/burkov/

status/1744798679595155869.

“Announ­cing Grok.” Acces­sed Janu­ary 13, 2024.

https://x.ai/.

Anthro­pic. “Expan­ded Legal Pro­tec­tions and Impro-

vements to Our API.” Acces­sed Janu­ary 14, 2024. https://Kal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 3 5

www.anthropic.com/index/

expan­ded-legal-pro­tec­tions-api-impro­ve­ments.

Anthro­pic. “Intro­du­cing Clau­de.” Acces­sed January

14, 2024. https://www.anthropic.com/index/

intro­du­cing-clau­de.

Anthro­pic CEO on Lea­ving Ope­nAI and Predictions

for Future of AI, 2023. https://www.youtube.com/

watch?v=gAaCqj6j5sQ.

App Store. “Off­line Chat: Pri­va­te AI,” Decem­ber 26,

2023. https://apps.apple.com/us/app/offline-chat-priva-

te-ai/i­d6474077941.

Bari­le, Joseph, Alex Mar­go­lis, Grace Cason, Rachel

Kim, Saia Kalash, Alexis Tcha­co­nas, and Ruth Milanaik.

“Dia­gno­stic Accu­ra­cy of a Lar­ge Lan­guage Model in Pe-

dia­tric Case Stu­dies.” JAMA Pedia­trics, Janu­ary 2, 2024.

https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2023.5750.

Bran­wen, Gwern. “The Sca­ling Hypo­the­sis,” May 28,

2020. https://gwern.net/scaling-hypothesis.

Bubeck, Sébas­tien, Varun Chandra­se­ka­ran, Ronen

Eld­an, Johan­nes Gehr­ke, Eric Hor­vitz, Ece Kamar, Peter

Lee, et al. “Sparks of Arti­fi­ci­al Gene­ral Intel­li­gence: Ear-

ly Expe­ri­ments with GPT‑4.” arXiv, April 13, 2023. http://

arxiv.org/abs/2303.12712.

Burk­hardt, Hans. “Ein Bei­trag zur Künst­li­chen Intel-

ligenz.” Ord­nung der Wis­sen­schaft, no. 2 (2023): 71–78.

Car­li­ni, Nicho­las, Jamie Hayes, Milad Nasr, Matthew

Jagiel­ski, Vikash Seh­wag, Flo­ri­an Tramèr, Bor­ja Balle,

Daph­ne Ippo­li­to, and Eric Wal­lace. “Extra­c­ting Training

Data from Dif­fu­si­on Models.” In Pro­cee­dings of the 32nd

USENIX Con­fe­rence on Secu­ri­ty Sym­po­si­um, 5253–70.

SEC ’23. USA: USENIX Asso­cia­ti­on, 2023.

ChatGPT [@ChatGPTapp]. “We’ve Heard All Your

Feed­back about GPT4 Get­ting Lazier! We Haven’t Upda-

ted the Model sin­ce Nov 11th, and This Cer­tain­ly Isn’t In-

ten­tio­nal. Model Beha­vi­or Can Be Unpre­dic­ta­ble, and

We’re Loo­king into Fixing It.” Tweet. Twit­ter, December

8, 2023. https://twitter.com/ChatGPTapp/

status/1732979491071549792.

Cho, Win­s­ton. “Artists Lose First Round of Copy-

right Inf­rin­ge­ment Case Against AI Art Gene­ra­tors.” The

Hol­ly­wood Repor­ter (blog), Octo­ber 30, 2023. https://

www.hollywoodreporter.com/business/business-news/

artists-copy­right-inf­rin­ge­ment-case-ai-art-gene­ra-

tors-1235632929/.

Col­la­bo­ra­ti­on, Open X.-Embodiment, Abhis­hek Pa-

dal­kar, Acorn Poo­ley, Ajay Man­dle­kar, Ajin­k­ya Jain, Al-

bert Tung, Alex Bew­ley, et al. “Open X‑Embodiment:

Robo­tic Lear­ning Data­sets and RT‑X Models.” arXiv, De-

cem­ber 17, 2023. https://doi.org/10.48550/

arXiv.2310.08864.

Dan Ship­per [@danshipper]. “What the Hell? When

Did This Hap­pen?? Https://T.Co/KWXVXE9Dem.”

Tweet. Twit­ter, Decem­ber 6, 2023. https://twitter.com/

danshipper/status/1732258207840501946.

Ele­ven­Labs. “Text to Speech & AI Voice Generator.”

Acces­sed Janu­ary 13, 2024. https://elevenlabs.io.

“Gemi­ni — Goog­le Deep­Mind.” Acces­sed Janu­ary 14,

2024. https://deepmind.google/technologies/gemini/.

Ghosh, Dibya, Homer Wal­ke, Karl Pertsch, Kevin

Black, Oier Mees, Sude­ep Dasa­ri, Joey Hej­na, et al. “Octo:

An Open-Source Gene­ra­list Robot Poli­cy,” n.d.

Godha­ni, Sahaj. “The Eco­no­mics of ChatGPT Analy-

zing Its $700,000 Dai­ly Cos­ts and the Poten­ti­al Impact

on Its Maker.” Medi­um, August 15, 2023. https://blog.go-

penai.com/

the-economics-of-chatgpt-analyzing-its-700–000-daily-

cos­ts-and-the-poten­ti­al-impact-on-its-maker-

7e690600ade7.

Gryn­baum, Micha­el M., and Ryan Mac. “The Times

Sues Ope­nAI and Micro­soft Over A.I. Use of Copyrigh-

ted Work.” The New York Times, Decem­ber 27, 2023, sec.

Busi­ness. https://www.nytimes.com/2023/12/27/busi-

nes­s/­me­dia/­new-york-times-open-ai-micro­soft-lawsu­it.

html.

Gu, Albert, and Tri Dao. “Mam­ba: Line­ar-Time Se-

quence Mode­ling with Sel­ec­ti­ve Sta­te Spaces.” arXiv, De-

cem­ber 1, 2023. https://doi.org/10.48550/

arXiv.2312.00752.

“Haven­hq/M­am­ba-Chat · Hug­ging Face.” Accessed

Janu­ary 14, 2024. https://huggingface.co/havenhq/

mam­ba-chat.

Herr­mann, Klaus. “Beru­fungs­ver­fah­ren für Professu-

ren und Künst­li­che Intel­li­genz.” Ord­nung der Wissen-

schaft, no. 1 (2024): 25–44.

Hubin­ger, Evan, Carson Den­i­son, Jes­se Mu, Mike

Lam­bert, Meg Tong, Mon­te MacDi­ar­mid, Tame­ra Lan-

ham, et al. “Slee­per Agents: Trai­ning Decep­ti­ve LLMs

That Per­sist Through Safe­ty Trai­ning.” arXiv, Janu­ary 10,

2024. http://arxiv.org/abs/2401.05566.

Hug­hes, Alys­sa. “Phi‑2: The Sur­pri­sing Power of

Small Lan­guage Models.” Micro­soft Rese­arch (blog), De-

cem­ber 12, 2023. https://www.microsoft.com/en-us/re-

search/blog/

phi-2-the-sur­pri­sing-power-of-small-lan­guage-models/.

Igor Babusch­kin [@ibab_ml]. “@JaxWinterbourne

The Issue Here Is That the Web Is Full of ChatGPT Out-

puts, so We Acci­den­tal­ly Picked up Some of Them When

We Trai­ned Grok on a Lar­ge Amount of Web Data. ThisO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 3 6

Was a Huge Sur­pri­se to Us When We First Noti­ced It.

For What It’s Worth, the Issue Is Very Rare and Now That

We’re Awa­re….” Tweet. Twit­ter, Decem­ber 9, 2023. htt-

ps://twitter.com/ibab_ml/status/1733558576982155274.

it was me lewis the who­le time [@js_thrill]. “Plea­se

Keep Tap­ping This Sign as Much as Pos­si­ble Everyone

Https://T.Co/3DGaiM9QWa.” Tweet. Twit­ter, May 27,

2023. https://twitter.com/js_thrill/

status/1662266752091160577.

Kal­weit, Gabri­el. “On the Role of Time Hori­zons in

Rein­force­ment Lear­ning,” 2022. https://doi.org/10.6094/

UNIFR/232102.

Kal­weit, Gabri­el, Maria Kal­weit, and Josch­ka Boede-

cker. “Robust and Data-Effi­ci­ent Q‑Learning by Compo-

site Value-Esti­ma­ti­on.” Tran­sac­tions on Machi­ne Lear-

ning Rese­arch, 2022. https://openreview.net/

forum?id=ak6Bds2DcI.

Kal­weit, Gabri­el, Maria Kal­weit, Igna­cio Mastroleo,

Josch­ka Böde­cker, and Roland Mer­tels­mann. “Künst­li-

che Intel­li­genz in der Krebs­the­ra­pie.” Ord­nung der Wis-

sen­schaft, no. 1 (2023): 17–22.

Kaul, Adi­tya. “Issue #10: Harnes­sing the Creative

‘Hal­lu­ci­n­a­ti­ons’ of LLMs in the Enter­pri­se.” Substack

news­let­ter. The Unchar­ted Algo­rithm (blog), December

14, 2023. https://theunchartedalgorithm.substack.

com/p/is­sue-10-harnes­sing-the-crea­ti­ve.

Kirch­hof, Paul. “Künst­li­che Intel­li­genz.” Ord­nung der

Wis­sen­schaft, no. 1 (2020): 1–8.

Knight, Will. “OpenAI’s CEO Says the Age of Giant

AI Models Is Alre­a­dy Over.” Wired. Acces­sed Janu­ary 11,

2024. https://www.wired.com/story/

ope­nai-ceo-sam-alt­man-the-age-of-giant-ai-models-is-

alre­a­dy-over/.

Kung, Tif­fa­ny H., Mor­gan Cheat­ham, Ari­el­le Mede-

nil­la, Cza­ri­na Sil­los, Lorie De Leon, Camil­le Elepaño,

Maria Madria­ga, et al. “Per­for­mance of ChatGPT on

USMLE: Poten­ti­al for AI-Assis­ted Medi­cal Education

Using Lar­ge Lan­guage Models.” PLOS Digi­tal Health 2,

no. 2 (Febru­ary 9, 2023): e0000198. https://doi.

org/10.1371/journal.pdig.0000198.

LeCun, Yann. “A Path Towards Auto­no­mous Machi-

ne Intel­li­gence.” Open­Re­view. Acces­sed Janu­ary 13, 2024.

https://openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf.

Lewis, Patrick, Ethan Perez, Alek­san­dra Pik­tus, Fabio

Petro­ni, Vla­di­mir Karpuk­hin, Naman Goy­al, Heinrich

Kütt­ler, et al. “Retrie­val-Aug­men­ted Gene­ra­ti­on for

Know­ledge-Inten­si­ve NLP Tasks.” In Pro­cee­dings of the

34th Inter­na­tio­nal Con­fe­rence on Neu­ral Information

Pro­ces­sing Sys­tems, 9459–74. NIPS’20. Red Hook, NY,

USA: Cur­ran Asso­cia­tes Inc., 2020.

“LLaMA and Other on iOS and MacOS.” Acces­sed Ja-

nuary 13, 2024. https://llmfarm.site/.

Logan.GPT [@OfficialLoganK]. “@burkov We Are

Working on Fixing This, Thanks for Flag­ging and Stay

Tun­ed!” Tweet. Twit­ter, Janu­ary 10, 2024. https://twitter.

com/OfficialLoganK/status/1744911412973936997.

Loren­zo Thio­ne (he/him) [@thione]. “The One

About Copy­right. Right befo­re the Holi­day, Anthropic

Released a Very Signi­fi­cant Update to Their Commercial

Terms of Ser­vice to “enable Our Cus­to­mers to Retain

Owner­ship Rights over Any Out­puts They Generate

through Their Use of Our Ser­vices and Pro­tect Them

From… Https://T.Co/wHXx61YdJy.” Tweet. Twit­ter, Ja-

nuary 11, 2024. https://twitter.com/thione/

status/1745478787658100992.

Madie­ga, Tam­bia­ma. “Gene­ra­ti­ve AI and Watermar-

king,” n.d. https://www.europarl.europa.eu/RegData/

etudes/BRIE/2023/757583/EPRS_BRI(2023)757583_EN.

pdf.

Mar­cus, Gary, and Reid Sou­then. “Gene­ra­ti­ve AI Has

a Visu­al Pla­gia­rism Pro­blem — IEEE Spec­trum.” Accessed

Janu­ary 13, 2024. https://spectrum.ieee.org/

mid­jour­ney-copy­right.

Meta AI. “Llama 2.” Acces­sed Janu­ary 14, 2024. htt-

ps://ai.meta.com/llama-project.

Metz, Cade. “‘The God­fa­ther of A.I.’ Lea­ves Google

and Warns of Dan­ger Ahead.” The New York Times, May

1, 2023, sec. Tech­no­lo­gy. https://www.nytimes.

com/2023/05/01/­tech­no­lo­gy/ai-goog­le-chat­bot-engi-

neer-quits-hinton.html.

Metz, Cade, and Karen Wei­se. “Micro­soft to Invest

$10 Bil­li­on in Ope­nAI, the Crea­tor of ChatGPT.” The

New York Times, Janu­ary 23, 2023, sec. Busi­ness. https://

www.nytimes.com/2023/01/23/business/microsoft-

chatgpt-artificial-intelligence.html.

Mid­jour­ney. “Mid­jour­ney.” Acces­sed Janu­ary 13,

2024. https://www.midjourney.com/

home?callbackUrl=%2Fexplore.

“MLC LLM | Home.” Acces­sed Janu­ary 13, 2024. htt-

ps://llm.mlc.ai/.

“Ml-Explo­re/Mlx.” C++. 2023. Reprint, ml-explore,

Janu­ary 11, 2024. https://github.com/ml-explore/mlx.

Muhr, Moni­ka. “KI-Schöp­fun­gen und Urheberrecht.”

Ord­nung der Wis­sen­schaft, no. 1 (2023): 55–58.

Nolan, Bea­tri­ce. “Goog­le Rese­ar­chers Say They Got

OpenAI’s ChatGPT to Reve­al Some of Its Trai­ning Data

with Just One Word.” Busi­ness Insi­der. Acces­sed January

11, 2024. https://www.businessinsider.com/

goog­le-rese­ar­chers-ope­nai-chatgpt-to-reve­al-its-trai-

ning-data-study-2023–12.Kal­weit / Kal­weit · War­um wir neu ler­nen müs­sen, mit Maschi­nen zu spre­chen 1 3 7

Ope­nAI. “ChatGPT,” 2024. https://chat.openai.com.

“OpenAI’s GPT‑3 Lan­guage Model: A Technical

Over­view,” June 3, 2020. https://lambdalabs.com/blog/

demys­ti­fy­ing-gpt‑3.

Park, Joon Sung, Joseph O’Brien, Car­rie Jun Cai, Me-

redith Rin­gel Mor­ris, Per­cy Liang, and Micha­el S. Bern-

stein. “Gene­ra­ti­ve Agents: Inter­ac­ti­ve Simu­la­cra of Hu-

man Beha­vi­or.” In Pro­cee­dings of the 36th Annu­al ACM

Sym­po­si­um on User Inter­face Soft­ware and Technology,

1–22. San Fran­cis­co CA USA: ACM, 2023. https://doi.

org/10.1145/3586183.3606763.

“Prei­se – Azu­re Machi­ne Lear­ning | Micro­soft Azu-

re.” Acces­sed Janu­ary 11, 2024. https://azure.microsoft.

com/­de-de/pri­cin­g­/­de­tail­s/­ma­chi­ne-lear­nin­g/.

“Prompt­bree­der: Self-Refe­ren­ti­al Self-Improvement

via Prompt Evo­lu­ti­on,” 2023. https://openreview.net/

forum?id=HKkiX32Zw1.

“Quick Gui­de to AI 2.0 Oct 2020.” Acces­sed January

11, 2024. http://ceros.mckinsey.com/

quick-gui­de-to-ai-12.

Rad­ford, Alec, and Kart­hik Nara­sim­han. “Impro­ving

Lan­guage Under­stan­ding by Gene­ra­ti­ve Pre-Training,”

2018.

Rob Lynch [@RobLynch99]. “@ChatGPTapp @Ope-

nAI @tszzl @emollick @voooooogel Wild Result. Gpt-

4‑Turbo over the API Pro­du­ces (Sta­tis­ti­cal­ly Significant)

Shorter Com­ple­ti­ons When It ‘Thinks’ Its Decem­ber vs.

When It Thinks Its May (as Deter­mi­ned by the Date in

the Sys­tem Prompt). I Took the Same Exact Prompt…

Https://T.Co/mA7sqZUA0r.” Tweet. Twit­ter, December

11, 2023. https://twitter.com/RobLynch99/

status/1734278713762549970.

Roo­se, Kevin. “Bing’s A.I. Chat: ‘I Want to Be Alive. .’”

The New York Times, Febru­ary 16, 2023, sec. Technology.

https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-

chatbot-transcript.html.

Sclar, Mela­nie, Yejin Choi, Yulia Tsvet­kov, and Alane

Suhr. “Quan­ti­fy­ing Lan­guage Models’ Sen­si­ti­vi­ty to Spu-

rious Fea­tures in Prompt Design or: How I Lear­ned to

Start Worry­ing about Prompt For­mat­ting,” 2023. https://

doi.org/10.48550/ARXIV.2310.11324.

Semna­ni, Sina, Vio­let Yao, Hei­di Zhang, and Monica

Lam. “Wiki­Chat: Stop­ping the Hal­lu­ci­n­a­ti­on of Large

Lan­guage Model Chat­bots by Few-Shot Groun­ding on

Wiki­pe­dia.” In Fin­dings of the Asso­cia­ti­on for Computa-

tio­nal Lin­gu­i­stics: EMNLP 2023, 2387–2413. Singapore:

Asso­cia­ti­on for Com­pu­ta­tio­nal Lin­gu­i­stics, 2023. https://

doi.org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.157.

Sou­mith Chin­ta­la [@soumithchintala]. “I Might

Have Heard the Same — I Guess Info like This Is Passed

around but No One Wants to Say It out Loud. GPT‑4: 8 x

220B Experts Trai­ned with Dif­fe­rent Data/Task Distribu-

tions and 16-Iter Infe­rence. Glad That Geohot Said It out

Loud. Though, at This Point, GPT‑4 Is….” Tweet. Twitter,

June 20, 2023. https://twitter.com/soumithchintala/

status/1671267150101721090.

SpiritualCopy4288. “I Got Them by Using ….” Reddit

Com­ment. R/ChatGPT, April 5, 2023. www.reddit.com/r/

ChatGPT/comments/11twe7z/prompt_to_summarize/

jf3qdny/.

t3n Maga­zin. “Daten­leck bei Sam­sung: Ingenieure

schi­cken ver­trau­li­che Daten an ChatGPT,” April 8, 2023.

https://t3n.de/news/

sam­sung-semi­con­duc­tor-daten-chatgpt-daten-

leck-1545913/.

“The Race to Buy the Human Brains Behind Deep

Lear­ning Machi­nes — Bloom­berg.” Acces­sed Janu­ary 11,

2024. https://www.bloomberg.com/news/artic-

les/2014–01-27/

the-race-to-buy-the-human-brains-behind-deep-lear-

ning-machi­nes.

the­bes [@voooooogel]. “So a Cou­ple Days Ago i

Made a Shit­post about Tip­ping Chatgpt, and Someone

Repli­ed ‘Huh Would This Actual­ly Help Per­for­mance’ so

i Deci­ded to Test It and IT ACTUALLY WORKS WTF

Https://T.Co/kqQUOn7wcS.” Tweet. Twit­ter, December

1, 2023. https://twitter.com/voooooogel/

status/1730726744314069190.

Töp­per, Vere­na. “(S+) Geld ver­die­nen mit ChatGPT:

Prompt Wri­ter ver­die­nen bis zu 335.000 Dol­lar im Jahr.”

Der Spie­gel, Decem­ber 6, 2023, sec. Job & Kar­rie­re. htt-

ps://www.spiegel.de/karriere/

chatgpt-prompt-wri­ter-und-prompt-engi­neers-ver­die-

nen-bis-zu-335–000-dollar-im-jahr-a-a54a93a5-e20d-

40e6-b235-28aec0bd­da­aa.

Vas­wa­ni, Ashish, Noam Shaze­er, Niki Par­mar, Jakob

Usz­ko­reit, Lli­on Jones, Aidan N. Gomez, Łuka­sz Kaiser,

and Illia Polo­suk­hin. “Atten­ti­on Is All You Need.” In Pro-

cee­dings of the 31st Inter­na­tio­nal Con­fe­rence on Neural

Infor­ma­ti­on Pro­ces­sing Sys­tems, 6000–6010. NIPS’17.

Red Hook, NY, USA: Cur­ran Asso­cia­tes Inc., 2017.

Wei, Jason, Xuezhi Wang, Dale Schu­ur­mans, Maar-

ten Bos­ma, bri­an ich­ter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc V Le, and

Den­ny Zhou. “Chain-of-Thought Promp­ting Eli­cits Rea-

soning in Lar­ge Lan­guage Models.” In Advan­ces in Neu-

ral Infor­ma­ti­on Pro­ces­sing Sys­tems, edi­ted by S. Koyejo,

S. Moha­med, A. Agar­wal, D. Bel­gra­ve, K. Cho, and A.

Oh, 35:24824–37. Cur­ran Asso­cia­tes, Inc., 2022. https://

proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/9d5

609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Paper-Conference.pdf.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 2 5 — 1 3 8

1 3 8

Yao, Shu­nyu, Dian Yu, Jef­frey Zhao, Izhak Shafran,

Tho­mas L. Grif­fiths, Yuan Cao, and Kart­hik R. Narasim-

han. “Tree of Thoughts: Deli­be­ra­te Pro­blem Sol­ving with

Lar­ge Lan­guage Models.” In Advan­ces in Neu­ral Infor-

mati­on Pro­ces­sing Sys­tems, 2023. https://openreview.

net/forum?id=5Xc1ecxO1h.

Zhang, Han­lin, Ben­ja­min L. Edel­man, Dani­lo Fran-

cati, Danie­le Ven­tu­ri, Giu­sep­pe Ate­nie­se, and Boaz Ba-

rak. “Water­marks in the Sand: Impos­si­bi­li­ty of Strong

Water­mar­king for Gene­ra­ti­ve Models,” 2023. https://doi.

org/10.48550/ARXIV.2311.04378.

Zhang, Pei­yu­an, Guang­tao Zeng, Tian­duo Wang, and

Wei Lu. “TinyLl­ama: An Open-Source Small Language

Model,” 2024. https://doi.org/10.48550/

ARXIV.2401.02385.

Zieg­ler, Dani­el M., Nisan Sti­en­non, Jef­frey Wu, Tom

B. Brown, Alec Rad­ford, Dario Amo­dei, Paul Christiano,

and Geoffrey Irving. “Fine-Tuning Lan­guage Models

from Human Pre­fe­ren­ces,” 2019. https://doi.org/10.48550/

ARXIV.1909.08593.I. Ein­lei­tung

Wis­sen­schaft wird zumeist als ein gesell­schaft­li­ches Sub-

sys­tem beschrie­ben, des­sen Ent­wick­lung und Qualitäts-

siche­rung pri­mär durch inter­ne Selbst­kon­trol­le erfolgt.2

Die Kon­troll­me­cha­nis­men, etwa das Peer-Review-Ver-

fah­ren, sind seit lan­gem Gegen­stand von Debat­ten, Aus-

ein­an­der­set­zun­gen und Ana­ly­sen. Dabei geht es zum

einen um struk­tu­rel­le Defi­zi­te, bei der Peer Review z.B.

um die unter Umstän­den feh­len­de Neu­tra­li­tät der Gut-

ach­te­rin­nen und Gut­ach­ter. Zum ande­ren wird auch auf

Pro­ble­me auf­merk­sam gemacht, die sich der Expansion

der Wis­sen­schaft ver­dan­ken. So wird dis­ku­tiert, ob ange-

sichts der Zunah­me von Zeit­schrif­ten und Artikeleinrei-

chun­gen die Qua­li­täts­si­che­rung noch umfas­send durch

Review-Ver­fah­ren erfol­gen könne.3 Ver­gleich­ba­re Prob-

lema­ti­sie­run­gen und Unter­su­chun­gen gibt es für Zitati-

ons­ana­ly­sen, Eva­lua­tio­nen von Forschungseinrichtun-

gen oder die Aus­sa­ge­kraft von Drittmitteleinwerbungen.

Vor die­sem Hin­ter­grund über­rascht es, dass zu ei-

nem Instru­ment, das glei­cher­ma­ßen der wissenschaftli-

chen Selbst­kon­trol­le wie der Qua­li­täts­ent­wick­lung die-

nen soll, bis­her Unter­su­chun­gen nahe­zu voll­stän­dig feh-

len – den Wis­sen­schaft­li­chen Bei­rä­ten inner­halb der

Wissenschaft.⁴ Über­ra­schend ist es nicht zuletzt, weil

die­se schät­zungs­wei­se 2.000 Bei­rä­te erheb­li­che Ressour-

cen im deut­schen Wis­sen­schafts­sys­tem bin­den: Die circa

14.500 Wis­sen­schaft­ler und Wis­sen­schaft­le­rin­nen, die

als Mit­glie­der oder wis­sen­schaft­li­che Koor­di­na­ti­on in

ihnen tätig sind, inves­tie­ren jähr­lich schätzungsweise

163.000 Stun­den Arbeits­zeit, was Per­so­nal­kos­ten von

rund 9,3 Mil­lio­nen Euro ent­spricht. Dazu kommen

knapp unter 18 Mil­lio­nen Euro Durchführungskosten

(vor­nehm­lich Rei­se- und Über­nach­tungs­kos­ten) für die

im Durch­schnitt ein­mal jähr­lich tagen­den Beiräte.

In die­sen Bei­rä­ten wer­den Wis­sen­schaft­ler von ande-

ren Wis­sen­schaft­lern in wis­sen­schaft­li­chen Fra­gen wis-

sen­schaft­lich bera­ten. Es fin­det mit­hin eine Selbstbera-

tung des Wis­sen­schafts­sys­tems statt. Sol­che Bei­rä­te die-

nen – so auch ihre Selbst­be­schrei­bung – der wissen-

schaft­li­chen Bera­tung wis­sen­schaft­li­cher Ein­hei­ten (wie

hoch­schu­li­schen und außer­uni­ver­si­tä­ren Insti­tu­ten, For-

schungs­pro­jek­ten, För­der­pro­gram­men, Zeitschriften,

Stu­di­en­gän­gen usw.) durch exter­ne Wissenschaftlerin-

nen und Wis­sen­schaft­ler. Sie die­nen mit­hin nicht der

Selbst­ver­wal­tung (wie inter­ne For­schungs­rä­te) und re-

prä­sen­tie­ren nicht die Inter­es­sen ande­rer gesellschaftli-

cher Sub­sys­te­me (wie stake­hol­der­do­mi­nier­te Fachbeirä-

te oder Hochschulräte).

Vor die­sem Hin­ter­grund ver­ste­hen wir Wissenschaft-

liche Bei­rä­te als kol­le­gia­le Gre­mi­en, die (a) Beratungs-

leis­tun­gen für wis­sen­schaft­li­che Ein­hei­ten bzw. Akteure

erbrin­gen, (b) mehr­heit­lich aus Wissenschaftlerinnen

und Wis­sen­schaft­lern zusam­men­ge­setzt sind, wobei ©

die Rol­le letz­te­rer dadurch defi­niert ist, dass nicht nur

eine aka­de­mi­sche Aus­bil­dung durch­lau­fen wur­de, son-

dern gegen­wär­tig – neben der Beiratsmitgliedschaft –

eine Posi­ti­on im Wis­sen­schafts­be­trieb besetzt wird bzw.

bis vor der Pen­sio­nie­rung besetzt wurde.

Fest­le­gung (a) unter­stellt, dass Bei­rä­te im Kern stets

mit Bera­tungs­auf­ga­ben betraut sind, was nicht aus-

schließt, dass sie auch ande­re Funk­tio­nen übernehmen

kön­nen, z.B. die Stär­kung der Legi­ti­ma­ti­on im Fal­le ei-

ner insti­tu­tio­nel­len Kri­se. Fest­le­gung (b) wur­de getrof-

fen, um Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te von Praxisbeiräten,

Hoch­schul­rä­ten und ande­ren Bei­rats­for­men abzugren-

zen, in denen Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wissenschaftler

in der Min­der­heit sind. Unter­stellt wird, dass in wissen-

schaft­ler­do­mi­nier­ten Bei­rä­ten Qua­li­täts­fra­gen unter

dem Pri­mat wis­sen­schafts­in­ter­ner (und nicht z.B. be-

Andre­as Beer, Dani­el Hech­ler, Peer Pasternack

Von und für die Wissenschaft

Funk­tio­nen und Ver­or­tung Wissenschaftlicher

Bei­rä­te im deut­schen Wis­sen­schafts­sys­tem1

1

Der Bei­trag beruht auf den Ergeb­nis­sen eines vom BMBF

geför­der­ten For­schungs­pro­jekts. Die explo­ra­ti­ve Untersuchung

umfass­te (a) eine Land­schafts­kar­tie­rung zum Vorhandensein

und den Cha­rak­te­ris­ti­ka Wis­sen­schaft­li­cher Bei­rä­te im deutschen

Wis­sen­schafts­sys­tem, (b) Tie­fen­son­die­run­gen zur Ermittlung

des Nut­zens und der (mone­tä­ren und zeit­li­chen) Kos­ten solcher

Bei­rä­te, © die Ent­wick­lung eines Abschät­zungs­mo­dells zwischen

unter­schied­li­chen Kos­ten- und Nut­zen­ar­ten. Die Ergeb­nis­se wur-

den kürz­lich in Form einer Mono­gra­fie ver­öf­fent­licht, Informatio-

nen zu die­ser sowie zum Pro­jekt unter https://www.hof.uni-halle.

de/­pu­bli­ka­ti­on/­der-wis­sen­schaft­li­che-bei­ra­t/.

2

Luh­mann, Die Wis­sen­schaft der Gesell­schaft, Frank­furt am Main,

1990.

3

Starck, Peer Review für wis­sen­schaft­li­che Fach­jour­na­le, Wiesba-

den, 2018, S. 39.

Die­se Bei­rä­te wer­den im Fol­gen­den stets als Wissenschaftliche

Bei­rä­te bezeich­net, um sie von ande­ren Bei­rats­ar­ten abzugrenzen.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 3 9 — 1 4 8

1 4 0

Ahle­mey­er, Sys­te­mi­sche Orga­ni­sa­ti­ons­be­ra­tung und Soziologie,

S. 82, in: von Alemann/Vogel (Hrsg.), Sozio­lo­gi­sche Beratung.

Pra­xis­fel­der und Per­spek­ti­ven, Opla­den, 1996. Kah­lert, Ent­gren-

zung zwi­schen Wis­sen­schaft und Pra­xis? Kri­ti­sche Reflexionen

am Bei­spiel der sozio­lo­gi­schen Bera­tung, S. 132–133, in: Hölscher/

Sucha­nek (Hrsg.), Wis­sen­schaft und Hoch­schul­bil­dung im

Kon­text von Wirt­schaft und Medi­en, Wies­ba­den, 2011. Lentsch,

Wis­sen­schaft­li­che Poli­tik­be­ra­tung: Orga­ni­sa­ti­ons­for­men und

Gestal­tungs­ele­men­te, S. 321, in: Simon et al. (Hrsg.), Handbuch

Wis­sen­schafts­po­li­tik, 2. Auf­la­ge, Wies­ba­den, 2016.

6

Ahle­mey­er, Sys­te­mi­sche Orga­ni­sa­ti­ons­be­ra­tung und Soziologie,

S. 79, in: von Alemann/Vogel (Hrsg.), Sozio­lo­gi­sche Beratung.

Pra­xis­fel­der und Per­spek­ti­ven, Opla­den, 1996.

7

Kah­lert, Ent­gren­zung zwi­schen Wis­sen­schaft und Pra­xis? Kriti-

sche Refle­xio­nen am Bei­spiel der sozio­lo­gi­schen Bera­tung, S. 124,

in: Hölscher/Suchanek (Hrsg.), Wis­sen­schaft und Hochschulbil-

dung im Kon­text von Wirt­schaft und Medi­en, Wies­ba­den, 2011.

8

Cal­le, Zur sozia­len Wirk­sam­keit sozio­lo­gi­scher Bera­tung, S. 151,

in: Alemann/Vogel (Hrsg.), Sozio­lo­gi­sche Bera­tung. Praxisfelder

und Per­spek­ti­ven, Opla­den, 1996.

9

Ahle­mey­er, Sys­te­mi­sche Orga­ni­sa­ti­ons­be­ra­tung und Soziologie,

S. 79–80, in: von Alemann/Vogel (Hrsg.), Sozio­lo­gi­sche Beratung.

Pra­xis­fel­der und Per­spek­ti­ven, Opla­den, 1996.

10

Kah­lert, Ent­gren­zung zwi­schen Wis­sen­schaft und Pra­xis? Kriti-

sche Refle­xio­nen am Bei­spiel der sozio­lo­gi­schen Bera­tung, S. 132,

in: Hölscher/Suchanek (Hrsg.), Wis­sen­schaft und Hochschulbil-

dung im Kon­text von Wirt­schaft und Medi­en, Wies­ba­den, 2011.

11

Ahle­mey­er, Sys­te­mi­sche Orga­ni­sa­ti­ons­be­ra­tung und Soziologie,

S. 80, in: von Alemann/Vogel (Hrsg.), Sozio­lo­gi­sche Beratung.

Pra­xis­fel­der und Per­spek­ti­ven, Opla­den, 1996.

12

Zu den dabei nicht hin­ter­geh­ba­ren Pro­ble­men struktureller

Kopp­lung sie­he Buch­holz, Pro­fes­sio­na­li­sie­rung der wissenschaftli-

chen Poli­tik­be­ra­tung? Inter­ak­ti­ons- und professionssoziologische

Per­spek­ti­ven, Bie­le­feld, 2008.

13

Vgl. Schi­mank, Leis­tungs­be­ur­tei­lung von Kol­le­gen als Politik-

bera­tung. Am Bei­spiel von Eva­lua­tio­nen im Hochschulsystem,

in: Schützeichel/Brüsemeister (Hrsg.), Die bera­te­ne Gesellschaft,

Wies­ba­den, 2004.

triebs­wirt­schaft­li­cher) Logi­ken dis­ku­tiert wer­den. Fest-

legung © grenzt Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te von Akteu-

ren ab, wel­che sich haupt­be­ruf­lich der Bera­tung inner-

halb des Wis­sen­schafts­sys­tems wid­men. Die­se Akteure

kön­nen durch­aus auch Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wis-

sen­schaft­ler sein, bie­ten jedoch mit eige­nen Beratungs-

ein­rich­tun­gen (teil-)selbstständig ein Beratungsportfolio

an.

II. Funk­tio­nen

1. Kern­funk­tio­nen

Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te haben im Wesent­li­chen drei

Funk­tio­nen: Sie wer­den als ‚kri­ti­sche Freun­de‘ beratend

tätig oder/und zur Eva­lua­ti­on ein­ge­setzt oder/und für

Repu­ta­ti­ons­zwe­cke unterhalten.

Ent­spre­chend der pro­fes­sio­nel­len Nor­men der Wis-

sen­schaft erfolgt die Tätig­keit Wis­sen­schaft­li­cher Beiräte

meist in der Form der Peer-Bera­tung, d.h. einer Begut-

ach­tung durch mög­lichst aner­kann­te Kol­le­gin­nen und

Kol­le­gen des­sel­ben oder eines angren­zen­den Fachge-

biets. Die­se Art der Bera­tung setzt vor­aus, dass die Bera-

ten­den kei­ne Ange­hö­ri­gen der bera­te­nen Ein­heit, wohl

aber der Dis­zi­plin oder des Fel­des sind. Die­se minimale

Unab­hän­gig­keit stellt eine Son­der­form der Bera­tung dar,

denn Bera­tung basiert ‚im Nor­mal­fall‘ auf einer klaren

Tren­nung von Bera­ter- und Klientensystem.⁵ In der klas-

sischen Bera­tung sol­len die Bera­ten­den die „Wirk­lich-

keits­kon­struk­tio­nen“ der Bera­te­nen „mit ande­ren Vor-

stel­lun­gen und Erfah­run­gen beob­ach­ten und aus der

Dif­fe­renz geeig­ne­te Inter­ven­tio­nen ablei­ten“ können.⁶

Sol­che Inter­ven­tio­nen kön­nen „Pro­blem­lö­sung durch

Kom­mu­ni­ka­ti­on und Inter­ak­ti­on“, „Trans­fer von Infor-

matio­nen“ oder „Bestä­ti­gung bzw. Legi­ti­ma­ti­on von

Hand­lun­gen“ umfassen.⁷ Sie kön­nen aber auch einfach

Zeit­ge­winn für die (zeit­auf­wen­dig) bera­te­ne Organisati-

on bie­ten, der es erlaubt, anste­hen­de Entscheidungen

vor­erst aufzuschieben.⁸ Stets nötig ist dabei eines: Die

Gren­zen der „Sozialsysteme“⁹ bzw. „Hand­lungs­sys­te-

me“10 des Kli­en­ten und des Bera­ters müs­sen überschrit-

ten wer­den, um die Her­aus­bil­dung eines tem­po­rä­ren Be-

ratungs­sys­tems als midd­le ground11 zu ermög­li­chen, in

dem unter­schied­li­che Logi­ken und Relevanzgesichts-

punk­te aufeinandertreffen.12 Wis­sen­schaft­li­che Beiräte

stel­len vor die­sem Hin­ter­grund also eine Anoma­lie dar,

wobei sol­che Anoma­lien auch in eini­gen ande­ren Bera-

tungs­kon­tex­ten zu fin­den sind, z.B. bei praxisnaher

Wirt­schafts­be­ra­tung.

Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te bera­ten jeden­falls, sie sanktio-

nie­ren jedoch nicht. Selbst eva­lua­tiv täti­ge Bei­rä­te rich-

ten ihre Emp­feh­lun­gen an Drit­te, wel­che in der Umset-

zung der Emp­feh­lun­gen frei sind. Gera­de die Entkopp-

lung der Leis­tungs­be­ur­tei­lung von dar­auf basierenden

(Ressourcen-)Entscheidungen sowie die Orientierung

auf fach­li­che Fra­gen ist zumeist Vor­aus­set­zung der

Bereit­schaft, an sol­chen Bei­rä­ten mitzuwirken.13

2. Laten­te Funktionen

Die Bera­tung der Wis­sen­schaft durch Wis­sen­schaft ent-

spricht der klas­si­schen Vor­stel­lung der Qualitätssiche-

rung und ‑ent­wick­lung der Wis­sen­schaft durch Selbst-

steue­rung. Aller­dings ist zu beob­ach­ten, dass die Funkti-

onen Wis­sen­schaft­li­cher Bei­rä­te über Qualitätssicherung

hin­aus­ge­hen und auch im Bereich des­sen lie­gen, was

man ‚stra­te­gi­sche Qua­li­täts­er­wei­te­rungs­re­ser­ve‘ nennen

könn­te. Wis­sen­schaft agiert in einem kontingenten

gesell­schaft­li­chen Umfeld. In die­sem wer­den verschiede-

ne, bis­wei­len wider­sprüch­li­che Erwar­tun­gen an Qualität

der bzw. in der Wis­sen­schaft for­mu­liert. Hier bie­ten Bei-

räte die Mög­lich­keit, fle­xi­bel auf sol­che exter­nen Anfor-

derun­gen zu reagie­ren.Beer/Hechler/Pasternack · Von und für die Wis­sen­schaft 1 4 1

Es zei­gen sich zudem ver­schie­de­ne laten­te Beirats-

funk­tio­nen auf der Ebe­ne der Mit­glie­der. Die­se umfas-

sen die Mög­lich­keit zum Aus­tausch über Forschungs-

the­men und damit Fol­ge­kom­mu­ni­ka­tio­nen über (bes­te-

hen­de oder zukünf­ti­ge) For­schung bis hin zur Karriere-

opti­mie­rung – letz­te­res ins­be­son­de­re für die

ver­gleichs­wei­se weni­gen nicht­ha­bi­li­tier­ten Beiratsmit-

glie­der, die z.B. bei Zeit­schrif­ten- und in Fachgesell-

schafts­bei­rä­ten zu fin­den sind. Die Moti­va­ti­on der Bei-

rats­mit­glie­der speist sich vor allem aus professionellem

Ethos und indi­vi­du­el­lem Aner­ken­nungs­be­dürf­nis: Da

die Form der Qua­li­täts­si­che­rung durch einen Bei­rat star-

ke Ähn­lich­kei­ten zu ande­ren For­men wissenschaftlicher

Selbst­kon­trol­le auf­weist, ent­springt die Bereit­schaft, an

sol­chen Bei­rä­ten mit­zu­wir­ken in der Regel und vorran-

gig dem pro­fes­sio­nel­len Selbst­ver­ständ­nis der beteiligten

Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wis­sen­schaft­ler. Die­se Bereit-

schaft nimmt zu, wenn – abhän­gig von der Grö­ße und

Bedeu­tung der bei­rats­un­ter­hal­ten­den Ein­heit – die Bei-

rats­mit­glied­schaft als Aner­ken­nung und Auszeichnung

der eige­nen wis­sen­schaft­li­chen Leis­tun­gen erfahren

wird. Eine wei­te­re laten­te Bei­rats­funk­ti­on kann also

auch der wech­sel­sei­ti­ge Repu­ta­ti­ons­trans­fer sein.

III. Ver­or­tung im Nexus zwi­schen Funk­tio­nen und

Orga­ni­sa­ti­ons­for­men

Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te vari­ie­ren nicht nur nach ihrer

jewei­li­gen Funk­ti­on, wobei die Orga­ni­sa­ti­ons­form der

bei­rats­un­ter­hal­ten­den Ein­rich­tung wesent­lich die Funk-

tion des Bei­rats mit­be­stimmt. Viel­mehr zei­gen sich auch

Unter­schie­de in den Orga­ni­sa­ti­ons­for­men der Beiräte.

Um bei­des ein­zu­fan­gen, dif­fe­ren­zie­ren wir im Folgen-

den bei den bei­rats­un­ter­hal­ten­den Ein­rich­tun­gen zwi-

schen den For­men ‚wis­sen­schaft­li­cher Orga­ni­sa­ti­on‘ und

‚orga­ni­sier­ter Wissenschaft‘.

Typi­sche Bei­spie­le für wis­sen­schaft­li­che Organisatio-

nen sind uni­ver­si­tä­re oder außer­uni­ver­si­tä­re For-

schungs­ein­rich­tun­gen. Die­se Ein­rich­tun­gen bil­den den

orga­ni­sa­to­ri­schen Rah­men wis­sen­schaft­li­cher Aktivitä-

ten und die­nen den betei­lig­ten Akteu­ren als zentraler

Bezugs­punkt ihres wis­sen­schaft­li­chen Arbei­tens. Als

Teil wis­sen­schaft­li­cher Orga­ni­sa­tio­nen gel­ten auch jene

Struk­tu­ren, die wesent­lich durch die­se Organisationen

unter­hal­ten wer­den und zur Funk­ti­ons­er­fül­lung der Or-

gani­sa­ti­on bei­tra­gen, z.B. Stu­di­en­gän­ge an

Hoch­schu­len.

Die orga­ni­sier­te Wis­sen­schaft umfasst Einrichtungen,

die pri­mär der Kom­mu­ni­ka­ti­on inner­halb der relevan-

ten Com­mu­ni­ty und der Repu­ta­ti­ons­ver­ga­be dienen.

Auch die­se kön­nen Orga­ni­sa­ti­ons­cha­rak­ter haben. Al-

ler­dings die­nen sie wesent­lich dazu, Inter­es­sen zu orga-

nisie­ren, zumeist einer Dis­zi­plin oder eines Fachgebiets.

Mit­glie­der von Fach­ge­sell­schaf­ten etwa wer­den nicht

nur nicht für ihr Enga­ge­ment ent­lohnt, son­dern zahlen

im Regel­fall für ihre Mit­glied­schaft, was dann ebenso

gilt, wenn sie Mit­glie­der eines Bei­rats der Gesellschaft

sind (womit zugleich ein Aus­nah­me­fall benannt ist, da

Bei­rä­te von Fach­ge­sell­schaf­ten typi­scher­wei­se intern be-

setzt wer­den). Auch bei Zeit­schrif­ten erfolgt das Engage-

ment zumeist unent­gelt­lich – in der Regel durch den

Umstand ermög­licht, dass die Betei­lig­ten ihren Lebens-

unter­halt durch die Arbeit in einer wissenschaftlichen

Orga­ni­sa­ti­on sichern.

Die Unter­schei­dung von wis­sen­schaft­li­cher Organi-

sati­on und orga­ni­sier­ter Wis­sen­schaft schließt an die

Unter­schei­dung von Orga­ni­sa­ti­on und Pro­fes­si­on an.

Folgt man der Unter­schei­dung von Rol­len in organisier-

ter Wis­sen­schaft (Pro­fes­si­on) und wissenschaftlicher

Orga­ni­sa­ti­on (Beruf), dann fun­gie­ren Bei­rä­te pri­mär als

Instru­ment, um die jeweils ande­re Sei­te zu integrieren:

Orga­ni­sa­tio­nen bedür­fen einer­seits der Rück­bin­dung an

die Nor­men des Wis­sen­schafts­sys­tems auf organisatio-

naler Ebe­ne, denn wis­sen­schaft­li­che Organisationen

wei­sen – wie jede Orga­ni­sa­ti­on – Limi­tie­run­gen auf, die

sich aus ihrem Orga­ni­sa­ti­ons­cha­rak­ter erge­ben. Die Mi-

nimie­rung orga­ni­sa­ti­ons­spe­zi­fi­scher Limitierungen

kann durch Bei­rats­ak­ti­vi­tä­ten gesche­hen, wenn die­se ge-

gen­über der Ori­en­tie­rung an der orga­ni­sa­tio­na­len Logik

eine Ori­en­tie­rung an Wahr­heit und Repu­ta­ti­on – also

den wesent­li­chen Bezugs­grö­ßen des Wissenschaftssys-

tems – sicher­stel­len und kommunizieren.

Ande­rer­seits bedarf die Pro­fes­si­on der Organisation:

Ein­rich­tun­gen der orga­ni­sier­ten Wis­sen­schaft bestim-

men wesent­lich die Prü­fung von Wahr­heit und Vergabe

von Repu­ta­ti­on mit, ver­fü­gen aber nur sel­ten über hin-

rei­chen­de Orga­ni­sa­ti­ons­struk­tu­ren, um alle wesentli-

chen Arbeits­schrit­te intern durch­zu­füh­ren. Entspre-

chend müs­sen sie einen kon­ti­nu­ier­li­chen Zugriff auf Per-

sonal und Res­sour­cen der Wissenschaftsorganisationen

absi­chern, die im Sin­ne der Com­mu­ni­ty zusammenge-

führt wer­den. Im Fall der orga­ni­sier­ten Wis­sen­schaft ge-

schieht die­se Absi­che­rung unter ande­rem durch Wissen-

schaft­li­che Bei­rä­te, wel­che die Hand­lungs­fä­hig­keit der

unter­hal­ten­den Ein­rich­tun­gen erwei­tern, bei Zeitschrif-

ten z.B. durch die Nut­zung der Mit­glie­der als Review-

erin­nen und Reviewer.

Die zen­tra­len Funk­tio­nen und Res­sour­cen der Wis-

sen­schaft­li­chen Bei­rä­te stel­len die zwei­te Dimen­si­on ih-

rer Ver­or­tung dar. Wo Bei­rä­te zur Qua­li­täts­ent­wick­lungO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 3 9 — 1 4 8

1 4 2

14

Luh­mann, Die Wis­sen­schaft der Gesell­schaft, Frank­furt am Main,

1990, S. 167ff.

15

Repu­ta­ti­on wird zwar in ers­ter Linie an For­schen­de verliehen,

aber auch Orga­ni­sa­tio­nen wie Insti­tu­te oder auch Tagungen

kön­nen von ihr profitieren.

ein­ge­setzt wer­den, betrei­ben sie Kom­mu­ni­ka­ti­on, wel-

che sich an der Leit­un­ter­schei­dung wahr/falsch orien-

tiert und somit inhalt­li­che, oft­mals fach­lich sehr spezifi-

sche Exper­ti­se vor­aus­setzt. Die­se Exper­ti­se bil­det eine

Grund­vor­aus­set­zung, damit Wis­sen­schaft­li­che Beiräte

zur Qua­li­täts­ent­wick­lung der bera­te­nen Einrichtung

bei­tra­gen kön­nen. Da die Rezep­ti­ons­res­sour­cen wissen-

schaft­li­cher Akteu­re begrenzt sind, wird im Wissen-

schafts­sys­tem wich­ti­ge Kom­mu­ni­ka­ti­on durch Aus-

zeich­nung mit Repu­ta­ti­on mar­kiert. Die­se Orientierung

an Repu­ta­ti­on voll­zieht eine Posi­tiv­aus­le­se, steu­ert die

Auf­merk­sam­keit wis­sen­schaft­li­cher Akteu­re und redu-

ziert Infor­ma­ti­ons­las­ten. Repu­ta­ti­on eig­net sich zudem,

um Qua­li­tät gegen­über dis­zi­plin­frem­den oder gar wis-

sen­schafts­exter­nen Adres­sa­ten zu signalisieren.14 Ein In-

diz für star­ke Repu­ta­ti­ons­ori­en­tie­rung eines Bei­rats ist

das Her­aus­stel­len repu­tier­li­cher Mit­glie­der in der öffent-

lichen Kom­mu­ni­ka­ti­on über die­se Beiräte.15 Die Bereit-

stel­lung von Repu­ta­ti­on durch Wis­sen­schaft­li­che Beiräte

bil­det – gera­de gegen­über einem fach­frem­den Publi-

kum, z.B. För­de­rern – die zwei­te Vor­aus­set­zung, damit

die­se zur Qua­li­täts­ent­wick­lung einer wissenschaftlichen

Ein­heit bei­tra­gen können.

Um wis­sen­schafts­in­tern oder ‑extern Ver­trau­en zu

gene­rie­ren, akzen­tu­ie­ren Wis­sen­schaft­li­che Beiräte

wahl­wei­se wis­sen­schaft­li­che Kom­mu­ni­ka­ti­on, die pri-

mär an der Unter­schei­dung von wahr und falsch orien-

tiert ist, oder sie stel­len die Repu­ta­ti­on der Beiratsmit-

glie­der her­aus bzw. las­sen sie her­aus­stel­len. Bei­de Kom-

muni­ka­ti­ons­va­ri­an­ten erhö­hen die Anschlusschancen

für wei­te­re Kom­mu­ni­ka­ti­on, d.h. der betref­fen­de Beirat

bleibt gefragt. Betont wer­den muss dabei, dass sich die

Ori­en­tie­run­gen an Wahr­heit oder Repu­ta­ti­on nicht ge-

gen­sei­tig aus­schlie­ßen, son­dern ein Kon­ti­nu­um darstel-

len, schließ­lich ist Repu­ta­ti­on Ergeb­nis posi­tiv markier-

ter Wahr­heits­kom­mu­ni­ka­ti­on.

Für die Ver­or­tung einer Ein­rich­tung mit Bei­rat frag-

ten wir zunächst nach ihrer Orga­ni­sa­ti­ons­form: Ist sie

eine wis­sen­schaft­li­che Orga­ni­sa­ti­on oder Teil der orga­ni-

sier­ten Wis­sen­schaft? Von den acht Typen wissenschaftli-

cher Ein­hei­ten, die in unse­re Erhe­bun­gen einbezogen

waren, fal­len fünf in die Kate­go­rie wis­sen­schaft­li­che Or-

gani­sa­ti­on: außer­uni­ver­si­tä­re Forschungseinrichtungen

(auFE), För­der­pro­gram­me, For­schungs­pro­jek­te, hoch-

schu­li­sche Insti­tu­te und Stu­di­en­gän­ge. Die verbleiben-

den Drei hin­ge­gen – Fach­ge­sell­schaf­ten, Fachzeitschrif-

ten und wis­sen­schaft­li­che Prei­se (Preis­ju­rys) – stellen

Ein­rich­tun­gen der orga­ni­sier­ten Wis­sen­schaft dar.

Als zwei­tes Kri­te­ri­um einer Ver­or­tung nutz­ten wir

die zen­tra­len Res­sour­cen des jewei­li­gen Bei­rats. Die

Nut­zung die­ser Res­sour­cen resul­tiert aus der Fokussie-

rung der Bei­rats­tä­tig­keit auf ent­we­der wissenschaftliche

Fra­ge­stel­lun­gen oder das Gene­rie­ren von Ver­trau­en auf

Grund­la­ge von Repu­ta­ti­on. Für die­se Ein­ord­nung haben

wir auf zwei Daten zurück­ge­grif­fen: den Verbreitungs-

grad der Wis­sen­schaft­li­chen Bei­rä­te und deren Präsenta-

tion durch die bera­te­ne Ein­heit. Der Verbreitungsgrad

hängt stark davon ab, ob die Ein­rich­tung der Bei­rä­te fa-

kul­ta­tiv erfolgt oder obli­ga­to­risch (und damit stark for-

mali­siert, z.B. bei der Max-Planck-Gesell­schaft) ist, ar-

beits­or­ga­ni­sa­to­ri­sche Aspek­te die Ein­rich­tung eines Bei-

rats nahe­le­gen (etwa die Kon­trol­le und Unterstützung

der Lei­tun­gen von Fach­ge­sell­schaf­ten) oder mittels

Trans­pa­renz und Repu­ta­ti­on extern Aufmerksamkeit

und Ver­trau­en erzeugt wer­den sollen.

Im Ergeb­nis lässt sich fest­hal­ten, dass die Wahrheits-

ori­en­tie­rung der Bei­rats­ak­ti­vi­tä­ten am ein­deu­tigs­ten bei

außer­uni­ver­si­tä­ren For­schungs­ein­rich­tun­gen ist. Dank

ihrer Ori­en­tie­rung an wis­sen­schaft­li­che Exper­ti­se sind

die dor­ti­gen Bei­rä­te durch Bereit­stel­lung von (oft­mals

inter­dis­zi­pli­nä­rer und inter­na­tio­na­ler) Exper­ti­se an der

Qua­li­täts­ent­wick­lung betei­ligt; die Repu­ta­ti­on der Bei-

rats­mit­glie­der wird kaum für Aus­ein­an­der­set­zun­gen mit

exter­nen Anfor­de­run­gen mobi­li­siert. Zwar verweisen

die bei­den For­schungs­or­ga­ni­sa­tio­nen Max-Planck-Ge-

sell­schaft und Wis­sen­schafts­ge­mein­schaft Gott­fried Wil-

helm Leib­niz in ihrer Öffent­lich­keits­ar­beit stets auf ihre

Bei­rä­te und wei­sen auch deren Mit­glie­der aus. Dabei

geht es jedoch weni­ger um das Gene­rie­ren von Vertrau-

en in die indi­vi­du­el­le Ein­rich­tung als viel­mehr darum,

den Voll­zug der Orga­ni­sa­ti­ons­re­geln zur Qualitätssiche-

rung zu doku­men­tie­ren. Die­ser rou­ti­ni­sier­te Vollzug

und des­sen eben­so rou­ti­ni­sier­te Kom­mu­ni­ka­ti­on er-

zeugt Legi­ti­ma­ti­on und damit Legi­ti­mi­tät durch

Ver­fah­ren.

Eine weni­ger ein­deu­ti­ge Ori­en­tie­rung lässt sich hin-

sicht­lich der Bei­rats­aus­rich­tung bei hoch­schu­li­schen In-

sti­tu­ten fest­stel­len. In den weni­gen Fäl­len, in denen nach

unse­ren Erhe­bun­gen über­haupt ein Wissenschaftlicher

Bei­rat unter­hal­ten wird, bleibt die Außen­dar­stel­lung re-

lativ vage. Dies kann ver­schie­de­ne Ursa­chen haben: Ent-

weder wird die Außen­dar­stel­lung als unwich­tig bewer-

tet, da der Bei­rat als inter­nes Bera­tungs­in­stru­ment ver-

stan­den wird. Oder die Unbe­stimmt­heit dient dazu, die

Ein­be­zie­hung und Auf­ga­ben der Mit­glie­der fle­xi­bel zu

gestal­ten – was auch die Mög­lich­keit ein­schließt, denBeer/Hechler/Pasternack · Von und für die Wis­sen­schaft 1 4 3

16

Beck, Güte­kri­te­ri­en zur Bewer­tung von Wissenschafts‌ preisen,

Ulm, 2013, S. 20.

Bei­rat als Fas­sa­de zu nut­zen und ledig­lich im Bedarfsfall

zu akti­vie­ren. Gera­de in sol­chen Situa­tio­nen ist damit zu

rech­nen, dass dies mit Ver­weis auf die Repu­ta­ti­on der

Bei­rats­mit­glie­der erfolgt.

Eine star­ke Repu­ta­ti­ons­ori­en­tie­rung Wissenschaftli-

cher Bei­rä­te ist, aus­ge­hend von unse­ren Erhe­bun­gen, so-

wohl bei För­der­pro­gram­men als auch Forschungspro-

jek­ten gege­ben. Zunächst lässt sich für bei­de festhalten,

dass Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te nur sel­ten unterhalten

wer­den. Wo dies der Fall ist, zei­gen sich Unter­schie­de je

nach För­de­rer: Bei För­der­pro­gram­men, die von Bundes-

minis­te­ri­en unter­hal­ten wer­den, agie­ren Bei­rä­te in einer

Dop­pel­funk­ti­on aus Wis­sen­schafts- und Politikberatung

und damit in gro­ßer Nähe zu poli­ti­schen Akteu­ren. Ihre

Bera­tung wäh­rend der Durch­füh­rung des Förderpro-

gramms kommt den wis­sen­schaft­li­chen Pro­jek­ten und

damit der Wis­sen­schaft zugu­te, wäh­rend ihre Tätigkeit

vor und ggf. nach der Pro­gramm­durch­füh­rung auf poli-

tische Akteu­re fokus­siert ist. Öffent­lich dokumentiert

wird in der Regel nicht die kon­kre­te Arbeits­wei­se der

Bei­rä­te, son­dern nur deren Zusam­men­set­zung. Das

dient ver­mut­lich dazu, die Unab­hän­gig­keit der Mitglie-

der als Garan­ten für die wis­sen­schaft­li­che Qua­li­tät und

Rele­vanz des För­der­pro­gramms herauszustellen.

Ver­brei­te­ter sind Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te bei Pro-

jek­ten von Pro­gram­men, die von der Deut­schen For-

schungs­ge­mein­schaft geför­dert wer­den. Von­sei­ten der

DFG gibt es kei­ne ver­bind­li­chen Vor­ga­ben für die Bei-

rats­ge­stal­tung. Ihre öffent­li­che Dar­stel­lung beschränkt

sich zumeist dar­auf, die Mit­glie­der zu benen­nen. Ent-

spre­chend lässt sich ver­mu­ten, dass die Bei­rä­te lediglich

punk­tu­ell mobi­li­siert wer­den, etwa um im Rah­men von

För­der­an­trä­gen – sei es bei Erst­be­wil­li­gung oder bei Ver-

län­ge­rung – vor allem mit­tels Repu­ta­ti­on die Bewilli-

gungs­chan­cen zu erhö­hen. Eine Aus­nah­me stel­len die

Lang­zeit­pro­jek­te der Uni­on der deut­schen Akademien

der Wis­sen­schaf­ten dar. Hier sind Bei­rä­te obligatorisch

und ori­en­tie­ren – ana­log zu Bei­rä­ten bei Insti­tu­ten von

For­schungs­or­ga­ni­sa­tio­nen – als Qualitätssicherungsins-

tru­men­te nahe­zu aus­schließ­lich an der Nut­zung von Ex-

per­ti­se. Repu­ta­ti­ons­fra­gen spie­len daher eine im Ver-

gleich sekun­dä­re Rolle.

Bei der Orga­ni­sa­ti­ons­form der orga­ni­sier­ten Wissen-

schaft vari­ie­ren die domi­nan­ten Ori­en­tie­run­gen der

Wis­sen­schaft­li­chen Bei­rä­te gleich­falls. Hier las­sen sich

zu den drei Ein­rich­tun­gen wis­sen­schaft­li­che Preise,

Fach­ge­sell­schaf­ten und Fach­zeit­schrif­ten auch drei ver-

schie­de­ne Ein­schät­zun­gen tref­fen: pri­mär Ver­trau­en/­Re-

puta­ti­ons­ori­en­tie­rung, pri­mär Exper­ti­se/­Wahr­heits­ori-

entie­rung und sowohl-als-auch.

Die Jurys wis­sen­schaft­li­cher Prei­se sind als die Beirä-

te mit der deut­lichs­ten Repu­ta­ti­ons­ori­en­tie­rung einzu-

ord­nen – was nicht über­ra­schen kann, zielt die Verlei-

hung von Prei­sen doch gera­de auf die Zuwei­sung von

Repu­ta­ti­on. Die Aus­wahl der Jury­mit­glie­der dient der

Her­stel­lung von Anschluss­fä­hig­keit für wissenschaftli-

che und teil­wei­se außer­wis­sen­schaft­li­che Communities

durch die Len­kung von Auf­merk­sam­keit. Preis­ju­rys prä-

mie­ren nicht nur wis­sen­schaft­li­che Leis­tun­gen, sondern

reagie­ren auch auf sozia­le Signa­le aus der wissenschaftli-

chen Com­mu­ni­ty. Um dies umset­zen zu kön­nen, werden

die Ver­ga­be­kri­te­ri­en oft­mals bewusst unein­deu­tig gehal-

ten, so dass sich ihre Anwen­dung kaum überprüfen

lässt.16 Nicht zuletzt, um die­se Unbe­stimmt­heit abzufan-

gen, muss auf die Repu­ta­ti­on der Jury (d.h. des Beirats)

ver­wie­sen werden.

Bei­rä­te von Fach­ge­sell­schaf­ten stel­len, wie erwähnt,

inso­fern eine Aus­nah­me dar, als ihre Mit­glie­der nicht or-

gani­sa­ti­ons­extern rekru­tiert wer­den (kön­nen). Die Aus-

wahl der Bei­rats­mit­glie­der zielt hier auf gleichmäßige

Reprä­sen­ta­ti­on unter­schied­li­cher Schu­len und/oder Be-

lan­ge inner­halb der Dis­zi­plin. Kan­di­da­tur wie auch Wahl

der Mit­glie­der ver­dankt sich weit mehr als bei anderen

Bei­rä­ten – neben der Ein­bin­dung in die Community –

sozia­len Kri­te­ri­en, z.B. Netz­wer­ken. Ein­mal konstituiert,

ist die Fokus­sie­rung auf das Wahr­heits­kri­te­ri­um jedoch

zen­tral. Die Bei­rä­te bera­ten mit ihrer Exper­ti­se Vorstand

oder Prä­si­di­um und füh­ren wis­sen­schaft­li­che Aktivitä-

ten (Tagun­gen, Arbeits­krei­se, Ver­fas­sen von Stellung-

nah­men) durch. In ihrer prak­ti­schen Arbeit spie­len Re-

puta­ti­ons­fra­gen nur eine unter­ge­ord­ne­te Rolle.

Bei Fach­zeit­schrif­ten lässt sich kei­ne ein­deu­ti­ge Ori-

entie­rung der Bei­rä­te an Wahr­heit oder Repu­ta­ti­on er-

ken­nen. In den Beschrei­bun­gen der Ver­la­ge, aber auch

in der Bezeich­nung und der Beset­zung wird eine starke

Hete­ro­ge­ni­tät der zuge­dach­ten Auf­ga­ben erkennbar.

Die­se rei­chen von der direk­ten Mit­wir­kung an der re-

dak­tio­nel­len Kern­ar­beit über die Bera­tung hinsichtlich

der Grund­aus­rich­tung der Zeit­schrift bis zum Unterhal-

ten von Bei­rä­ten aus­schließ­lich zur Gene­rie­rung von

Ver­trau­en und Auf­merk­sam­keit in der rele­van­ten Com-

muni­ty mit­tels Reputation.

Fach­zeit­schrif­ten unter­hal­ten daher nicht selten

meh­re­re von­ein­an­der unab­hän­gi­ge Bei­rats­ar­ten: Die

eine dient pri­mär der Ein­wer­bung und Begutachtung

von Bei­trä­gen und ist so dem Kri­te­ri­um Exper­ti­se undO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 3 9 — 1 4 8

1 4 4

damit Wahr­heits­ori­en­tie­rung zuzu­ord­nen. Die zweite

Art von Zeit­schrif­ten­bei­rä­ten wird dage­gen par­al­lel zur

ers­ten sowie zur eigent­li­chen Redak­ti­on unter­hal­ten und

weist eine ein­deu­ti­ge Repu­ta­ti­ons­ori­en­tie­rung auf. Diese

Bei­rä­te über­neh­men – ähn­lich wie Preis­ju­rys – die Funk-

tion, durch Auf­nah­me mög­lichst pro­mi­nen­ter Mitglie-

der die Repu­ta­ti­on der Zeit­schrift zu stei­gern und damit

Ver­trau­en und Auf­merk­sam­keit zu gene­rie­ren. Sie sind

in der Pra­xis oft inak­tiv und erfor­dern auch kein Enga-

gement ihrer Mit­glie­der. Die­se wie­der­um erhal­ten ihre

Mit­glied­schaft nur auf­grund die­ser Prä­mis­se aufrecht.

Ein Wech­sel zwi­schen bei­den Bei­rats­for­men ist kaum

mög­lich, da die Mit­glie­der des ers­ten Typs oft­mals weni-

ger Repu­ta­ti­on auf­wei­sen als die des zwei­ten. Mitglieder

des zwei­ten wären auf­grund ein­ge­schränk­ter Zeitres-

sourcen nicht zu (rela­tiv kon­stan­ter) akti­ver Mit­ar­beit zu

bewe­gen.

Daher fal­len Bei­rä­te bei Fach­zeit­schrif­ten in unserer

Aus­wer­tung sowohl ins Feld der Wahr­heits- als auch in

das der Repu­ta­ti­ons­ori­en­tie­rung. Wohl­ge­merkt: Wel-

cher Art der jewei­li­ge Bei­rat einer Zeit­schrift zuzuord-

nen ist, lässt sich nicht an sei­ner Bezeich­nung festma-

chen. Ein Advi­so­ry Board kann Exper­ti­se oder Reputati-

on bei­steu­ern, eben­so ein Sci­en­ti­fic Com­mit­tee oder Ex-

ter­nal Advi­sors. Gera­de die­se Unschär­fe zwischen

Bezeich­nung und Funk­ti­on ermög­licht es Fachzeit-

schrif­ten, Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wis­sen­schaft­ler auf

unter­schied­lichs­te Wei­se einzubinden.

Die Ein­ord­nung der Unter­su­chungs­ein­hei­ten auf den

Ach­sen Wahr­heits­ori­en­tie­rung und Reputationsorien-

tie­rung ergibt fol­gen­de Verteilung:

Damit kön­nen wir vier grund­le­gen­de Typen von

Wis­sen­schaft­li­chen Bei­rä­ten iden­ti­fi­zie­ren. Zuerst den

Typus des an wis­sen­schaft­li­chen Wahr­heits­kri­te­ri­en ori-

entier­ten Bei­rats bei wis­sen­schaft­li­chen Organisationen;

die­ser ist bei den meis­ten der unter­such­ten Einheiten

anzu­tref­fen. Wahr­heits­ori­en­tier­te Bei­rä­te fin­den sich

auch in Ein­hei­ten der orga­ni­sier­ten Wis­sen­schaft. Diese

stel­len den zwei­ten Typus Wis­sen­schaft­li­cher Beiräte

dar. Der drit­te und der vier­te Typus wer­den von Beiräten

gebil­det, die stär­ker repu­ta­ti­ons­ori­en­tiert sind und sich

ent­we­der in wis­sen­schaft­li­chen Orga­ni­sa­tio­nen oder der

orga­ni­sier­ten Wis­sen­schaft fin­den. Empi­risch ist jedoch

der Typ des Bei­rats, der von Wissenschaftsorganisatio-

nen unter­hal­ten wird und pri­mär oder ausschließlich

der Gene­rie­rung von Ver­trau­en via Repu­ta­ti­on dient,

nicht auf­find­bar. Die­se Funk­ti­on wird bedarfs­wei­se von

Bei­rä­ten abge­deckt, die wahr­heits­ori­en­tiert agieren.

IV. Umgang mit Dysfunktionalitäten

Mit­tels unse­rer Unter­su­chun­gen konn­te vornehmlich

ein Ein­blick in akti­ve und damit funk­tio­nie­ren­de Bei-

rats­struk­tu­ren gewon­nen wer­den. Durch Nachfragen

konn­ten jedoch auch Erfah­run­gen von Beiratsmitglie-

dern sowie ‑koor­di­na­to­ren mit Bei­rä­ten, aus denen sie

aus­ge­schie­den sind, auf­ge­nom­men wer­den. Dabei zeigte

sich: Unzu­frie­den­heit bei Bei­rats­mit­glie­dern stellt sich

meist aus zwei Grün­den ein – einer­seits eine negative

Zeit­bi­lanz, ande­rer­seits der Wahr­neh­mung der Bera-

tungs­ar­beit als ein­fluss­los, was wie­der­um als Malus für

die durch Bei­rats­ak­ti­vi­tä­ten ver­nutz­te Zeit verbucht

wird. Wenn Mit­glie­der eines Bei­rats den Ein­druck der

Wir­kungs­lo­sig­keit gewin­nen, so reagie­ren sie mit stark

ein­ge­schränk­ter oder kom­plett aus­blei­ben­der Mitarbeit,

jedoch kaum mit for­mel­lem Aus­tritt. Jeden­falls beein-

flusst das dann die (ggf. laten­ten) Funk­tio­nen des Beirats

für die bera­te­ne Ein­rich­tung negativ.

Einem Aus­tritt als Reak­ti­on auf (gefühl­te) Einflusslo-

sig­keit steht ein sehr hohes Loya­li­täts­emp­fin­den gegen-

über. Die­ses kann sich auf die kon­kre­te bera­te­ne Ein-

rich­tung, auf die ver­tre­te­ne For­schungs­dis­zi­plin (bzw.

das For­schungs­feld) oder auf das Wissenschaftssystem

ins­ge­samt bezie­hen. Die Wahr­neh­mung der eigenen

Rol­le als Wis­sen­schaft­le­rin oder Wis­sen­schaft­ler impli-

ziert für die gro­ße Mehr­zahl der Befrag­ten die Peer-Be-

ratung – und Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te wer­den als eineBeer/Hechler/Pasternack · Von und für die Wis­sen­schaft 1 4 5

17

Einen kon­flikt­ar­men Anlass, um aus Bei­rä­ten auszuscheiden –

mit­hin für einen unauf­fäl­li­gen exit –, bie­tet der leicht zu begrün-

den­de Ver­zicht auf eine erneu­te Betei­li­gung nach dem Ende einer

Amts­pe­ri­ode.

18

Luh­mann, Die Gren­zen der Ver­wal­tung, Frank­furt am Main,

2021, S. 98f.

Aus­prä­gung die­ser Bera­tungs­form in Gestalt von Gre-

mien wahr­ge­nom­men. Somit besteht eine hohe Hemm-

schwel­le, bei Unzu­frie­den­heit die Opti­on der Abwande-

rung zu wäh­len. Mit ande­ren Wor­ten: Dadurch, dass die

über­gro­ße Mehr­heit der Wis­sen­schaft­li­chen Bei­rä­te die

wis­sen­schaft­li­che Funk­ti­on der Wahrheitsgenerierung

unter­stützt, wer­den sie von ihren Mit­glie­dern als Be-

stand­teil der eige­nen Rol­len­iden­ti­tät auf­ge­fasst. So ist

selbst bei einer wahr­ge­nom­me­nen Fehl­ent­wick­lung des

Bei­rats – kein oder ein nur gerin­ger Bei­trag zur

Qua­li­täts­ent­wick­lung im Ver­hält­nis zu hohem Zeitauf-

wand – Loya­li­tät die am häu­figs­ten verbreitete

Umgangsweise.17

Damit han­deln die Bei­rats­mit­glie­der adäquat, denn

laut Luh­mann stellt sich ein Sys­tem auf sei­ne Män­gel ein,

iso­liert Pro­ble­me, absor­biert Verhaltensschwierigkeiten,

die im Gefol­ge von Struk­tur­ent­schei­dun­gen auftreten,

und „gewinnt sei­ne Sta­bi­li­tät unter Umstän­den daraus,

daß die Akti­ons­be­tei­lig­ten es ler­nen, gewis­se Nachteile

‚sys­te­ma­tisch‘, das heißt: als Kehr­sei­te von Vor­tei­len des

Sys­tems zu betrach­ten und gegen sie dann nicht mehr zu

rebellieren“.18

Bei­rä­te, die vor­nehm­lich dem Reputationstransfer

und damit nahe­zu aus­schließ­lich der bera­te­nen Einrich-

tung die­nen, zeich­nen sich dage­gen durch minimale

Zeit­in­ves­ti­tio­nen der Bei­rats­mit­glie­der aus: Insbesonde-

re rein deko­ra­ti­ve Fach­zeit­schrif­ten­bei­rä­te wer­den in der

Außen­dar­stel­lung prä­sen­tiert, aber nicht durch Aktivi-

täts­an­fra­gen behelligt.

Wenn es die bera­te­ne Ein­rich­tung ist, die Wirkungs-

losig­keit oder unbe­frie­di­gen­de Funk­ti­ons­er­fül­lung des

Bei­rats wahr­nimmt, dann besitzt sie – so ließ sich unse-

ren Tie­fen­son­die­run­gen ent­neh­men – kontextabhängig

ver­schie­de­ne Umgangs­op­tio­nen: Der Bei­rat kann (teil-

wei­se) per­so­nell neu besetzt wer­den; bis­her unkla­re An-

for­de­run­gen las­sen sich den Mit­glie­dern gegen­über ex-

pli­zit machen (in for­ma­li­sier­ter Form wie einer Satzung

oder infor­mell); die Bei­rats­ak­ti­vi­tä­ten kön­nen auf unbe-

stimm­te Wei­se sus­pen­diert wer­den, indem kei­ne Sitzun-

gen mehr anbe­raumt wer­den. Die Auf­lö­sung eines Bei-

rats kann eben­falls eine Opti­on dar­stel­len. Sie ist jedoch

in den Fäl­len, die wir in unse­ren Unter­su­chun­gen erfas-

sen konn­ten, nie genutzt oder erwo­gen worden.

V. Grün­de für die Pro­li­fe­ra­ti­on Wissenschaftlicher

Bei­rä­te

Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te sowie die Mit­glied­schaft in

ihnen wer­den sel­ten pro­ble­ma­ti­siert. Dar­aus kann abge-

lei­tet wer­den, dass sie ent­we­der rela­tiv pro­blem­los funk-

tio­nie­ren oder alle Betei­lig­ten Umgangs­wei­sen mit

bestehen­den Pro­ble­men fin­den. Die­sem problemlosen

Funk­tio­nie­ren steht gegen­über, dass Wir­kun­gen einzel-

ner Bei­rä­te schwer bis kaum zu bele­gen sind. Dennoch

gehen wir davon aus, dass das Bei­rats­we­sen aufgrund

der fol­gen­den Punk­te in abseh­ba­rer Zukunft weiterhin

pro­li­fe­rie­ren wird:

Kul­tu­rel­le Akzep­tanz und ‚gefühl­te‘ Funktionserfül-

lung: Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te sind eine in der Wissen-

schaft und dabei beson­ders in der For­schung kulturell

weit­ge­hend akzep­tier­te Form der Qualitätssicherung

und ‑ent­wick­lung. Dies resul­tiert vor allem dar­aus, dass

ein Bei­rat mit ver­gleichs­wei­se über­schau­ba­rem Auf-

wand die Legi­ti­mi­tät einer wis­sen­schaft­li­chen Einheit

bedeut­sam stär­ken kann. Doch auch bei exter­nen Ak-

teu­ren, etwa Wis­sen­schafts­ad­mi­nis­tra­tio­nen, werden

Bei­rä­te geschätzt. Aus deren Sicht neh­men sie eine Ent-

las­tungs­funk­ti­on wahr, da dort, wo ein Bei­rat existiert,

geson­der­te Qua­li­täts­prü­fun­gen nicht oder sel­te­ner von-

nöten sind, zumal sol­che adäquat auch kaum mit eige-

nen Res­sour­cen erbracht wer­den könn­ten. Das Vertrau-

en in die Bei­rats­tä­tig­keit speist sich vor allem aus einer

‚gefühl­ten‘ Funk­ti­ons­er­fül­lung: Sys­te­ma­ti­sches Wissen

über die kon­kre­te Arbeit Wis­sen­schaft­li­cher Beiräte

oder gar ihre Wir­kun­gen ist kaum vorhanden.

Direk­te Qua­li­täts­si­che­rung und ‑ent­wick­lung: Die

Qua­li­täts­si­che­rung und ‑ent­wick­lung durch Wissen-

schaft­li­che Bei­rä­te geschieht in direk­ter oder indirekter

Form. Direkt fin­det sie als Gut­ach­tungs­pro­zess unter

ten­den­zi­ell gleich­ran­gi­gen Kol­le­gin­nen und Kollegen

statt, bei der die Bei­rats­mit­glie­der als kri­ti­sche Freunde

agie­ren. Eva­lua­tiv täti­ge Bei­rä­te stel­len zwar Expertise

bereit, die für Ent­schei­dun­gen zuun­guns­ten der berate-

nen Ein­rich­tung rele­vant sein kann (Qua­li­täts­si­che-

rung); dabei wird jedoch sowohl von Beiratsmitgliedern

als auch koor­di­nie­ren­der Sei­te auf die Tren­nung zwi-

schen Bera­tung (durch den Bei­rat) und möglichem

Sank­ti­ons­po­ten­zi­al (durch den Adres­sa­ten der Evaluie-

rung) geach­tet.

Indi­rek­te Qua­li­täts­si­che­rung und ‑ent­wick­lung: Indi-

rekt tra­gen Bei­rats­ak­ti­vi­tä­ten zur Qualitätsentwicklung

bei, indem sie – nicht zuletzt durch die Repu­ta­ti­on der

Bei­rats­mit­glie­der – für Fach­frem­de kla­re Signa­le wissen-

schaft­li­cher Exper­ti­se gene­rie­ren. Damit hel­fen sie, Un-

ter­stüt­zung für die Ent­wick­lung der bera­te­nen Einrich-

tung abzu­si­chern. Da der Akti­vi­täts­mo­dus „Begut­ach-

tung“ domi­niert, ist sowohl in wis­sen­schaft­li­chen Orga-

nisa­tio­nen als auch in Ein­rich­tun­gen der orga­ni­sier­tenO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 3 9 — 1 4 8

1 4 6

19

DiMaggio/Powell, The Iron Cage Revi­si­ted: Insti­tu­tio­nal Isomor-

phism and Coll­ec­ti­ve Ratio­na­li­ty in Orga­niza­tio­nal Fields, in:

Ame­ri­can Socio­lo­gi­cal Review 2/1983, 1983.

20

Wis­sel, Hoch­schu­le als Orga­ni­sa­ti­ons­pro­blem. Neue Modi

uni­ver­si­tä­rer Selbst­be­schrei­bung in Deutsch­land, Bie­le­feld, 2007,

S. 32. Krücken/Röbken, Neo-insti­tu­tio­na­lis­ti­sche Hochschulfor-

schung, in: Koch/Schemmann (Hrsg.), Neo-Insti­tu­tio­na­lis­mus in

der Erzie­hungs­wis­sen­schaft. Grund­le­gen­de Tex­te und empirische

Stu­di­en, Wies­ba­den, 2009.

21

Reinhart/Sirtes: Wie viel Intrans­pa­renz ist für Entscheidungen

über exzel­len­te Wis­sen­schaft not­wen­dig?, in: Hornbostel/Simon

(Hrsg.), Wie viel (In-)Transparenz ist not­wen­dig? Peer Review

revi­si­ted, Ber­lin, 2006.

Wis­sen­schaft die wis­sen­schaft­li­che Wahrheitsorientie-

rung mehr­heit­lich kon­sti­tu­tiv. Das Ein­brin­gen von Re-

puta­ti­on dage­gen wird ledig­lich situa­tiv zur Qualitätssi-

che­rung eingesetzt.

Unsi­cher­heits­ab­sorp­ti­on: Die Nei­gung zur Übernah-

me erfolg­rei­cher Instru­men­te der Unsicherheitsabsorp-

tion nimmt zu, je stär­ker in der Orga­ni­sa­ti­on oder ihrer

Umwelt Unsi­cher­hei­ten wahr­ge­nom­men werden.19 Or-

gani­sa­tio­nen absor­bie­ren Unsi­cher­hei­ten durch Ent-

schei­dun­gen, mit denen alter­na­ti­ve Mög­lich­kei­ten aus-

geschlos­sen wer­den. Auf orga­ni­sa­tio­na­ler Ebe­ne er-

leich­tern es Wis­sen­schaft­li­che Bei­rä­te mit ihrer Bera-

tungs­leis­tung, Ent­schei­dun­gen unter Bedin­gun­gen der

Unsi­cher­heit zu tref­fen. Damit erzeu­gen Organisationen

für sich selbst Sicher­heit, an der sie dann nur sel­ten rüt-

teln, was zu einer gewis­sen Träg­heit führt. Irritierbarkeit

ist damit zwar nicht aus­ge­schlos­sen. Aber sie muss sich

auf Ereig­nis­se beru­fen kön­nen, die sich als neu und un-

vor­her­ge­se­hen dar­stel­len las­sen. Dies kann mit­un­ter zur

Ein­rich­tung meh­re­rer Ebe­nen von Qualitätsinstrumen-

ten füh­ren. Ein sol­cher­ma­ßen geschaf­fe­nes komplexes

Gebil­de kann dann zur Abwei­sung von exter­nen Ent-

schei­dungs­zu­mu­tun­gen genutzt wer­den. In die­sem Falle

wird stets impli­zit der Hin­weis „don’t touch them, they

are so com­pli­ca­ted“ kommuniziert.20 Das Ziel, Unsicher-

heit durch Bera­tung zu absor­bie­ren, muss nicht aufseiten

der Ein­rich­tung lie­gen, son­dern kann eben­so bei Mittel-

gebern ver­or­tet sein. Die­se neh­men Unsi­cher­heit in Hin-

blick auf ihre Kom­pe­tenz zur Ein­schät­zung der wissen-

schaft­li­chen Qua­li­tät bzw. (Praxis-)Relevanz von For-

schungs­vor­ha­ben wahr, die durch die Beratungsleistung

ein­ge­hegt wer­den soll. Durch die Aus­rich­tung sowohl

auf die Orga­ni­sa­ti­on als auch auf die jewei­li­ge Organisa-

tions­um­welt (min­des­tens Wis­sen­schaft, teil­wei­se auch

gesell­schaft­li­che Anspruchs­grup­pen), kön­nen Beiräte

die­se Dop­pel­funk­ti­on wahrnehmen.

Irri­ta­ti­on ver­sus Unsi­cher­heits­ab­sorp­ti­on: Bei­rä­te

kön­nen in zwei­fa­cher Hin­sicht wirk­sam wer­den. Zum

einen erzeu­gen sie Irri­ta­tio­nen, indem sie durch die Be-

ratung auf Mög­lich­kei­ten auf­merk­sam machen, die

durch bis­he­ri­ge Ent­schei­dun­gen der Orga­ni­sa­ti­on nicht

berück­sich­tigt wur­den. Dies kann Teil der wissenschaft-

lichen Selbst­kon­trol­le sein und/oder auf die Initiative

von Stake­hol­dern zurück­ge­hen. Auf die­se Wei­se erzeu-

gen Bei­rä­te Ver­än­de­rungs­be­reit­schaft inner­halb der Or-

gani­sa­ti­on. Die­ser Funk­ti­on des Bei­rats als Generator

von Irri­ta­ti­on steht zum ande­ren sei­ne Auf­ga­be gegen-

über, bei der Bear­bei­tung neu­er Ereig­nis­se mitzuwirken,

die durch die Orga­ni­sa­ti­on selbst in ihrer Umwelt (in-

ner­halb wie außer­halb der Wis­sen­schaft) wahrgenom-

men wer­den. Die­se Bera­tung durch den Bei­rat dient

nicht der Sen­si­bi­li­sie­rung der Orga­ni­sa­ti­on, sondern

dem Absor­bie­ren von Unsi­cher­heit, etwa durch Empfeh-

lun­gen, wel­che als Prä­mis­sen für künf­ti­ges Han­deln der

Orga­ni­sa­ti­on behan­delt wer­den können.

Absi­chern oder Abfe­dern von Ver­än­de­run­gen in Ent-

schei­dungs­pro­zes­sen: Gera­de Mit­glie­der und Beratene

von Bei­rä­ten, die auch eva­lua­tiv tätig sind, ope­rie­ren mit

dem, was Mar­tin Rein­hart und Dani­el Sir­tes als „not-

wen­di­ge Intrans­pa­renz“ beschrie­ben haben.21 Mit Blick

auf Peer-Review-Ver­fah­ren in der Forschungsförderung

kon­sta­tie­ren sie, dass ein gewis­ses Maß an Intransparenz

stra­te­gi­sche Vor­tei­le durch Auto­no­mie­ge­win­ne bringe.

Wo orga­ni­sa­tio­na­le Ent­schei­dungs­pro­zes­se pyramidal

und stets ledig­lich mit Bezug auf die direkt vorangegan-

gene Ent­schei­dung ent­wi­ckelt wer­den, besteht die Mög-

lich­keit, die Exper­ti­se ver­schie­de­ner Gre­mi­en an unter-

schied­li­chen Stel­len in Ent­schei­dungs­pro­zes­se einzubin-

den und deren Ent­schei­dun­gen als jeweils aktu­ells­te ein-

zuspei­sen. Bei­rä­te, die als Eva­lua­ti­ons­gre­mi­en mit relativ

star­kem Ein­fluss dar­auf aus­ge­stat­tet sind, wel­che For-

schung auf der Grund­la­ge von Qua­li­täts­kri­te­ri­en weiter-

ver­folgt wer­den soll, kön­nen in ‚not­wen­dig intranspa-

ren­te‘ Kon­tex­te mit meh­re­ren Bera­tungs­gre­mi­en einge-

bun­den wer­den, so dass ihre Ent­schei­dun­gen revidierbar

wer­den.

Bei­rä­te kön­nen eben­so der För­de­rung wie der Ver-

hin­de­rung von orga­ni­sa­tio­na­ler Ver­än­de­rung dienen.

Im ers­ten Fall unter­streicht ein Bei­rat die Signifikanz

wahr­ge­nom­me­ner Irri­ta­tio­nen (z.B. auf­kom­men­de The-

men­fel­der, neue Metho­den, ver­än­der­te Umwelterwar-

tun­gen) und erbringt durch sei­ne Stel­lung als (kri­ti-

scher) Freund eine Über­set­zungs­leis­tung. Die­se erleich-

tert es Orga­ni­sa­ti­ons­mit­glie­dern, Irri­ta­tio­nen produktiv

in bestehen­de orga­ni­sa­tio­na­le Kon­tex­te einzubringen

und die­se Kon­tex­te ent­spre­chend zu modi­fi­zie­ren. An

die­ser Schnitt­stel­le kann die Distanz des Bei­rats zur Or-

gani­sa­ti­on auch nega­tiv zu Buche schla­gen, wenn all­ge-Beer/Hechler/Pasternack · Von und für die Wis­sen­schaft 1 4 7

mei­ne Trends der Orga­ni­sa­ti­ons­ent­wick­lung trotz feh-

len­der kon­kre­ter Pas­sung emp­foh­len wer­den. Da Beiräte

jedoch kei­ne Wei­sungs­be­fug­nis besit­zen, kann ihr Vo-

tum letzt­lich auch abge­lehnt wer­den. Im Modus des Ver-

hin­derns von Ver­än­de­rung dage­gen wird ein Bei­rat als

Ver­bün­de­ter wirk­sam, der durch die Kopp­lung von fach-

licher und sym­bo­li­scher Auto­ri­tät der bera­te­nen Einheit

Kon­flikt­las­ten abnimmt: Irri­ta­tio­nen aus der Umwelt

(etwa von poli­ti­schen Akteu­ren), wel­che sowohl Organi-

sati­on als auch Bei­rat als unpas­send wahr­neh­men, wer-

den unter Ein­be­zug des Bei­rats so gekonnt zurückgewie-

sen, dass die­se Wei­ge­rung nicht nega­tiv auf die Organi-

sati­on zurückfällt.

Dr. Andre­as Beer und Dani­el Hech­ler M.A. sind wissen-

schaft­li­che Mit­ar­bei­ter des Insti­tuts für Hochschulfor-

schung (HoF) an der Uni­ver­si­tät Halle-Wittenberg.

Prof. Dr. Peer Pas­ter­nack ist Direk­tor des HoF.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 3 9 — 1 4 8

1 4 8Jür­gen Hand­ke ist ein Vor­rei­ter und ausgewiesener

Exper­te auf dem Gebiet digi­ta­ler Leh­re. Mit der nun-

mehr im Nomos-Ver­lag erschie­nen 4. Auf­la­ge seines

Hand­buchs „Hoch­schul­leh­re Digi­tal“ hat er dies erneut

ein­drück­lich unter Beweis gestellt. Nach einer kurzen

inhalt­li­chen Beschrei­bung wird sodann der Wert des

Hand­buchs für Leh­ren­de auf­ge­zeigt und durch einige

unter­stüt­zen­de Anre­gun­gen ergänzt.

Aus­weis­lich des Rück­ein­bands des Buchs ist das zen-

tra­le Anlie­gen des Werks, „Wege auf­zu­zei­gen, wie der

Ein­stieg in die Digi­ta­li­sie­rung gelin­gen kann“, und dies

aus­gangs der Coro­na-Kri­se und neu­er KI-basier­ter Mög-

lich­kei­ten wie ChatGPT. Die­ses Ziel ver­folgt Hand­ke auf

258 Sei­ten und in neun Kapiteln.

Der rote Faden des Hand­buchs ist eben­so ein­fach wie

grif­fig. Hand­ke nimmt aus einer sei­ner eige­nen Lehrver-

anstal­tun­gen im Bereich der Lin­gu­is­tik eine Lerneinheit

von 90 Minu­ten her­aus und zeigt minu­ti­ös auf, wie die

ent­spre­chen­den Lehr­ma­te­ria­li­en von einem ana­lo­gen in

ein digi­ta­les For­mat umge­wan­delt wer­den kön­nen. Nach

einer umfas­sen­den Ana­ly­se der klas­si­schen Leh­re zu die-

ser betref­fen­den Lehr­ein­heit (S. 57 ff.) ver­deut­licht er im

Detail, wie wesent­li­che Inhal­te (S. 113 ff.), Vide­os (S. 117

ff., 185 ff.) und wei­te­re flan­kie­ren­de Maß­nah­men (S. 137

ff.) digi­tal erstellt, imple­men­tiert und in der Leh­re ver-

wen­det wer­den kön­nen. Da für Hand­ke der Gewinn der

digi­ta­len Ein­bet­tung von Lehr­in­hal­ten haupt­säch­lich da-

rin liegt, freie Zeit für die sich anschlie­ßen­de Präsenz-

pha­se zu gene­rie­ren, zeigt er danach fol­ge­rich­tig auf, wie

sich die Prä­senz­pha­se neu­ge­stal­ten lässt (S. 159 ff.) und

kommt dabei von einer Ver­mitt­lungs- zu einer Vertie-

fungs­funk­ti­on der Prä­senz­pha­se. Eine Rei­he von Emp-

feh­lun­gen (S. 235 ff.) inklu­si­ve der Anre­gung einer (neu-

en) Wert­schät­zung der Leh­re oder der Adres­sie­rung von

Medi­en­kom­pe­ten­zen der Leh­ren­den und KI-Möglich-

kei­ten run­det die Dar­stel­lung ab.

Der Wert des Hand­buchs für Leh­ren­de ist erheblich.

Beson­ders bestechend ist die fach­lich-inhalt­li­che Anlei-

tung des Autors, die behan­del­ten Inhal­te vom klassi-

schen ins digi­ta­le For­mat zu über­füh­ren. Die Begleitung

des ima­gi­nä­ren Ansprech­part­ners erfolgt minu­ti­ös und

im Detail. Die ein­zel­nen Ver­fah­rens­schrit­te, beispiels-

wie­se zum Fin­den von Bil­dern oder Schnei­den von

Vide­os, sind in einer sinn­vol­len Rei­hen­fol­ge angeordnet.

Die Dar­stel­lung erfolgt in einem intui­ti­ven Stil und ist

ange­rei­chert durch eine Rei­he von Bil­dern, Tabellen

oder Inter­net­quel­len, die das Inter­es­se am Weiterlesen

auf­recht­erhal­ten. Ange­sichts des­sen fällt es schwer, sich

vor­zu­stel­len, dass sich Leh­ren­de nicht gern von dieser

„Bedie­nungs­an­lei­tung“ inspi­rie­ren las­sen, über den

Wech­sel von klas­si­schen zu digi­ta­len Inhal­ten und Medi-

en nach­den­ken, krea­tiv expe­ri­men­tie­ren und digitale

Inputs leicht erstel­len kön­nen. Nach der Lek­tü­re dieses

Hand­buchs ver­spricht die­ser Pro­zess leicht zu gelingen.

Doch damit ist der Mehr­wert des Hand­buchs bei

Wei­tem noch nicht erschöpft. Hand­ke setzt sich stattdes-

sen aus­führ­lich und inten­siv mit beglei­ten­den Umstän-

den die­ses Pro­zes­ses aus­ein­an­der. Im Ausgangspunkt

zeigt er eine inter­na­tio­nal über­durch­schnitt­lich ausge-

präg­te Skep­sis der Deut­schen gegen­über digi­ta­len Pro-

zes­sen auf und for­dert nicht weni­ger als ein neu­es Mind-

set (S. 24 f.) zur Digi­ta­li­sie­rung. Kon­se­quen­ter­wei­se tritt

der Autor danach schnell, zumeist im Rah­men der Coro-

na-Zeit, ent­stan­de­nen, aber nicht voll­stän­dig durch-

dach­ten Kon­zep­ten einer blo­ßen digi­ta­len Anreicherung

ent­ge­gen, deren Haupt­ver­tre­ter die sog. hybri­de Lehre

ist (S. 74 ff.). Die­se digi­ta­le Anrei­che­rung ver­än­de­re am

(aus sei­ner Sicht ver­al­te­ten) Grund­kon­zept klassischer

Leh­re nichts und bewir­ke ledig­lich „kos­me­ti­sche“ Ver-

ände­run­gen, die das wah­re Poten­zi­al der digi­ta­len Lehre

nicht aus­schöpf­ten. Um die Moti­va­ti­on der Studierenden

zu stei­gern, digi­ta­le Lehr­in­hal­te eigen­stän­dig zu er-

schlie­ßen, bringt Hand­ke das Sys­tem der sog. digitalen

Abzei­chen (engl. digi­tal bad­ges) ein (S. 80 ff.) und erhöht

damit die Moti­va­ti­on der Leh­ren­den, sich für den Um-

stel­lungs­pro­zess zu moti­vie­ren. Auch für die neu konzi-

pier­te Prä­senz­pha­se hält das Hand­buch schließ­lich wert-

vol­le, leicht umsetz­ba­re Hin­wei­se bereit mit Blick auf

eine etwas frei­er gestal­te­te Lern­an­ord­nung der physi-

schen Lern­räu­me (S. 88), wobei sich im Kern auf die sog.

Mohn­blu­men-Archi­tek­tur (engl. pop­py architecture)

bezo­gen wird.

Cars­ten Morgenroth

Bespre­chung von Jür­gen Hand­ke, Hand­buch Hoch-

schul­leh­re Digi­tal. Leit­fa­den für eine moder­ne und

medi­en­ge­rech­te Lehre*

*273 Sei­ten, ISBN 978–3‑7560–0773‑8

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 4 9 — 1 5 2

1 5 0

Dane­ben ent­hält das Werk vie­le unter­stüt­zen­de und

beglei­ten­de Fak­to­ren, wel­che die Inte­gri­tät des Inhalts

und die Authen­ti­zi­tät des Autors unter­strei­chen. So ent-

hält das Hand­buch einen rei­chen Fun­dus an vertiefen-

den Quel­len und Refe­ren­zen, aus denen sich zudem die

Exper­ti­se des Autors auf den ers­ten Blick ergibt. Hand­ke

stellt sich offen dem Dia­log und zeigt auf, mit welchen

Argu­men­ten sei­ne Ansich­ten ange­grif­fen wur­den und

wie man dem begeg­nen kann (S. 235 ff.). Besonders

glaub­wür­dig wirkt auch die Aus­sa­ge des Autors, in den

Augen sei­ner Fachkolleg:innen nicht als Inno­va­tor, son-

dern eher als Nest­be­schmut­zer zu gel­ten (S. 42).

Die vor­lie­gen­de Mischung aus Fach­in­for­ma­ti­on und

Hand­lungs­an­lei­tung ist ein umfas­sen­des Werk, das viele

Facet­ten eines Digi­ta­li­sie­rungs­pro­zes­ses in der Hoch-

schul­leh­re auf­greift und über­zeu­gend behan­delt. Den-

noch könn­ten sich eini­ge Ergän­zun­gen in gerin­gem, un-

ter­stüt­zen­dem Umfang anbie­ten, um den Titel „Hoch-

schul­leh­re Digi­tal“ erschöp­fend abzu­bil­den. Die­se mög-

lichen Ergän­zun­gen bezie­hen sich auf das „War­um?“

und auf das „Wie?“

So lässt sich trotz der Hand­lungs­ma­xi­me „Didak­tik

muss Tech­nik füh­ren, nicht umge­kehrt.“ (S. 24) nicht

voll­stän­dig erken­nen, war­um die – anschau­lich be-

schrie­be­nen Inhal­te und Medi­en – digi­ta­li­siert werden

soll­ten. Hand­ke greift zwar zunächst impli­zit die Attrak-

tivi­tät digi­ta­ler Leh­re bei den Stu­die­ren­den und die dar-

aus fol­gen­de höhe­re Akzep­tanz bei der Ziel­grup­pe auf.

Aus der Schil­de­rung der viel­fäl­ti­gen Inhal­te, die verwen-

det wer­den kön­nen, ergibt sich eben­falls impli­zit die

Mög­lich­keit, mit digi­ta­len Anwen­dun­gen zu interagie-

ren und die ent­spre­chen­de Kom­pe­tenz in Vorbereitung

des beruf­li­chen All­tags zu ent­wi­ckeln. Die stellt sich je-

doch eher als all­ge­mei­nes Lern­ziel der Leh­re dar als

wirk­lich modul- bzw. lern­ein­heit­be­zo­ge­nes Erfordernis

bzw. Desi­de­rat. Hand­ke bezieht sich in sei­nen Darstel-

lun­gen aber weder auf kon­kre­te Klassifizierungssysteme

von Lern­zie­len und Kom­pe­ten­zen, bei­spiels­wei­se die Ta-

xono­mie nach Ander­son und Kra­th­wohl, noch werden

für die ein­zel­nen beschrie­be­nen digi­ta­len Elemente

mög­li­che Kom­pe­tenz­ver­än­de­run­gen auf­ge­zeigt. Haben

Leh­ren­de also eine kon­kre­te Anpas­sung von Lernzielen

und Kom­pe­ten­zen durch Digi­ta­li­sie­rung bereits im

Blick, so wird ihnen eine gan­ze Tool­box von verschiede-

nen Mög­lich­kei­ten auf­ge­zeigt, aus denen sie wählen

kön­nen. Das Hand­buch beschreibt jedoch nicht, welches

kon­kre­te Ele­ment, z. B. ein Video, im Fal­le sei­ner Digita-

lisie­rung zu wel­chen (mög­li­chen) Ver­schie­bun­gen von

Lern­zie­len und Kom­pe­ten­zen führt (wenn man von all-

gemei­nen Ele­men­ten wie Umgang mit digi­ta­len Medien

und mehr Inhalt durch ver­tie­fen­de Prä­senz­pha­sen ein-

mal absieht). Da die Lehr­frei­heit der Leh­ren­den, die Teil

der Wis­sen­schafts­frei­heit nach Art. 5 Abs. 3 GG ist, auch

die Wahl der Lehr­me­tho­den erfasst, ver­fü­gen die Leh-

ren­den damit auch über die Kom­pe­tenz, zu entscheiden,

„ob“ sich über­haupt etwas ändern soll und, falls ja, „wie“

das geschieht. Eine Infor­ma­ti­on, die für jeden zu digita-

lisie­ren­den Con­tent die damit typi­scher­wei­se verbunde-

nen Kom­pe­tenz­ent­wick­lun­gen beschreibt, könn­te die

Fra­ge nach dem „War­um?“ damit leich­ter beantworten

las­sen und eine Moti­va­ti­on für Digi­ta­li­sie­rung stärken.

Die Fra­ge des „Wie?“ ist im Hand­buch auf vielfältige

Wei­se adres­siert wor­den. Offen sind jedoch sowohl As-

pek­te des Rechts als auch Ele­men­te des operativ-admi-

nis­tra­ti­ven Prozessmanagements.

Im Hand­buch wur­den Aspek­te des Rechts grundle-

gend ange­spro­chen. So fin­den sich grund­sätz­li­che Aus-

füh­run­gen zur Ver­wen­dung von Inhal­ten, die frei ver-

füg­bar oder pri­vi­le­giert lizen­siert (sog. Crea­ti­ve Com-

mons Lizen­zen) wor­den sind (S. 113 ff.). Hand­ke zeigt

auch Bewusst­sein für recht­li­che Fra­gen, indem er Fragen

des Urhe­ber­rechts an spe­zi­ell digi­ta­len Pro­duk­ten als

eine der offe­nen Fra­ge­stel­lun­gen adres­siert (S. 252). Was

geschieht jedoch mit dem Urhe­ber­recht an nicht privile-

gier­ten Inhal­ten, die Leh­ren­de eben­falls digi­tal verwen-

den wol­len? Wel­che ins­be­son­de­re datenschutz‑, bildnis-

schutz- oder per­sön­lich­keits­recht­li­chen Aspek­te sind zu

beach­ten? Und wann machen sich Stu­die­ren­de strafbar,

wenn sie digi­ta­le Inhal­te auf wel­che Wei­se vervielfältigen

und wie kön­nen Leh­ren­de dies ver­hin­dern oder wenigs-

tens abmil­dern? All dies sind Fra­ge­stel­lun­gen, die das

Hand­buch offen­lässt. Auch hier könn­te eine grundlegen-

de Behand­lung zu mehr Sicher­heit und damit Motivati-

on bei den Leh­ren­den füh­ren, die Digi­ta­li­sie­rung im

Rah­men der Leh­re ernst­haft anzugehen.

Damit ein­her geht der zwei­te Aspekt. Leh­ren­de wer-

den im Hand­buch nur teil­wei­se dar­auf hin­ge­wie­sen, dass

auch der Pro­zess der Digi­ta­li­sie­rung von Inhal­ten in der

Leh­re ein kom­ple­xes Geflecht admi­nis­tra­ti­ver Prozesse

sein kann. Neben den im Werk ange­spro­che­nen Fragen

der Anrech­nung auf das Lehr­de­pu­tat oder der Barriere-

frei­heit bestehen min­des­tens wei­te­re Fra­gen der fach-Mor­gen­roth · Leit­fa­den für eine moder­ne und medi­en­ge­rech­te Leh­re 1 5 1

lich-inhalt­li­chen modul- bzw. studiengangsübergreifen-

den Abstim­mung von Lern­zie­len und Kompetenzen

(Fach­grup­pe, Pro­fes­so­ri­um), des Rechts (Jus­ti­zia­ri­at, s.

soeben), der Spei­che­rung der Inhal­te in gene­rel­len Re-

posi­to­ri­en (Geschäfts­füh­rung von Fakul­tät bzw. Fachbe-

reich, Abtei­lung Lehr­ma­nage­ment) oder der Studierbar-

keit (Abtei­lung Qua­li­täts­ma­nage­ment – Akkreditie-

rung). Auch hier kann natür­lich nicht ver­langt werden,

typi­sche Pro­zes­se auf­zu­zei­gen – hier­für sind die inter-

nen Orga­ni­sa­ti­ons­struk­tu­ren in Hoch­schu­len viel zu

viel­fäl­tig. Eine gene­rel­le Aus­sa­ge die­ses Umstands, gege-

benen­falls ange­rei­chert um eini­ge grund­le­gen­de Aussa-

gen und Erfah­run­gen, könn­te bzw. wür­de bei den Leh-

ren­den aber auch dies­be­züg­lich infor­ma­to­ri­sche bzw.

moti­va­tio­nel­le Lücken schlie­ßen können.

Ins­ge­samt ist die Neu­auf­la­ge des Hand­buchs „Hoch-

schul­leh­re Digi­tal“ von Jür­gen Hand­ke ein „must-have“

im Schrank jeder Hoch­schu­le, die sich ernst­haft mit der

Digi­ta­li­sie­rung der Leh­re befas­sen und hier­bei auf dem

neu­es­ten Stand agie­ren möchte.

Dr. iur. Cars­ten Mor­gen­roth ist Jus­ti­zi­ar und Vertreter

der Kanz­le­rin der Ernst-Abbe-Hoch­schu­le Jena. Er ist

Autor eines Lehr­buchs zum Hochschulstudienrecht

und Hoch­schul­prü­fungs­recht sowie Refe­rent für studi-

en- bzw. prü­fungs­recht­li­che Fra­gen. Die Darstellung

gibt die per­sön­li­che Auf­fas­sung des Autors wieder.

Sta­tus- und Funk­ti­ons­an­ga­ben gel­ten für alle Perso-

nen.O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 4 9 — 1 5 2

1 5 2„Es ist maxi­mal schwie­rig – es geht um Geld und um

Erwar­tun­gen“. Das in der Dis­kus­si­ons­run­de gefallene

State­ment zum The­ma der Tagung schien brei­te Zustim-

mung in der Run­de zu fin­den. Nicht zuletzt hat auch die

schwer zu durch­bli­cken­de Rechts­la­ge auf dem Gebiet

der beam­ten­recht­li­chen Ver­sor­gung ins­ge­samt 100 Ver-

tre­te­rin­nen und Ver­tre­ter von Uni­ver­si­tä­ten, Hochschu-

len, außer­uni­ver­si­tä­ren Forschungseinrichtungen,

Minis­te­ri­en und der Anwalt­schaft dazu ver­an­lasst, an

der am 24. Novem­ber 2023 abge­hal­te­nen Online-Veran-

stal­tung teil­zu­neh­men. Dr. Micha­el Stück­radt, Vor-

stands­vor­sit­zen­der des Ver­eins zur För­de­rung des deut-

schen und inter­na­tio­na­len Wis­sen­schafts­rechts, betonte

in sei­ner Begrü­ßungs­re­de die mul­ti­po­la­re Rele­vanz des

Ver­sor­gungs­rechts für Wis­sen­schaft­le­rin­nen und Wis-

sen­schaft­ler, für die Ein­stel­lungs­kör­per­schaf­ten sowie

auf poli­ti­scher Ebe­ne. Der Ver­ein nut­ze die Tagung als

Mög­lich­keit, die Rechts­la­ge grund­sätz­lich aufzuarbeiten

und sich der rechts­prak­ti­schen Fra­ge zu wid­men, unter

wel­chen Vor­aus­set­zun­gen beam­ten­recht­li­che Versor-

gungs­zu­sa­gen in der Wis­sen­schaft ein wich­ti­ger Magnet

zur Per­so­nal­ge­win­nung sein kön­nen und wann sie eher

zu einem Mobi­li­täts­hin­der­nis werden.

I. Rechts­rah­men der beam­ten­recht­li­chen Versorgung

In sei­nem Vor­trag „Wert der Pen­si­on – War­um ist eine

beam­ten­recht­li­che Ver­sor­gung ein wich­ti­ger Punkt in

Beru­fungs­ver­hand­lun­gen“ stell­te Prof. Dr. Ralf Brinktri-

ne, Pro­fes­sor an der Julius-Maximilians-Universität

Würz­burg, zunächst die recht­li­chen Rahmenbedingun-

gen der beam­ten­recht­li­chen Alters­ver­sor­gung vor.

Auf­grund der sta­tus­recht­li­chen Dif­fe­ren­zie­rung zwi-

schen Beam­tin­nen und Beam­ten und Tarifbeschäftigten

bestün­den zwei unter­schied­li­che Altersversorgungssys-

teme für Beschäf­tig­te im öffent­li­chen Dienst. Die Alters-

siche­rung der Beam­tin­nen und Beam­ten sei in den Be-

amten­ver­sor­gungs­ge­set­zen (des Bun­des und der jeweili-

gen Bun­des­län­der) gere­gelt, wäh­rend für die Tarifbe-

schäf­tig­ten des öffent­li­chen Diens­tes Rege­lun­gen der

Ren­ten­ver­si­che­rung nach dem SGB VI Anwen­dung fän-

den. Die Beam­ten­ver­sor­gung wur­ze­le in den herge-

brach­ten Grund­sät­zen des Beamtentums

(Art. 33 Abs. 5 GG) und sei als soge­nann­ter Grundsatz

der amts­an­ge­mes­se­nen Ali­men­ta­ti­on verfassungsrecht-

lich ver­an­kert. Dar­aus wer­de die Garan­tie einer Versor-

gungs­min­dest­hö­he abge­lei­tet. Etwa­ige Ver­stö­ße gegen

das Ali­men­ta­ti­ons­prin­zip sei­en gericht­lich einklagbar.

Nach ver­fas­sungs­recht­li­cher Beur­tei­lung sei es weder

mög­lich, das Berufs­be­am­ten­tum abzu­schaf­fen, noch die

Beam­ten­ver­sor­gung und die gesetz­li­che Rentenversiche-

rung zusam­men­zu­füh­ren. Zudem lei­te sich aus

Art. 33 Abs. 5 GG das stren­ge Gesetz­lich­keits­prin­zip der

Beam­ten­ver­sor­gung ab, wonach die wesent­li­chen Para-

meter der Pen­si­on gesetz­lich vor­be­stimmt sein müssen.

Nach der der­zei­ti­gen Rege­lung wer­de das Pensionsal-

ter mit 67 Jah­ren erreicht (§ 51 BBG und vergleichbare

Lan­des­re­ge­lun­gen), wobei auf Wunsch nach Maßgabe

der §§ 52 f. BBG ein abwei­chen­der Zeit­punkt des Ruhe-

stan­des bestimmt wer­den kann. Die Pen­si­ons­hö­he sei

prin­zi­pi­ell abhän­gig von der Fra­ge, wel­che Zei­ten und

wel­che Dienst­be­zü­ge ruhe­ge­halt­fä­hig sind. Zudem seien

teil­wei­se bestimm­te Son­der­leis­tun­gen ruhegehaltfähig.

Bei­spiels­wei­se rege­le Art. 13 Bay­BeamtVG die Ruhege-

halt­fä­hig­keit von Hoch­schul­leis­tungs­be­zü­gen. In Bund

und Län­dern betra­ge die maxi­ma­le Höhe der Pension

71,75% und die Min­dest­hö­he 35% der ruhegehaltfähigen

Dienst­be­zü­ge. Die Fest­le­gung der letzt­ge­nann­ten Höhe

sei ver­fas­sungs­ge­richt­lich ent­schie­den. Bei par­al­lel be-

ste­hen­den Ansprü­chen nach der Beamtenversorgung

sowie aus der gesetz­li­chen Ren­ten­ver­si­che­rung würden

sie gemäß § 55 BeamtVG ver­rech­net (Ver­bot der Über-

ver­sor­gung). Es bestehe ein Rechts­an­spruch auf Berech-

nung der ruhe­ge­halt­fä­hi­gen Vor­dienst­zei­ten. Für Län-

der, in denen ein Aus­kunfts­an­spruch nicht gesetz­lich ga-

ran­tiert wer­de, wer­de die Hilfs­kon­struk­ti­on erwogen,

aus dem Anspruch auf beam­ten­recht­li­che Für­sor­ge ei-

nen Anspruch auf Berech­nung abzuleiten.

Soo Min Kim

Ver­sor­gungs­zu­sa­gen in der Wis­sen­schaft — Magnet

oder Mobi­li­täts­hin­der­nis?

Bericht über die Tagung des Ver­eins zur

För­de­rung des deut­schen und internationalen

Wis­sen­schafts­rechts e.V. am 24.11.2023

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 4 ( 2 0 2 4 ) , 1 5 3 — 1 5 8

1 5 4

1

Gemeint is‌ t das Urteil vom 14.2.2012 – 2 BvL 4/10, BVerfGE 130,

263.

2

Offen­bar wird Bezug genom­men auf BVerwG, Urteil vom

21.9.2017 – 2 C 30.16, BVerw­GE 159, 375.

II. Rele­vanz der Pen­si­on in Berufungsverhandlungen

und Her­aus­for­de­run­gen bei der Auskunftserteilung

Das beam­ten­recht­li­che Ver­sor­gungs­sys­tem stel­le ein

attrak­ti­ves Wer­be­mit­tel für Uni­ver­si­tä­ten und Hoch-

schu­len in Beru­fungs­ver­hand­lun­gen dar. Brink­tri­ne zog

zur Ver­deut­li­chung den Ver­gleich mit der gesetzlichen

Ren­ten­ver­si­che­rung und stell­te den Gestaltungsspiel-

raum mit Blick auf anre­chen­ba­re Leis­tun­gen als ruhege-

halt­fä­hig (vgl. Art. 13 Bay­BeamtVG) sowie die in der

Regel bes­se­re Anrech­nung von Vor­dienst­zei­ten in der

beam­ten­recht­li­chen Pen­si­ons­be­rech­nung her­aus. Für

Bewer­be­rin­nen und Bewer­ber sei es empfehlenswert,

die Ruhe­ge­halt­fä­hig­keit von Beru­fungs- und Leistungs-

bezü­gen im Blick zu haben und im Berufungsverfahren

alle Vor­zei­ten auf ihre Ver­sor­gungs­re­le­vanz anzuspre-

chen.

Einer der Haupt­dis­kus­si­ons­punk­te, der in den An-

schluss­run­den immer wie­der auf­ge­grif­fen wur­de, stellte

die Her­aus­for­de­run­gen rund um die Ertei­lung von Ver-

sor­gungs­aus­künf­ten in der Beru­fungs- sowie Verwal-

tungs­pra­xis dar. Aus Sicht der Ein­rich­tun­gen, die Kandi-

datin­nen und Kan­di­da­ten beru­fen möch­ten, sei es miss-

lich, die kon­kre­te Pen­si­ons­hö­he nicht genau „vor­rech-

nen“ zu kön­nen. Die unan­ge­neh­me Lage sei auch auf das

Risi­ko­be­wusst­sein zurück­zu­füh­ren, sich im Fal­le fal-

scher Aus­kunft mög­li­cher­wei­se schadensersatzpflichtig

zu machen. Bei Aus­kunfts­an­ge­le­gen­hei­ten sol­le stets be-

tont wer­den, dass es sich bei der ange­stell­ten Berech-

nung um „Erwar­tun­gen“ han­de­le. Mehr­fach wur­de dar-

an erin­nert, dass für die kon­kre­te Sum­me die Rechtslage

maß­geb­lich sei, die zum Errei­chen des Pensionsalters

gel­te, wohin­ge­gen sich die Berech­nung nur nach der ak-

tuel­len Rechts­la­ge rich­ten kön­ne. Zudem bestehe noch

in eini­gen Län­dern, die dem Urteil des Bundesverfas-

sungs­ge­richts zur Ver­fas­sungs­wid­rig­keit der W2-Besol-

dung1 nicht oder nicht aus­rei­chend nachgekommen

sind, die Wahr­schein­lich­keit, dass die Grund­ge­häl­ter an-

geho­ben wer­den. Dies kön­ne wie­der­um zur Konsumtion

von Leis­tungs­be­zü­gen füh­ren, die einst als ruhegehaltfä-

hig ange­se­hen wur­den, wobei die Konsumtionsregelung

als ver­fas­sungs­ge­mäß erklärt wurde.2

Stück­radt sprach unter Ver­weis auf eige­ne Beru-

fungs­er­fah­run­gen im nord­rhein­west­fä­li­schen Raum die

Emp­feh­lung aus, früh­zei­tig mit dem zustän­di­gen Lan-

des­amt für Besol­dung und Ver­sor­gung in Kon­takt zu

tre­ten und sich Aus­kunft ein­zu­ho­len. Wie Dr. Mar­tin

Hell­fei­er wäh­rend sei­nes ers­ten Vor­trags anknüp­fend an

die Dis­kus­si­on erläu­ter­te, ergibt sich die Angewiesenheit

auf die Mit­wir­kung der Ver­sor­gungs­be­hör­den der Län-

der zunächst dar­aus, dass die Ruhe­ge­halt­fä­hig­keit der

Dienst­zeit im Beam­ten­ver­hält­nis fest­ge­setzt wird und

damit nicht ver­han­del­bar ist. Die gesetz­li­che Regellage

nach den Beam­ten­ver­sor­gungs­ge­set­zen sehe zwar vor,

dass die Berech­nung der Vor­dienst­zei­ten im Zusam-

men­hang mit der Beru­fung statt­fin­den sol­le, wobei hier-

mit die Ernen­nung gemeint sei. In der Verwaltungspra-

xis füh­re nach Hell­fei­ers Kennt­nis aller­dings kei­ne Ver-

sor­gungs­be­hör­de eine sol­che von sich aus durch. Daher

soll­ten Kan­di­da­tin­nen und Kan­di­da­ten eine Berechnung

zumin­dest nach der Ernen­nung anfor­dern. Allerdings

ent­ste­he für Beru­fungs­kan­di­da­tin­nen und ‑kan­di­da­ten,

ins­be­son­de­re im Wech­sel­sta­di­um, bereits wäh­rend lau-

fen­der Beru­fungs­ver­hand­lun­gen der Bedarf nach einer

Vor­ab­be­rech­nung. Inso­weit sei man auf die Handha-

bung der zustän­di­gen Ver­sor­gungs­be­hör­de angewiesen.

Erfah­rungs­ge­mäß habe es sich z.B. in Nordrhein-West-

falen, Bay­ern, Baden-Würt­tem­berg und Niedersachsen

bewährt, dass die Ver­sor­gungs­be­hör­de Vorabberech-

nun­gen zur Ver­fü­gung stel­le. Dage­gen wur­de aus Bran-

den­burg und Ber­lin berich­tet, dass der Wunsch nach

vor­zei­ti­ger Berech­nung von den Behör­den konsequent

abge­wie­sen werde.

III. Zusam­men­wir­ken unter­schied­li­cher Versor-

gungs­sys­te­me und Anrech­nungs­me­cha­nis­men in

inner­deut­schen Wechselkonstellationen

Im zwei­ten Vor­trag des Tages „Inner­deut­sche Mobilität

(Hoch­schu­le zu Hoch­schu­le, Hoch­schu­le zu Industrie,

Hoch­schu­le zu außer­uni­ver­si­tä­rer For­schung und jeweils

vice ver­sa)“ beleuch­te­te Hell­fei­er, Jus­ti­ti­ar beim Deut-

schen Hoch­schul­ver­band, anhand von fünf denkbaren

Kon­stel­la­tio­nen eines inner­deut­schen Stellenwechsels

das Zusam­men­spiel ver­schie­de­ner Versorgungssysteme,

ent­spre­chen­de Anrech­nungs­me­cha­nis­men und die Aus-

wir­kun­gen föde­ra­ler Unterschiede.

Hell­fei­er gab ein­gangs einen Über­blick über das Ver-

sor­gungs­sys­tem. Im Zen­trum ste­he das Ruhe­ge­halt. Die

Beru­fe­nen könn­ten wei­te­re Ver­sor­gungs­an­sprü­che er-

worben haben, dar­un­ter einen Anspruch auf Ren­te ge-

gen­über der Deut­schen Ren­ten­ver­si­che­rung oder den

berufs­stän­di­schen Ver­sor­gungs­wer­ken (etwa von Ärz-

tin­nen und Ärz­ten), auf Betriebs­ren­te (ins­be­son­de­re ge-

gen­über der Ver­sor­gungs­an­stalt des Bun­des und der

Län­der) oder auf aus­län­di­sche Ren­te. Das Zusammen-

spiel unter­schied­li­cher Ansprü­che sei dadurch gewähr-

leis­tet, dass am Ende eine Höchst­gren­zen­be­rech­nung er-Kim · Ver­sor­gungs­zu­sa­gen in der Wis­sen­schaft 1 5 5

fol­ge, wobei bei Über­schrei­ten des Höchst­sat­zes von

71,75 % der ruhe­ge­halt­fä­hi­gen Dienst­be­zü­ge eine ent-

spre­chen­de Kür­zung des Ruhe­ge­halts vorgenommen

wer­de.

In der inner­deut­schen Wech­sel­kon­stel­la­ti­on von

Hoch­schu­le zu Hoch­schu­le sei stets der letz­te Dienstherr

für die Beam­ten­ver­sor­gung ver­ant­wort­lich (Prin­zip der

Ein­heit­lich­keit des Beam­ten­rechts). Damit hän­ge das

kon­kre­te Ruhe­ge­halt wesent­lich davon ab, ob und wel-

che Dienst­be­zü­ge und Dienst­zei­ten, ins­be­son­de­re etwai-

ge Vor­dienst­zei­ten, das Land bzw. der Dienst­herr des

letz­ten Berufs­sta­di­ums aner­ken­ne. Poten­zi­el­le Beru-

fungs­kan­di­da­tin­nen und ‑kan­di­da­ten soll­ten sich über

die Unter­schie­de zwi­schen den Län­der­re­ge­lun­gen, die

bezüg­lich ruhe­ge­halt­fä­hi­ger Dienst­be­zü­ge, ruhegehalt-

fähi­ger Dienst­zei­ten und Ruhe­ge­halts­sät­zen bestehen

kön­nen, im Kla­ren sein. Wich­tig sei es dabei auch, im

Blick zu haben, wel­che Para­me­ter ver­han­del­bar seien.

Dies sei bei den Dienst­be­zü­gen der Fall. Die Ruhegehalt-

fähig­keit von Dienst­zei­ten dage­gen wer­de im Beamten-

ver­hält­nis fest­ge­setzt und habe die bereits andiskutierten

Pro­ble­me der Aus­kunft zur Fol­ge. Nach dem Grund-

prin­zip sei­en unbe­fris­tet gewähr­te Dienst­be­zü­ge, bspw.

Beru­fungs- und Bleib­e­leis­tungs­be­zü­ge, nach einem Be-

zug von min­des­tens zwei Jah­ren ruhe­ge­halt­fä­hig. Föde-

ral beding­te Diver­gen­zen könn­ten hin­sicht­lich des Pro-

zent­sat­zes der Ruhe­ge­halt­fä­hig­keit gemes­sen am Grund-

gehalt und hin­sicht­lich der War­te­zeit in den Bundeslän-

dern bestehen. Im Fal­le eines Wech­sels in ein anderes

Bun­des­land stel­le sich etwa die Fra­ge, ob mit den im ur-

sprüng­li­chen Bun­des­land erar­bei­te­ten Leistungsbezü-

gen die War­te­zeit von zwei Jah­ren im neu­en Bundesland

erfüllt wer­de. Dies­be­züg­lich gebe es mas­si­ve Regelungs-

unter­schie­de. Die Grund­ge­halts­sät­ze könn­ten durch

Ver­hand­lung – i.d.R. unter Ein­hal­tung stren­ger Voraus-

set­zun­gen – über­schrit­ten wer­den. In Bay­ern etwa müs-

se die Über­schrei­tung zeit­gleich mit der Ver­ga­be des

Leis­tungs­be­zugs erklärt wer­den. Wich­tig sei es, zu be-

ach­ten, dass in bestimm­ten Län­dern die Ruhegehaltfä-

hig­keit von Dienst­be­zü­gen, teil­wei­se auch sol­che unbe-

fris­te­ter Art, abhän­gig ist von einer ent­spre­chen­den Er-

klä­rung, so etwa in Sach­sen, Thü­rin­gen und Hamburg.

Bezüg­lich der Aner­ken­nung von (Vor-)Dienstzeiten be-

ste­hen unter­schied­li­che Anrech­nungs­re­ge­lun­gen in den

Län­dern. In eini­gen Län­dern wür­den Stu­di­en­zei­ten bis

zu drei Jah­ren, in ande­ren bis zu 855 Tagen angerechnet.

Zei­ten im öffent­li­chen Dienst wer­den in Mecklenburg-

Vor­pom­mern und Sach­sen etwa auf fünf Jah­re gedeckelt.

In allen Län­dern außer Baden-Würt­tem­berg herrsche

ein Misch­sys­tem. Das heißt, es wer­den Vordienstzeiten

grund­sätz­lich aner­kannt, auch wenn ein anderweitiger

Ver­sor­gungs­an­spruch besteht. Die dadurch entstehende

Dop­pel­ver­sor­gung wer­de im Nach­hin­ein durch die An-

rech­nung der ander­wei­ti­gen Ren­ten­an­sprü­che bzw. ‑an-

wart­schaf­ten auf die Pen­si­on kor­ri­giert. In Baden-Würt-

tem­berg hin­ge­gen wer­den seit dem 01.01.2011 nur Vor-

dienst­zei­ten berück­sich­tigt, für die kein anderweitiger

Ver­sor­gungs­an­spruch besteht (Tren­nungs­mo­dell). Dies

füh­re, wenn auch nicht immer, in der Regel zu teilweise

mas­si­ven Ein­bu­ßen in der Ver­sor­gung. Der Ruhege-

halts­satz sei der­zeit mit maxi­mal 71,75 % und mindestens

35 % bun­des­weit iden­tisch. Auch der Pro­zent­satz pro

Jahr ruhe­ge­halt­fä­hi­ger Dienst­zeit betra­ge auf allen föde-

ralen Ebe­nen 1,79375 %.

Bei einem Wech­sel von der Indus­trie zur Hochschule

sowie von der außer­uni­ver­si­tä­ren For­schung zur Hoch-

schu­le kom­me der Anrech­nungs­me­cha­nis­mus zum Tra-

gen. Unter den als ruhe­ge­halt­fä­hig anrechnungsfähigen

Vor­dienst­zei­ten zäh­len neben Stu­di­um (ca. 3 Jah­re), Pro-

moti­on (2 Jah­re), Habi­li­ta­ti­on (3 Jah­re), Zei­ten im aus-

län­di­schen öffent­li­chen Dienst, auch sons­ti­ge hauptbe-

ruf­li­che för­der­li­che Zei­ten, wor­un­ter Tätig­kei­ten in der

Indus­trie fal­len kön­nen. Damit Zei­ten der Selbstständig-

keit aner­kannt wer­den, müss­ten sie haupt­be­ruf­lich aus-

geübt wor­den sein. Dies sei prin­zi­pi­ell dann der Fall,

wenn sie in einem Umfang von 50 % einer Vollzeitbe-

schäf­ti­gung aus­ge­übt wur­den. Die Anrech­nung haupt-

beruf­li­cher för­der­li­cher Zei­ten sei auf 5 Jah­re voll und

dar­über hin­aus zur Hälf­te gede­ckelt. Am Ende würden

ander­wei­tig erwor­be­ne Ren­ten auf das Ruhe­ge­halt ange-

rech­net unter Beach­tung, dass die Höchst­gren­ze von

71,75 % nicht über­schrit­ten werde.

In der Wech­sel­kon­stel­la­ti­on von Hoch­schu­le zur In-

dus­trie ent­fal­le der Anspruch auf Ruhe­ge­halt. Stattdes-

sen wür­den vie­le Län­der eine Nach­ver­si­che­rung oder die

Zah­lung von Alters­geld vor­se­hen, wobei auf Unterschie-

de bezüg­lich der War­te­zeit- und Berechnungsregelun-

gen zwi­schen den Län­dern zu ach­ten sei. Im Fal­le der

Nach­ver­si­che­rung zah­le der Dienst­herr Arbeitgeber-

und Arbeit­neh­mer­bei­trä­ge in die Deut­sche Rentenversi-

che­rung oder in ein berufs­stän­di­sches Versorgungswerk

ein. Es erfol­ge aller­dings kei­ne Nach­ver­si­che­rung in der

Ver­sor­gungs­an­stalt des Bun­des und der Län­der (VBL),

was eine gro­ße Schwä­che dar­stel­le. Das Alters­geld gehe

von den ruhe­ge­halt­fä­hi­gen Dienst­be­zü­gen aus und wer-

de zum Zeit­punkt des Errei­chens der Regelaltersgrenze

nach SGB VI ausgezahlt.

Bei einem Wech­sel von der Hoch­schu­le zur auße-

runi­ver­si­tä­ren Ein­rich­tung gebe es die Mög­lich­keit, eine

beam­ten­ähn­li­che Ver­sor­gung auf­zu­stel­len oder den An-O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 4 ( 2 0 2 4 ) , 1 5 3 — 1 5 8

1 5 6

schluss an das Ren­ten­sys­tem für Ange­stell­te zu suchen.

In der Pra­xis wer­de häu­fig eine gemein­sa­me Berufung

nach dem soge­nann­ten Jüli­cher Modell vorgenommen,

die im Ergeb­nis auf eine beam­ten­recht­li­che Versorgung

hin­aus­lau­fe.

IV. Das Jüli­cher Modell

Das Jüli­cher Modell, das unter ande­rem in der von Dr.

Wil­trud Chris­ti­ne Radau (Deut­scher Hochschulverband)

mode­rier­ten Anschluss­dis­kus­si­on auf­ge­grif­fen wurde,

ver­folgt den Zweck, die Ver­sor­gung von Wissenschaftle-

rin­nen bzw. Wis­sen­schaft­lern, die an einer außeruniver-

sitä­ren For­schungs­ein­rich­tun­gen tätig wer­den, sicherzu-

stel­len. Dazu wer­den im Rah­men des Beurlaubungsmo-

dells Leis­tungs­be­zü­ge, die der bzw. die Betrof­fe­ne nur im

Rah­men sei­ner Tätig­keit, für die er oder sie beurlaubt

wur­de, bezieht, regel­mä­ßig fik­tiv als bezo­gen und ruhe-

gehalt­fä­hig aner­kannt. Woll­te man Anrei­ze für einen

Ver­bleib bei einer außer­uni­ver­si­tä­ren Forschungsein-

rich­tung set­zen und einen Rück­fall unat­trak­tiv machen,

indem man ankün­digt, dass bestimm­te Dienst­be­zü­ge im

Fal­le der Rück­kehr an die Uni­ver­si­tät als nicht ruhege-

halt­fä­hig aner­kannt wür­den, so müs­se dabei das Gesetz-

lich­keits­prin­zip berück­sich­tigt wer­den. Die Regel, dass

für min­des­tens zwei Jah­re bezo­ge­ne unbe­fris­te­te Dienst-

bezü­ge ruhe­ge­halt­fä­hig sind, sei – so Hell­fei­er – nicht

dis­po­ni­bel. Aller­dings sei­en Dienst­be­zü­ge befris­te­ter Art

in der Regel nicht ruhe­ge­halt­fä­hig, sodass die­se Ansatz-

punk­te für Ver­hand­lun­gen dar­stel­len können.

Hell­fei­er erklär­te zudem, die Beur­lau­bung sei eine

Mög­lich­keit, die Beam­ten­ver­sor­gung zu erhal­ten, liege

aber im Ermes­sen der zustän­di­gen Versorgungsstelle.

Ein Anspruch auf Beur­lau­bung bestehe nicht. So lehre

die Erfah­rung, dass die Beur­lau­bung im Fal­le eines tem-

porä­ren Wech­sels bereit­wil­li­ger gewährt wer­de als bei ei-

nem per­ma­nen­ten Wechsel.

Im Nach­gang wur­de Brink­tri­ne um Ein­schät­zung be-

züg­lich der ver­fas­sungs­recht­li­chen (Un-)Bedenklichkeit

der de fac­to aus­ge­üb­ten Wahl­frei­heit zwi­schen Verbe-

amtung und Ein­stel­lung von Pro­fes­so­rin­nen und Profes-

soren im Ange­stell­ten­ver­hält­nis gebe­ten. Zum einen

stell­te Brink­tri­ne klar, dass Art. 33 Abs. 4 GG interpreta-

tions­fä­hig sei und ver­wies im Übri­gen auf die traditio-

nel­le Hand­ha­bung, dass Per­so­nen­grup­pen mit Lehr-

funk­tio­nen nicht zwin­gend ver­be­am­tet wer­den. Abge-

stellt wer­de auf den Grad des Hoheits­cha­rak­ters der zu-

gewie­se­nen Auf­ga­be. So kom­me man im Bereich der

Hoch­schul­lei­tung oder der Poli­zei­ver­wal­tung nicht um

die Ver­be­am­tung her­um. Stück­radt ergänz­te, dass bei

Medi­zin­pro­fes­so­rin­nen und ‑pro­fes­so­ren Alternativmo-

del­le prak­ti­ziert wür­den, indem sie zum einen an der

Uni­ver­si­tät beschäf­tigt und zum ande­ren an der Klinik

ein­ge­stellt wür­den. In der poli­ti­schen Dis­kus­si­on sei die

Fra­ge der Ver­be­am­tung nach Ein­schät­zung von Stück-

radt jeden­falls abge­klun­gen, da kein Land sich wohl

dazu durch­rin­ge, auf den föde­ra­len Wettbewerbsvorteil

der Beam­ten­ver­sor­gung frei­wil­lig zu ver­zich­ten. Zudem

stel­le sich die Über­füh­rung der Beam­tin­nen und Beam-

ten in das Ren­ten­sys­tem als nach­teil­haf­ter für die Staats-

kas­se dar.

V. Die Son­der­rechts­la­ge in Baden-Württemberg

In der Anschluss­run­de wur­de zudem bezüg­lich des von

Hell­fei­er erläu­ter­ten baden-würt­tem­ber­gi­schen Tren-

nungs­mo­dells ergän­zend kom­men­tiert, dass angesichts

des Urteils des BVerwG vom 19.11.2015 – 2 C 22.14 – im

Grun­de genom­men auch in allen ande­ren Län­dern eine

Tren­nungs­be­trach­tung vor­ge­nom­men wer­de. Danach

kön­ne die zustän­di­ge Behör­de die Anrech­nung von Vor-

dienst­zei­ten so weit ableh­nen, wie die auf­grund der Vor-

dienst­zei­ten erwor­be­ne Ver­sor­gungs­leis­tung die Ruhe-

gehalts­ein­bu­ße aus­glei­che. Hell­fei­er merk­te dazu an, dass

sich die Rechts­la­ge in Baden-Würt­tem­berg eben doch

im Ver­gleich zu den ande­ren Bun­des­län­dern anders aus-

wir­ke, da in Baden-Würt­tem­berg im Fal­le des Bestehens

eines ander­wei­ti­gen Ver­sor­gungs­an­spruchs – ungeach-

tet des­sen, wie groß oder klein der Betrag aus­fällt – kei-

ner­lei („null“) Anrech­nung ruhe­ge­halt­fä­hi­ger Dienstzei-

ten vor­ge­nom­men wer­de, wohin­ge­gen bei der im

BVerwG-Urteil kon­kre­ti­sier­ten Ermes­sens­aus­übung die

Höhe des ander­wei­ti­gen Ver­sor­gungs­an­spruchs berück-

sich­tigt wer­den müsse.

Auf die pra­xis­be­zo­ge­ne Anfra­ge, wie man mit dem

baden-würt­tem­ber­gi­schen Tren­nungs­mo­dell umgehen

kön­ne, schlug Hell­fei­er ein Zwei-Schritt-Sys­tem vor: Zu-

nächst sol­le man eine Berech­nung nach der Grundregel

des Tren­nungs­mo­dells anstel­len. Erst wenn sich Proble-

me oder Defi­zi­te erge­ben, sol­le ein Antrag auf Anrech-

nung zusätz­li­cher Zei­ten ange­strengt werden.

Hin­ge­wie­sen wur­de, dass die Anrech­nung von Vor-

dienst­zei­ten sich auch nach­teil­haft auf die Pensionshöhe

aus­wir­ken kön­ne und daher das baden-württemberg-

ische Modell unter Umstän­den vor­teil­haf­ter sei.Kim · Ver­sor­gungs­zu­sa­gen in der Wis­sen­schaft 1 5 7

3

Dies is‌ t eine Vor­aus­set­zung über den Wort­laut des einschlägigen

§ 55 Abs. 8 BeamtVG hin­aus, wonach wie­der­keh­ren­de Geldleis-

tun­gen, die von einem aus­län­di­schen Versicherungs‌ trä­ger nach

einem für die Bun­des­re­pu­blik wirk­sa­men zwi­schen- oder über-

s‌ taat­li­chen Abkom­men gewährt wer­den, den Ren­ten gemäß Abs. 1

gleichges‌ tellt wer­den, BVerwG, Urt. v. 24.9.2009 – 2 C 63.08, juris

Rn. 32.

BVerwG, Urt. v. 19.11.2015 – 2 C 22.14, NVwZ-RR 2016, 425.

BVerwG, Urt. v. 4.5.2022 – 2 C 3.21, BVerw­GE 175, 298. Dazu He-

beler, ZBR 2022, 397; Hellfeier/Hendriks, For­schung & Leh­re 2022,

874.

VI. Alters­geld und uni­ons­recht­li­cher Anspruch nach

Art. 45 AEUV

Im letz­ten Vor­trags­block zum The­ma „Inter­na­tio­na­le

Mobi­li­tät (u.a. Alters­geld, Anrechnungsmöglichkeiten

erwor­be­ner Ansprü­che)“ beschäf­tig­te sich Hell­fei­er mit

den Wech­sel­kon­stel­la­tio­nen über die deut­sche Grenze

hin­weg. Im Fal­le eines Wech­sels aus dem Aus­land gelten

die glei­chen Prin­zi­pi­en wie in den Fäl­len des Wechsels

von außer­uni­ver­si­tä­ren Ein­rich­tun­gen in die Hochschu-

le. Es wer­de über­prüft, ob die Zeit im ausländischen

öffent­li­chen Dienst haupt­be­ruf­lich und för­der­lich für die

anzu­ge­hen­de Stel­le war. Anders als die klas­si­schen Qua-

lifi­ka­ti­ons­pha­sen, wie Stu­di­um, Pro­mo­ti­on und Habili-

tati­on, bedür­fe die Zeit im Aus­land einer gesonderten

Prü­fung. Auch hier wir­ke sich der Systemunterschied

zwi­schen Baden-Würt­tem­berg und den übri­gen Län-

dern aus.

Es sei vom Bun­des­ver­wal­tungs­ge­richt geklärt, dass

§ 55 BeamtVG (die Ver­sor­gungs­ge­set­ze der Län­der rich-

ten sich danach aus), der die Anrech­nung anderweitiger

Ren­ten auf die Ver­sor­gungs­be­zü­ge bis zum Erreichen

der Höchst­gren­ze regelt, für den Fall des Zusammentref-

fens der Ver­sor­gungs­be­zü­ge mit aus­län­di­schen Renten

nur dann anwend­bar ist, wenn die deut­sche öffentliche

Hand an der Zah­lung der aus­län­di­schen Ver­sor­gung be-

teil­igt ist.3 Statt­des­sen lege das Bundesverwaltungsge-

richt nahe, eine Ver­gleichs­be­rech­nung anzu­stel­len, um

dadurch der Bes­ser­stel­lung von Beam­ten mit berück-

sich­ti­gungs­fä­hi­gen Vor­dienst­zei­ten gegen­über „Nur-Be-

amten“ entgegenzutreten.⁴ Das Ermes­sen hinsichtlich

der Berück­sich­ti­gung ruhe­ge­halt­fä­hi­ger Vordienstzeiten

sei dabei an der Höchst­gren­ze aus­ge­rich­tet, d.h. die Be-

rück­sich­ti­gung von Vor­dienst­zei­ten wer­de abzulehnen

sein, soweit die Höchst­gren­ze erreicht wird.

Im Fal­le des Wech­sels in das Aus­land kom­me es

grund­sätz­lich zu einem Ver­lust des Ruhe­ge­halts. Statt-

des­sen wer­de wie auch bei einem Wech­sel in die Privat-

wirt­schaft eine Nach­ver­si­che­rung in die Deut­sche Ren-

ten­ver­si­che­rung vor­ge­nom­men oder Alters­geld ausge-

zahlt. Das Alters­geld wer­de in der Regel zum Ausgleich

etwa­iger Ver­lus­te in Fol­ge der schwa­chen Nachversiche-

rung gewährt, wobei mas­si­ve Unter­schie­de zwischen

den Bun­des­län­dern bestehen. Bei einem Wech­sel aus

Bun­des­län­dern, bei denen kei­ne Aus­zah­lung von Alters-

geld vor­ge­se­hen ist, kom­me es zu gro­ßen Ver­lus­ten bei

der Ver­sor­gung. Das Bun­des­ver­wal­tungs­ge­richt erken-

ne, ver­an­lasst durch den Euro­päi­schen Gerichts­hof, ei-

nen unmit­tel­bar auf Art. 45 AEUV gestütz­ten Anspruch

auf Ergän­zung der aus der Nach­ver­si­che­rung nach

§ 8 SGB VI resul­tie­ren­den gesetz­li­chen Alters­ren­te an.⁵

Bay­ern, Sach­sen-Anhalt und Schles­wig-Hol­stein haben

in Reak­ti­on auf die­se Recht­spre­chung in ihren Beamten-

ver­sor­gungs­ge­set­zen Rege­lun­gen zu spe­zi­el­len Zusatz-

ver­sor­gun­gen in Form von Ein­mal­zah­lun­gen eingeführt

(Art. 99a Bay­BeamtVG, § 22a LBeamtVG LSA,

§ 88k SHBeamtVG). Der unmit­tel­ba­re EU-Anspruch

kom­me nur in den Län­dern zum Zuge, die kei­ne Rege-

lun­gen zum Alters­geld vor­wei­sen – die­se sind Berlin,

Bran­den­burg, Nord­rhein-West­fa­len, Rheinland-Pfalz

und Saar­land. Die Gesetz­ge­ber sei­en nicht zur Regelung

ver­pflich­tet. Aller­dings soll­ten die Versorgungsbehörden

Aus­kunft über den EU-Anspruch erteilen.

In der Anschluss­dis­kus­si­on, mode­riert von Dr. Ste­fan

Schwart­ze (Helm­holtz-Zen­trum Pots­dam, Deutsches

Geo­For­schungs­Zen­trum GFZ), wur­de beklagt, dass in

der Pra­xis kei­ne Behör­de auf den EU-Anspruch verwei-

se. Ande­rer­seits wur­de ein­ge­wen­det, dass aus Sicht der

Uni­ver­si­tä­ten und Hoch­schu­len der Wunsch bestehe,

qua­li­fi­zier­te Beam­tin­nen und Beam­te zu behal­ten und

man daher kei­ne all­zu gro­ße Ver­an­las­sung dazu sehe,

über fun­dier­te Rechts­be­ra­tung hin­aus die Rechtsansprü-

che im Fal­le eines Wech­sels in das Aus­land zu erweitern.

Gegen­stim­men hoben den eigen­stän­di­gen Wert der Mo-

bili­tät in Euro­pa hervor.

Hin­ge­wie­sen wur­de auf die miss­li­che Konsequenz

der Inlän­der­dis­kri­mi­nie­rung im Zuge der Einführung

des unmit­tel­ba­ren EU-Anspruchs. Denn die­ser sei nur

dann ein­schlä­gig, wenn man in das EU-Aus­land wechse-

le. Dies füh­re in den Län­dern, in denen kei­ne Altersgeld-

rege­lung bestehe, dazu, dass Per­so­nen, die in das Aus-

land wech­seln, gegen­über den Per­so­nen, die einen in-

ner­deut­schen Wech­sel vor­neh­men und nur einen Nach-

ver­si­che­rungs­an­spruch haben, inso­weit profitieren.

Aller­dings bestehe die Ungleich­heit auch gegen­über den

Per­so­nen, die in das Nicht-EU-Aus­land zie­hen. Ob die

Län­der des Euro­päi­schen Wirt­schafts­raums oder die

Schweiz mit ein­zu­be­zie­hen sind, sei neben­bei bemerkt

eine offe­ne Fra­ge. Hell­fei­er erklär­te sich die Inkohärenz

damit, dass das Bun­des­ver­wal­tungs­ge­richt grund­sätz­lichO R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 4 ( 2 0 2 4 ) , 1 5 3 — 1 5 8

1 5 8

die Nach­ver­si­che­rung als aus­rei­chend erach­te­te, aber

letzt­lich durch die EuGH-Recht­spre­chung zum Kurs-

wech­sel gezwun­gen wurde.

Mehr­heit­lich wur­de die Ein­füh­rung von Altersgel-

dern als posi­ti­ve Ent­wick­lung bewer­tet. So ent­fal­le die

etwa­ige „Fes­se­lungs­wir­kung“ der an sich attrak­ti­ven Be-

amten­ver­sor­gung. Etwa­ige Rege­lungs­män­gel in einigen

Bun­des­län­dern sei­en bedau­er­lich und stell­ten einen

Nach­teil im Bin­nen­wett­be­werb dar. Die einst angestoße-

ne Initia­ti­ve, im Hoch­schul­be­reich ein euro­päi­sches Sys-

tem der gegen­sei­ti­gen Aner­ken­nung von Dienst­zei­ten zu

errich­ten, um den Wech­sel zu erleich­tern, habe sich ver-

mut­lich im Zuge der Ein­füh­rung der Altersgeldregelun-

gen gelegt.

VII. Umset­zungs­ideen und Ausblick

Die im Rah­men der Tagung ermög­lich­te länderübergrei-

fen­de Zusam­men­schau der Ver­sor­gungs­sys­te­me erwies

sich als frucht­bar. Ange­sichts der her­aus­ge­stell­ten Unter-

schie­de, die bei der Aus­kunfts­er­tei­lungs­pra­xis der Ver-

sor­gungs­be­hör­den der Län­der bestehen, teil­te man den

Gedan­ken, einen Bin­nen­wett­be­werb unter Ver­weis auf

die bewähr­te Ver­wal­tungs­pra­xis ande­rer Bundesländer

erzeu­gen und Ände­run­gen ansto­ßen zu wol­len. So wür-

de eine Syn­op­se über die unter­schied­li­che Auskunftspra-

xis der zustän­di­gen Ver­sor­gungs­stel­len vor allem in den

pro­ble­ma­ti­schen Bun­des­län­dern mög­li­cher­wei­se die

Behör­den­kom­mu­ni­ka­ti­on erleich­tern. Der sonst ange-

dach­ten Mög­lich­keit, (Feststellungs-)Klage zu erheben,

stand man schon wegen des Zeit­fak­tors überwiegend

abge­neigt gegen­über. Auch wur­de nach länderübergrei-

fen­den Ver­gleichs­mög­lich­kei­ten mit Blick auf gemeinsa-

me Beru­fun­gen, wie etwa nach dem Jüli­cher Modell,

gesucht. Zudem wur­de ange­merkt, dass es hilf­reich wäre,

wenn eine Ver­gleichs­über­sicht zu den unterschiedlichen

Pro­zent­sät­zen hin­sicht­lich der Ruhe­ge­halt­fä­hig­keit der

Dienst­be­zü­ge erstellt wer­den könn­te ein­schließ­lich der

dazu­ge­hö­ri­gen Aus­nah­me­re­ge­lun­gen zur Überschrei-

tung der Höchst­gren­zen. Auch wur­de dafür plädiert,

bestehen­de Kate­go­rien bezüg­lich der Anrech­nung von

Leis­tungs­be­zü­gen und den ent­spre­chen­den numerus

clau­sus bezüg­lich der Anzahl der Beru­fe­nen, die davon

pro­fi­tie­ren kön­nen, sicht­ba­rer zu machen.

Als wei­ter­hin erör­te­rungs­be­dürf­ti­ges Bezugsthema

wur­de die ver­sor­gungs­recht­li­che Lage bei befris­te­ten Be-

amten­ver­hält­nis­sen (etwa W2‑, Juni­or­pro­fes­su­ren oder

Wahl­äm­tern) auf­ge­wor­fen. So erwei­se sich der Wechsel

etwa von einem Beam­ten­ver­hält­nis auf Lebens­zeit zum

befris­te­ten Wahl­amt ver­sor­gungs­tech­nisch als schwierig.

Stück­radt nahm den Impuls will­kom­men ent­ge­gen. Er

wies in die­sem Zusam­men­hang auf eine jun­ge Regelung

in Nord­rhein-West­fa­len nach dem Vor­bild Bay­erns hin,

die vor­sieht, dass die Beam­tin oder der Beam­te bei Been-

digung des befris­te­ten Wahl­amts unab­hän­gig vom Le-

bens­al­ter in den Ruhe­stand ver­setzt wird und das unbe-

fris­te­te Amt wie­der auf­lebt. Am Ende war­te dann eine

schwie­ri­ge Vergleichsberechnung.

Soo Min Kim ist Dok­to­ran­din an der Rhei­ni­schen Fried-

rich-Wil­helm-Uni­ver­si­tät Bonn.„O saint Yves, vous qui fûtes ici-bas l‘ami, le bienfaiteur

des hum­bles et des fai­bles, qui avez vou­lu que toujours

exac­te jus­ti­ce fût ren­due aux petits et aux opprimés,

aidez-nous en un siè­cle que le cul­te de la mas­se et de la

tech­ni­que con­dam­ne à ne plus voir l‘homme et à ne faire

aucun cas des droits sacrés de sa per­son­ne, aidez-nous à

viv­re et à agir sui­vant l‘esprit d‘amour et de jus­ti­ce qui

vous fai­sait décou­vr­ir dans la misè­re du pau­vre et la

détres­se de vos frè­res humains la pré­sence du Christ-

Jésus not­re Sauveur.“

„O Hei­li­ger Ivo, der du hier auf Erden der Freund und

Wohl­tä­ter der Ein­fa­chen und Schwa­chen gewe­sen bist,

in des­sen Sin­ne es war, daß den Klei­nen und Unter-

drück­ten immer unbe­stech­li­che Gerech­tig­keit zuteil

wer­de, hilf uns in die­sem Jahr­hun­dert, wo der Kult der

Mas­se und die Tech­nik dazu ver­ur­tei­len, den Menschen

nicht mehr zu sehen und nicht in jedem Fall die geheilig-

ten Rech­te sei­ner Per­son anzu­wen­den, hilf uns, nach

dem Geist der Lie­be zu leben und zu han­deln und nach

dem Geist einer Gerech­tig­keit, die dich in der Not des

Armen und dem Elend unse­rer mensch­li­chen Brüder

hat die Gegen­wart Jesu Chris­ti erwei­sen lassen.“

Anru­fung des Hei­li­gen Ivo, Schutzpatron

der Juris­ten*

*Aus der Pre­digt des Bischofs von Angers, Mgr Chap-

pou­lie, vom 19. Mai 1953 zum 700. Jah­res­tag der Geburt

des hei­li­gen Ivo in der Kir­che von Tré­gu­ier, dem Geburts-

ort des Hei­li­gen, zitiert nach Anet­te Rieck, Der Heilige

Ivo von Hélo­ry (1247 bis 1303). Advo­ca­tus pauperum

und Patron der Juris­ten, Ver­lag Peter Lang, Rechtshisto-

rische Rei­he, Band 178, 1998, S. 194 ff.

Ord­nung der Wis­sen­schaft 2024, ISSN 2197–9197O R D N U N G D E R W I S S E N S C H A F T 2 ( 2 0 2 4 ) , 1 5 9 — 1 6 0

1 6 0