Der Einsatz von KI wird in der präventiven Gefahrenabwehr zunehmend unter dem Stichwort „Predictive Policing“ diskutiert. Doch auch in der repressiven Strafverfolgung besteht ein potenzielles Anwendungsfeld für entsprechende Technologien. Im Rahmen von Bewährungs- und Maßregelentscheidungen erstellen Strafgerichte jedes Jahr tausende Kriminalprognosen, in denen sie bewerten, ob eine Person in Zukunft Straftaten begehen wird. Das Problem: Der weit überwiegende Teil dieser prognostischen Bewertungen wird von Richter*innen auf einer intuitiv-erfahrungsbasierten Grundlage getroffen. Es mangelt daher an einem objektiv-nachvollziehbaren Vorgehen, was die Unsicherheit dieser Wahrscheinlichkeitsaussagen erhöht. Der Vortrag beleuchtet, welche Potenziale ein Einsatz von KI in diesem Kontext mit sich bringt, welche methodischen Schwierigkeiten bestehen und wo besondere Risiken liegen. Der Fokus liegt auf den Themen Transparenz, Fairness und Leistung. Ziel ist es, einen rechtsstaatlichen Rahmen abzustecken, innerhalb dessen ein entsprechender Einsatz denkbar erscheint. Es geht daher um folgende Fragen: Wie transparent und nachvollziehbar muss ein KI-System in diesem Kontext sein? Was bedeutet Fairness in diesem Zusammenhang und wie kann sie erreicht werden? Inwiefern kann die richterliche Prognose und damit die Vorhersage künftiger Straftaten durch KI tatsächlich verbessert werden?