KI Gesichtserkennung bei der Polizei: Grundlagen

Das Problem

Gesichtserkennung kennen viele vom Smartphone: Es erkennt das eigene Gesicht und entsperrt sich. In Filmen finden Behörden damit in Sekunden jede gesuchte Person. Die Wirklichkeit ist komplizierter. Wer beruflich mit Videomaterial, Fotos oder Zutrittssystemen zu tun hat, muss wissen, was die Technik kann und was nicht.

Ein häufiger Irrtum lautet: «Das System hat einen Treffer, also ist es die Person.» Tatsächlich berechnet die Software nur, wie ähnlich zwei Gesichter sind, und meldet ab einem eingestellten Schwellenwert einen «Treffer». Ähnlich ist nicht dasselbe wie gleich. Schlechte Bildqualität, Winkel, Licht, Masken, Brillen und Alterung beeinflussen das Ergebnis.

Die Folgen eines Fehlers sind gravierend: Eine unbeteiligte Person gerät in Verdacht, eine gesuchte wird nicht erkannt. Dazu kommen rechtliche und ethische Fragen, denn es geht um biometrische Daten, also Daten über körperliche Merkmale, mit denen sich eine Person eindeutig identifizieren lässt. Diese Daten sind besonders schützenswert. Dieser Beitrag erklärt die Grundlagen verständlich und nennt die Fragen, die vor jedem Einsatz zu klären sind. Er ersetzt keine rechtliche Beurteilung.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

Gesichtserkennung ist selbst eine KI-Technik. Die folgenden Schritte helfen Mitarbeitenden, Ergebnisse richtig einzuordnen.

1. Verstehen, was das System tut. Es vergleicht ein Bild mit gespeicherten Bildern und berechnet einen Ähnlichkeitswert. Es gibt «Treffer» ab einem Schwellenwert. Ob der Schwellenwert streng oder grosszügig gewählt wurde, beeinflusst die Fehler.

1. Zwei Fehlerarten kennen. Falsche Treffer (eine andere Person wird erkannt) und verpasste Treffer (die richtige Person wird nicht erkannt). Das Senken des einen Fehlers erhöht meist den anderen.

1. Bildqualität prüfen. Wie scharf, hell und frontal ist das Bild? Unscharfe, dunkle oder seitliche Aufnahmen führen zu unsicheren Ergebnissen. Die Qualität gehört ins Protokoll.

1. Treffer als Hinweis behandeln. Ein Treffer ist ein Anlass für weitere Prüfung, nicht für Schlüsse. Weitere Beweise und Prüfung durch Menschen sind nötig.

1. Menschen prüfen lassen. Eine geschulte Person vergleicht Bilder selbst und stützt sich auf weitere Informationen. Auch Menschen irren sich bei fremden Gesichtern, deshalb ist ein Vier-Augen-Prinzip sinnvoll.

1. Auf mögliche Verzerrungen achten. Studien und Tests haben gezeigt, dass Systeme bei verschiedenen Personengruppen unterschiedlich zuverlässig sein können. Fragen Sie nach Testergebnissen für Ihre Situation (siehe KI-Vorurteile prüfen).

1. Rechtsgrundlage klären. Ob und unter welchen Bedingungen Gesichtserkennung eingesetzt werden darf, regeln Gesetze und Ihre Organisation. Klären Sie das vor einem Einsatz mit der zuständigen Stelle.

1. Dokumentieren und kontrollieren. Halten Sie fest, wer wann welches System mit welchem Ergebnis genutzt hat. Regelmässige Kontrollen und Auswertungen von Fehlern gehören dazu.

Vorlage zum Kopieren

Du erklärst Mitarbeitenden ohne technische Vorkenntnisse in einfacher Sprache, wie Gesichtserkennung funktioniert. Du gibst keine Rechtsberatung und nennst keine Zahlen zu Fehlerquoten, die ich dir nicht gegeben habe.

Zielgruppe: [z. B. Mitarbeitende eines Sicherheitsdienstes]
Anlass: [z. B. interne Schulung zum Verständnis von Trefferanzeigen]

Aufgabe:
1. Erkläre in fünf Sätzen, wie ein Gesichtserkennungssystem Bilder vergleicht.
2. Erkläre den Unterschied zwischen «ähnlich» und «identisch» mit einem Alltagsbeispiel.
3. Erkläre die zwei Fehlerarten (falscher Treffer, verpasster Treffer) mit je einem erfundenen Beispiel.
4. Liste zehn Fragen, die ein Team vor dem Einsatz eines solchen Systems stellen sollte (Technik, Daten, Recht, Kontrolle).
5. Weise darauf hin, dass rechtliche Fragen von Fachpersonen zu klären sind.

Ersetzen Sie die Platzhalter. Den Text der KI prüfen Sie mit Fachpersonen Ihrer Organisation, bevor Sie ihn in einer Schulung verwenden.

Worauf Sie achten müssen

• Besonders schützenswerte Daten: Biometrische Daten zur eindeutigen Identifizierung gelten nach dem Schweizer Datenschutzgesetz als besonders schützenswert. Für die Bearbeitung gelten strengere Anforderungen (Quellen unten).
• Rechtliche Schranken: In der EU sind bestimmte Anwendungen der biometrischen Fernidentifizierung nach dem AI Act verboten oder streng geregelt. Welche Regeln für Ihre Situation gelten, klären Fachpersonen (siehe Biometrische Kategorisierung).
• Fehler und Verzerrungen: Die Zuverlässigkeit unterscheidet sich nach System, Bildqualität und Personengruppe. Verlassen Sie sich nicht auf Herstellerangaben, sondern fragen Sie nach unabhängigen Tests.
• Keine Automatik bei Entscheiden: Folgenreiche Entscheidungen dürfen nicht allein auf einem Treffer beruhen.
• Datenschutz und Dienstgeheimnis: Bilder von Personen gehören nicht in öffentliche KI-Dienste oder Apps. Klären Sie die Regeln Ihrer Organisation.
• Transparenz: Betroffene haben je nach Rechtslage Informations- und Auskunftsrechte. Fragen Sie die zuständige Stelle.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Sicherheitsdienst in einem Einkaufszentrum prüft, ob ein System zur Gesichtserkennung am Eingang sinnvoll wäre. Der Teamleiter lässt sich von der KI die Grundlagen in einfacher Sprache erklären und gibt sie mit einer Liste von Fragen an die Geschäftsleitung weiter.

Bei der Diskussion zeigt sich: Niemand weiss, wie zuverlässig das System bei schlechtem Licht und bei Personen mit Masken ist. Auch ist nicht geklärt, ob die Datenbearbeitung erlaubt wäre und wer informiert werden müsste. Ein Hersteller legt Testzahlen vor, die auf anderen Bedingungen beruhen.

Die Geschäftsleitung beschliesst, die Rechtsfragen mit einer Fachperson zu klären und das Vorhaben vorerst nicht umzusetzen. Das Team lernt, dass ein «Treffer» eine Ähnlichkeitsaussage ist, und verwendet bestehende Zutrittsregeln ohne biometrische Daten weiter.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Ihr Team lernen soll, KI-Technik und ihre Grenzen sachlich einzuordnen, bietet absofort die KI-Weiterbildung für Unternehmen. Datenschutz mit Schweizer Praxisbezug und der verantwortungsbewusste Umgang mit Unternehmensdaten sind Lerninhalte, bei EU-Bezug auch der EU AI Act. Die Kurse laufen online im eigenen Tempo, mit verifizierbaren Abschlüssen.

Für Firmenlösungen und Teambuchungen gibt es eine Kontaktmöglichkeit. Die rechtliche Beurteilung eines konkreten Einsatzes ist nicht Teil des Angebots.

Häufige Fragen

Ist ein Treffer ein Beweis?

Nein. Er ist ein Hinweis, der geprüft werden muss. Ob und wie ein Treffer in einem Verfahren Bedeutung hat, beurteilen die zuständigen Stellen und Gerichte.

Funktioniert Gesichtserkennung bei allen Menschen gleich gut?

Nicht unbedingt. Tests haben gezeigt, dass die Genauigkeit zwischen Systemen und Personengruppen schwanken kann. Fragen Sie bei jedem System nach unabhängigen Testergebnissen für Ihre Bedingungen.

Darf ich Fotos von Personen mit einer KI vergleichen?

Das hängt von Zweck, Rechtsgrundlage und Vorgaben Ihrer Organisation ab. Biometrische Daten sind besonders geschützt. Fragen Sie vor jedem Einsatz die zuständige Stelle (siehe Gesichtserkennung beim Zutritt).

Was ist der Unterschied zu einem Smartphone-Entsperren?

Dort vergleicht das Gerät Ihr Gesicht mit einem selbst gespeicherten Bild, meist lokal. Bei Systemen für viele Personen sind Datenmenge, Fehlerrisiko und rechtliche Fragen deutlich grösser.