Publikationen für eine sachliche KI-Debatte.
Hier veröffentlicht das Institut Positionspapiere, Kurzbriefings, Faktenblätter und Praxisnotizen. Jede Veröffentlichung soll kurz, belastbar und politisch nutzbar sein.
Die DIZK-Publikationsfamilie.
Positionspapier
Grundsatztext mit These, Begründung, Kriterien und politischer Einordnung.
Policy Brief
Zwei bis vier Seiten für politische Gespräche, Anhörungen und Entscheidungsprozesse.
Faktenblatt
Einordnungen zu Begriffen, Kennzahlen, Risiken, Förderlogiken und Einsatzfeldern.
Praxisnotiz
Kurze Fallstudie mit Aufgabe, Modellansatz, Grenzen, Betrieb und Wirkung.
Positionspapier 01: Kleine spezialisierte Modelle als europäischer KI-Weg.
Das erste Grundsatzpapier des Instituts. Es begründet, warum für eine feste, wiederkehrende Aufgabe ein kleines spezialisiertes Modell die bessere Wahl ist — und zeigt im selben Papier, wo diese These nicht trägt: Für ein ganzes Fachgebiet schlugen führende Allzweckmodelle spezialisierte Fachsysteme in allen drei Prüfbereichen einer medizinischen Vergleichsstudie.
Inhalt
6. Empfehlungen
Das Wichtigste in Kürze
- Für eine feste, wiederkehrende Aufgabe ist ein kleines Modell die bessere Wahl — rund zehn- bis dreißigfach günstiger im Betrieb und gut genug. Für ein ganzes Fachgebiet gilt das nicht.
- Souveränität entsteht nicht aus der Modellgröße und nicht aus dem Herkunftsland, sondern aus dem Besitz der Gewichte und der Verfügungsgewalt über die Daten.
- Der eigentliche Engpass ist nicht die Rechenleistung, sondern sind die Daten. Seit August 2026 gibt es dafür einen öffentlichen Preis.
- Hier steht Europa besser da, als die Debatte nahelegt: Das Urheberrecht lässt die Verfügungsgewalt bei den Urhebern, die KI-Verordnung macht die Herkunft der Trainingsdaten prüfbar. Genutzt wird beides bisher kaum.
Version 1.0, veröffentlicht am 15. September 2026
Positionspapier 02: Regulierungslücken und informationstechnische Risiken im Verfassungsschutzgesetz NRW.
Eine sachverständige Positionierung zur automatisierten Datenanalyse. Die seit dem 1. April 2026 geltende Novelle des Verfassungsschutzgesetzes NRW erlaubt den Einsatz von Systemen zur automatisierten Datenanalyse. Das Papier zeigt, wo die Vorschriften bei Auditierbarkeit und Reproduzierbarkeit zu kurz greifen.
Inhalt
- Einordnung: Der normative und rechtspolitische Rahmen
- Technische Analyse (§ 26 VSG NRW): Validität und Grundrechtseingriffe
- Normenbasierte Governance: ISO-Standards und der EU AI Act
- Digitale Souveränität und abgestufte Auditierung (§ 36 VSG NRW)
- Technischer Schutz von Berufsgeheimnisträgern (§ 9 VSG NRW)
Die vier Kernforderungen
- Keine Eingriffsschwellen durch unvalidierte Scores: Algorithmische Scores, statistische Korrelationen oder KI-generierte Priorisierungen dürfen ohne zusätzliche, durch Tatsachen belegte menschliche Bewertung keine eigenständige Grundlage für Grundrechtseingriffe bilden.
- Nachweis einer normbasierten AI-Governance: Vor dem Produktiveinsatz von Analysesystemen ist ein unabhängig auditiertes KI-Managementsystem nach ISO/IEC 42001:2023 nachzuweisen.
- Abgestuftes Auditmodell für Drittanbieter: Proprietäre Systeme bedürfen im hoheitlichen Kernbereich zwingend überprüfbarer Sicherheitsarchitekturen (z. B. Quellcode-Escrow, Red-Teaming unter Geheimschutz), um digitale Souveränität zu gewährleisten.
- Nachweisbare Schutzarchitektur für Berufsgeheimnisträger: Der Schutz privilegierter Kommunikation muss durch technisch vorgelagerte Privilegienfilter (Ex-ante) und nicht primär durch nachträgliche Löschpflichten (Ex-post) sichergestellt werden.
Version 1.0, veröffentlicht am 12. Juni 2026