Einleitung
Im Herzen Hamburgs experimentieren die Ermittlungsbehörden seit einem Jahr mit einem KI‑gestützten Verhaltensscanner, der das Verhalten von Passanten auf zwei zentralen Plätzen analysiert. Das Projekt LoKI, das an der Universität Hamburg und der TU Chemnitz betrieben wird, begleitet diesen Feldversuch und untersucht sowohl die technische Umsetzung als auch die gesellschaftlichen Implikationen.
Wie funktioniert der Verhaltensscanner?
Der Scanner nutzt eine sogenannte Bewegungsmusteranalyse, um ungewöhnliche oder potenziell gewalttätige Muster in den Video‑Feeds zu identifizieren. Statt klassische biometrische Gesichtserkennung zu verwenden, sollen Muster wie schnelle Richtungswechsel oder mehrere Personen, die sich plötzlich nähern, als Indikatoren für eine drohende Gefahr dienen.
Technische Grundlagen
Die KI wird mit großen Datenmengen trainiert, die von den Kameras vor Ort geliefert werden. Jede Erfassung erzeugt ein digitales Profil des jeweiligen Verhaltens, das anschließend von Algorithmen verarbeitet wird. Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, das autonom Alarm schlägt, sobald ein verdächtiges Muster erkannt wird.
Rechtlicher Rahmen
Gleichzeitig passen die Behörden den gesetzlichen Kontext an. Polizeibeamte erhalten neue Anweisungen, um die Entscheidungen der KI zu bewerten und zu dokumentieren. Dieser flexible Rechtsrahmen verdeutlicht, dass das Projekt eher als experimentelles Testfeld denn als feststehendes System verstanden wird.
Erkenntnisse der Forschung
Die Forschenden betonen, dass das Vorhaben kein klar definiertes „Test“ im herkömmlichen Sinn ist, sondern ein sich ständig weiterentwickelndes Überwachungsexperiment. Die Wissenschaftler*innen beobachten, wie das Verhältnis zwischen Raum, Kamera und KI‑Modell kalibriert wird und wie die Anforderungen an das Personal steigen, das nun die Trefferquote der KI prüfen muss.
Experimentelles Vorgehen
Philipp Knopp beschreibt das Projekt als „Unfestgelegtes“, weil weder die Technik noch die Bewertungskriterien fixiert sind. Stattdessen wird das System laufend angepasst, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Fabian de Hair weist darauf hin, dass die sogenannte Bewegungsmusteranalyse als datenschutzfreundlichere Alternative zur traditionellen Videoüberwachung präsentiert wird – obwohl ihre Wirksamkeit bislang nicht nachgewiesen ist.
Diskurs und öffentliche Wahrnehmung
Im medialen Diskurs stellen Sicherheitsakteure die KI‑gestützte Technologie als Fortschritt dar, während kritische Stimmen kaum Beachtung finden. Die Forscher nennen dieses Phänomen eine „Purifizierung“: Vorhandene Kritik an Videoüberwachung wird adressiert und gleichzeitig neu verpackt, um die Akzeptanz zu erhöhen.
Ausblick und mögliche Folgen
Ein zentrales Ergebnis ist die Erkenntnis, dass die Technologie nach mehr Daten verlangt. Sobald weitere Landespolizeien ihre Kameras einbinden, soll das Modell präziser werden. Szenarien wie ein „Black Screen“, bei dem Polizeibeamte nur reagieren, wenn die KI einen Alarm ausgibt, oder ein Hintergrund‑Assistenzsystem, das parallel zur menschlichen Beobachtung arbeitet, werden bereits diskutiert. Es bleibt jedoch unklar, wie weit die flächendeckende Überwachung letztlich gehen wird.
Source: https://netzpolitik.org/2026/verhaltensscanner-in-hamburg-die-polizei-wird-zum-datenlieferant/