Ein Beitrag von Prof. em. Dr. iur. Thomas Giegerich, LL.M.
Im Rahmen der Keio-Tage 2026, die aufgrund einer jahrzehntelangen Partnerschaft gemeinsam von der Keio-Universität in Tokio und der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität des Saarlandes gerade zum Thema „Künstliche Intelligenz und Recht“ veranstaltet worden sind, hielt Thomas Giegerich am 10.6.2026 einen Vortrag mit dem Titel „Künstliche Intelligenz als Regelungsgegenstand von Völker- und Europarecht“.
Er legte dar, dass Europa im Ringen um eine optimale KI-Regulierung, die ein Gleichgewicht zwischen Risikominderung und Innovationsförderung finden müsse, einen Vorsprung habe. Dieser verkörpere sich einerseits in der noch nicht in Kraft getretenen Rahmenkonvention des Europarats zu KI und Menschenrechten, Demokratie und Rechtsstaatlichkeit von 2024 (an deren Ausarbeitung u.a. auch Japan beteiligt gewesen sei) und andererseits der Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz. Auf Weltebene und in anderen Weltregionen seien dagegen bisher nur Soft-Law-Regeln etabliert worden, wie etwa der 2024 von der UN-Generalversammlung verabschiedete Global Digital Compact.
Zwar könne die rasante KI-Entwicklung als weltweites Phänomen letztlich nur durch globales Recht wirksam reguliert werden, doch ob es dazu komme, sei derzeit wegen ganz unterschiedlicher Herangehensweisen maßgeblicher Akteure fraglich. Wenn aber die Weltebene auf absehbare Zeit als Normgeber ausfalle, müssten die Weltregionen die rechtliche Lücke bestmöglich zu schließen suchen. Sie sollten, wie Europa es getan habe, funktionsfähige Regulierungsmodelle entwickeln und für deren Übernahme durch andere Weltregionen werben. Dabei müssten Soft-Law-Regeln die Hard-Law-Regeln ergänzen und könnten sogar zeitweilig an deren Stelle treten – im Sinne einer zweitbesten Lösung gegenüber der Regellosigkeit und damit einhergehenden Zügellosigkeit.
Zitiervorschlag: Giegerich, Thomas, Künstliche Intelligenz als Regelungsgegenstand von Völker- und Europarecht, jean-monnet-saar 2026.
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) – Projektnummer: 525576645
