Digitale Gesetzeszwillinge: was ein Gesetz als Modell leisten kann

Gesetze werden als Prosa beschlossen und als Prosa kundgemacht, und jede Behörde, jeder Softwarehersteller und jedes Unternehmen, das ein Gesetz anwenden muss, übersetzt dieselben Bestimmungen erneut in eigene Programme, mit eigenem Verständnis und eigenen Fehlern. Ein digitaler Gesetzeszwilling setzt genau dort an: ein Modell des Gesetzes, das rechnen, begründen und mit jeder Novelle Schritt halten kann. Dieser Beitrag eröffnet eine Serie zu unserer Forschung an der Johannes Kepler Universität Linz; er erklärt den Grundbegriff, grenzt ihn von der Digitalisierung von Formularen ab und zeigt, was ein Gesetz als Modell leisten kann und wo es endet.

Ein Gesetz, viele Implementierungen

Der Weg eines Gesetzes in die Praxis ist heute ein Weg der Wiederholung. Juristinnen und Juristen formulieren den Text, das Parlament beschließt ihn, das Gesetzblatt macht ihn kund. Dann beginnt die eigentliche Arbeit: Ministerien passen ihre Fachverfahren an, Softwarehersteller aktualisieren Lohnprogramme und ERP-Systeme, Kanzleien pflegen Tabellen, Unternehmen ändern Konfigurationen. Jede dieser Stellen liest denselben Text, legt ihn aus und schreibt ihn in Code oder in Arbeitsanweisungen um. Dag Wiese Schartum hat diesen Übersetzungsprozess 2020 in „From Legal Sources to Programming Code“ beschrieben: Juristinnen und Juristen verbalisieren die Regeln, Technikerinnen und Techniker übersetzen sie, beide Seiten iterieren, bis das Ergebnis stimmt. Das Modell ist sauber, aber es läuft in jeder Organisation von vorne ab.

Die Folgen sind dreifach. Der Aufwand vervielfacht sich mit der Zahl der Umsetzenden, weil jede Organisation dieselbe Logik noch einmal baut. Die Ergebnisse weichen voneinander ab, weil jede Übersetzung eigene Auslegungen und eigene Fehler enthält; zwei Betriebe in identischer Lage zahlen dann unterschiedliche Beträge, nur weil ihre Software unterschiedlich programmiert wurde. Und jede Novelle löst eine Kaskade von Änderungen aus, die überall gleichzeitig und richtig erfolgen müssten. In unserem Beitrag zum Internationalen Rechtsinformatik Symposion IRIS 2025 im Februar haben wir diesen Zustand als n-fachen Implementierungsaufwand pro Gesetzesänderung beschrieben (Schnitzhofer 2025, „Towards the Design of Digital Twins for Tax Law“).

Aus Sicht des Rechtsstaats ist das mehr als ein Effizienzproblem. Recht soll gleich und vorhersehbar angewendet werden. Findet die Anwendung in hunderten getrennten, proprietären Implementierungen statt, kann niemand prüfen, ob eine davon dem Gesetz tatsächlich folgt.

Warum ein Online-Formular kein Modell des Gesetzes ist

Wenn von der Digitalisierung der Verwaltung die Rede ist, sind meist Formulare gemeint: Der Antrag, der früher auf Papier eingereicht wurde, wird online ausgefüllt, die Beilagen werden hochgeladen, der Bescheid landet in einem elektronischen Postfach. Das ist ein Fortschritt für die Bürgerinnen und Bürger, aber es verändert nicht, wo das Gesetz lebt. Das Formular digitalisiert die Schnittstelle zwischen Mensch und Behörde. Die Regel, nach der über den Antrag entschieden wird, bleibt Prosa und wird von einer Sachbearbeiterin oder einem Sachbearbeiter angewendet, oder sie ist in einem Fachverfahren fest einprogrammiert, wo sie außer den Entwicklerinnen und Entwicklern niemand mehr lesen kann.

In unserem Buch „Der selbstfahrende Staat“ (Springer Gabler 2024) beschreiben wir die Entwicklung des Staates in vier Stufen, die den Autonomiestufen selbstfahrender Fahrzeuge nachempfunden sind: analog, digital, automatisiert, selbstfahrend. Das Online-Formular gehört zur digitalen Stufe. Es ersetzt das Papier, nicht die Entscheidung. Der Übergang zur automatisierten Stufe verlangt etwas anderes: dass die Norm selbst in einer Form vorliegt, die Software ausführen kann.

Der Begriff des digitalen Zwillings hilft, diesen Unterschied zu fassen. Kritzinger et al. haben 2018 in einer Literaturübersicht für die Fertigung drei Stufen nach dem Grad der Datenintegration unterschieden: das digitale Modell, das von Hand gepflegt wird; den digitalen Schatten, der automatisch aus dem Original gespeist wird; und den digitalen Zwilling, bei dem der Datenfluss in beide Richtungen automatisch läuft. Übertragen auf das Recht ist ein Online-Formular bestenfalls ein digitales Modell des Papierformulars. Ein Gesetzeszwilling ist ein Modell des Gesetzes selbst, das mit dem Text synchron gehalten wird.

Was ein digitaler Gesetzeszwilling ist

Digitale Zwillinge stammen aus dem Ingenieurwesen. Dort bezeichnen sie das virtuelle Abbild einer Maschine, einer Anlage oder eines Gebäudes, das einen bewusst begrenzten Ausschnitt der Wirklichkeit abbildet und mit dem Original synchron gehalten wird, um zu überwachen, zu simulieren und zu steuern (Tao et al. 2019; Jones et al. 2020). Die Pointe liegt in der Begrenzung: Ein Zwilling bildet nicht alles ab, sondern das, was für einen Zweck gebraucht wird.

Übertragen auf Gesetze haben wir den Begriff im Buch so gefasst:

Ein digitaler Gesetzeszwilling ist die formale Repräsentanz eines Prosa-Gesetzes und definiert alle Regeln, die für die Entscheidungsfindungen basierend auf diesem Gesetz notwendig sind, als formale Regelsätze.

Man kann sich den Zwilling wie eine Konfigurationsdatei für ein Programm vorstellen: Entscheidungsregeln, Entscheidungsparameter sowie Aufbau und Bedeutung der Entscheidungsdaten sind darin maschinenlesbar definiert. Der Prosatext bleibt das Gesetz. Der Zwilling ist seine ausführbare Beilage, im Zielbild gemeinsam mit dem Text veröffentlicht, vor der Veröffentlichung auf Übereinstimmung mit dem Text geprüft und unter einer freien Lizenz für alle nutzbar.

Im IRIS-Beitrag haben wir diese Idee zu einer Architektur mit vier Schichten weiterentwickelt. Vorbild war der Aufbau von Smart Contracts, wie ihn das Accord Project mit den Ebenen Text, Modell und Logik beschreibt; wir haben ihn um eine Ontologie ergänzt:

1. Text. Der Gesetzestext in natürlicher Sprache, unverändert und in seiner ursprünglichen Fassung. Er bleibt der Bezugspunkt für alle anderen Schichten.
2. Ontologie. Die Begriffe des Gesetzes und ihre Beziehungen: wer beteiligt ist, welche Rechtsobjekte es gibt, wie sie zusammenhängen. Für das Einkommensteuergesetz etwa Steuerpflichtige, Einkunftsarten, Absetzbeträge und Freibeträge.
3. Modell. Die Parameter, die das Gesetz festlegt: Tarifstufen mit Untergrenze, Obergrenze und Steuersatz sowie Einkommensschwellen. Sie erben ihre Bedeutung aus der Ontologie.
4. Logik. Die Rechenvorschrift und die Entscheidungsregeln samt Ausnahmen, in einer formalen Sprache implementiert und über eine Schnittstelle abrufbar.

Ein Ausführungssystem, das wir Digital Execution System nennen, versorgt den Zwilling mit Falldaten, ruft seine Schnittstelle auf und verarbeitet das Ergebnis. Unser Prototyp für einen Ausschnitt des österreichischen Einkommensteuergesetzes verwendet OWL für die Ontologie und Python für die Logik. Wie aus einem Prosatext ein solches Modell wird, behandeln wir in dieser Serie noch gesondert.

Vom XML-Experiment zum Schichtenmodell

Der Weg zu den vier Schichten führte über einen Umweg, den ich für lehrreich halte. Für das Buch haben wir den gesamten österreichischen IT-Kollektivvertrag des Jahres 2023 in einen digitalen Zwilling übersetzt, gemeinsam mit Markus Knasmüller vom ERP-Hersteller BMD, Thomas Oberngruber von der Wirtschaftskammer Oberösterreich und dem Juristen Wolfram Hitz. Das Format war XML: Tags für Personengruppen, Gehaltsstufen und andere semantische Kategorien.

Zwei Dinge haben wir dabei gelernt. Erstens lassen sich manche Teile eines Regelwerks fast mühelos formalisieren, die Gehaltstabelle etwa. Andere, wie die Verfahrensregeln zur Verhandlung und Gültigkeit des Kollektivvertrags, sind praktisch nicht in formale Strukturen zu überführen; sie gehören in ein Fachverfahren, nicht in den Zwilling. Zweitens reicht eine rein strukturelle Darstellung nicht aus. Das XML-Dokument machte den Vertrag durchsuchbar, aber nicht ausführbar; die Ziele Kostenersparnis und Automatisierung wurden verfehlt. Für automatisiertes Schließen braucht das Modell neben der Struktur die Bedeutung der Begriffe und eine davon getrennte Logik. Genau das leisten Ontologie- und Logikschicht. Aus diesem Scheitern ist die Architektur entstanden, die wir heute verfolgen.

Was das Modell leisten kann

Ein Gesetz, das als Modell vorliegt, kann fünf Dinge, die ein Prosatext nicht kann.

• Rechnen. Aus vollständigen Falldaten leitet das Modell die Rechtsfolge deterministisch ab: denselben Betrag, dieselbe Einstufung, bei jedem Aufruf und in jedem angeschlossenen System.
• Begründen. Weil jede Regel und jeder Parameter auf eine Stelle im Gesetzestext verweist, kann das Modell zu jedem Ergebnis angeben, welche Bestimmung mit welchem Wert angewendet wurde. Das ist die Grundlage für einen nachvollziehbaren und anfechtbaren Bescheid.
• Schritt halten. Ändert der Gesetzgeber einen Satz oder eine Schwelle, ändert sich ein Eintrag in der Modellschicht; die Logik bleibt unberührt. Ändert sich ein Begriff, ändert sich die Ontologie. Das Modell trennt, was eine Novelle typischerweise ändert, von dem, was stabil bleibt.
• Einmal statt n-mal. Der Zwilling wird einmal gebaut, geprüft und veröffentlicht. Behörden, Softwarehersteller und Unternehmen rufen ihn über eine Schnittstelle auf, statt ihn nachzubauen.
• Prüfen und simulieren. Ein ausführbares Modell lässt sich gegen Fälle testen, die Expertinnen und Experten vorab entschieden haben, und mit den Werkzeugen der Softwareentwicklung versionieren. Die Legislative kann damit vor dem Beschluss durchrechnen, was eine Änderung bewirkt.

Den letzten Punkt halte ich für unterschätzt. Die Arbeit am Modell zwingt dazu, Unklarheiten im Text zu benennen, bevor sie in hunderten Implementierungen unterschiedlich aufgelöst werden. Die neuseeländische Better-Rules-Initiative hat genau das erlebt, als sie Gesetzesentwürfe parallel als Programmcode formulierte (Barraclough et al. 2021): Der Code deckte Mehrdeutigkeiten auf, die im Text unbemerkt geblieben wären. Und anders als ein Sprachmodell, das einen Gesetzestext zusammenfassen kann, liefert ein Modell des Gesetzes keine wahrscheinliche, sondern eine bestimmte Antwort, die sich Zeile für Zeile nachprüfen lässt.

Wo das Modell endet

Ein Gesetz als Modell ersetzt weder das Gesetz noch Juristinnen und Juristen. Seine Grenzen sind klar benennbar und gehören von Anfang an zum Entwurf.

Erstens das Ermessen. Unbestimmte Rechtsbegriffe, Abwägungen und Härtefälle sind absichtlich offen formuliert; sie verlangen Urteil, nicht Berechnung. Die Komplexität des Rechts, die Unvollständigkeit jeder Logik und die bewusst offene Formulierung vieler Bestimmungen (Prakken und Sartor 2015) sind der Grund, warum wir nie alle Entscheidungen automatisieren werden. Ein Zwilling bildet deshalb nur die deterministischen, parametrisierbaren Teile einer Entscheidung ab und muss erkennbar machen, wo er nicht entscheiden kann.

Zweitens die Hierarchie des Rechts. Über jedem Gesetz steht die Verfassung, unter ihm stehen Verordnungen, daneben Urteile, die seine Auslegung prägen. Ein in sich geschlossener, vollständiger Zwilling eines einzelnen Gesetzes ist deshalb nicht erreichbar. Im Buch haben wir daraus die Empfehlung abgeleitet, bei der konkreten Ausprägung zu beginnen und jede Novelle und jedes neue Gesetz zum Anlass zu nehmen, einen Zwilling als zusätzlichen legislativen Service zu veröffentlichen.

Drittens die Zeit. Wir rechnen im Buch mit einem Übergang von 15 bis 20 Jahren und mit Zwillingen als Beilage zu den Prosa-Gesetzen bis 2040, nicht mit einer Umstellung auf einen Schlag. Das Prosa-Gesetz bleibt in dieser Zeit maßgeblich; der Zwilling gewinnt Akzeptanz, indem er sich als verlässlich erweist.

Das Forschungsprogramm, das ich am Institut für Wirtschaftsinformatik – Data & Knowledge Engineering der JKU Linz gemeinsam mit Christoph Schütz verfolge, arbeitet entlang dieser Grenzen: Welche Teile eines Gesetzestextes lassen sich formalisieren, welche Entscheidungen automatisieren, und wo bleibt der Mensch unverzichtbar?

Der nächste Schritt

Den Stand des Forschungsprogramms und die Beiträge zu IRIS 2025 finden Sie auf der Seite Digitaler Gesetzeszwilling und in den Publikationen. Wer in einer Verwaltung oder einem Softwarehaus ein Gesetz mit klar parametrisierten Berechnungsvorschriften betreut und wissen möchte, ob es sich als Zwilling eignet, kann uns ansprechen.