KI-Fahndung: Gesuchte RAF-Terroristin in 30 Minuten entlarvt

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Nach 30 Jahren auf der Flucht ist die RAF-Terroristin Daniela Klette endlich gefasst.

Möglich wurde dies durch den innovativen Einsatz einer Software zur Gesichtserkennung mit künstlicher Intelligenz durch Michael Colborne, Investigativjournalist des Recherchekollektivs „Bellingcat“. In nur 30 Minuten konnte er die gesuchte Person ausfindig machen, was der deutschen Polizei jahrzehntelang nicht gelungen war.

Colborne war Klette schon Monate vor der Verhaftung auf der Spur. Im Auftrag des Krimi-Doku-Podcasts „Legion: Most Wanted“ analysierte er mit einer frei verfügbaren KI-Software alte Fotos der Terroristin. Die Software scannte die Fotos und erstellte einzigartige Gesichtsprofile, die dann im Internet nach Übereinstimmungen durchsucht wurden.

Innerhalb von 30 Minuten stieß Colborne nicht nur auf Fahndungsfotos, sondern auch auf Bilder, die Klette in einem Sportstudio und einem Kulturverein zeigten. Mit Hilfe verschiedener Programme und eines Gesichtsvergleichstools bestätigte sich sein Verdacht: Es handelte sich mit hoher Wahrscheinlichkeit um den Gesuchten.

Colborne empfahl den Verantwortlichen des Podcasts, der Spur nachzugehen, doch die Fahndung wurde mangels Beweisen eingestellt. Das Landeskriminalamt hält den entscheidenden Hinweisgeber geheim, lässt aber durchblicken, dass es nicht Colborne war.

Der Fall Klette zeigt beispielhaft, wie effektiv KI-Gesichtserkennung bei der Verbrechensaufklärung sein kann. Die schnelle Aufklärung des jahrzehntelangen Falles durch KI-Technologie wirft aber auch wichtige Fragen für die Zukunft der Strafverfolgung auf.

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