Die Zukunft der Polizei im Wandel durch KI und Mixed Reality: Die Universität Umeå in Schweden erforscht die Möglichkeiten neuer Technologien

AI-Informationen im Blickfeld der Polizei – Technologien, die die "Ermittlungen der Zukunft" unterstützen, und Entscheidungen, die nicht delegiert werden sollten

Während sie das Fahrzeug vor sich betrachten, erscheinen digitale Informationen um es herum. Ohne den Blick auf den Bildschirm zu senken, können sie die benötigten Informationen abrufen.

Ein Forschungsteam der Universität Umeå in Schweden arbeitet an solchen zukunftsweisenden polizeilichen Aktivitäten. Sie verwenden ein interaktives System, das KI mit "Mixed Reality (MR)" kombiniert.

In einer am 8. Oktober 2026 von Phys.org und der Universität vorgestellten Studie wurde das Potenzial zur Unterstützung von Entscheidungen vor Ort sowie die ethischen Fragen, die mit der Einführung einhergehen, untersucht.

Bemerkenswert ist, dass es sich nicht um eine Forschung handelt, die Polizisten durch KI ersetzen soll. Die Forscher legen Wert darauf, die Frage zu klären, wie digitale Informationen genutzt werden können, während die menschliche Urteilsfähigkeit erhalten bleibt.

Was ist "Mixed Reality", das Informationen in die reale Welt einfügt?

MR ist eine Technologie, die digitale Informationen und Objekte in den realen Raum einfügt. Im Gegensatz zu VR, das die Sicht mit einer virtuellen Umgebung überdeckt, ermöglicht MR das Betrachten von Menschen, Autos und Gebäuden in der Umgebung, während zusätzliche Informationen abgerufen werden können.

In der aktuellen Studie wurde das Headset "HoloLens" von Microsoft verwendet. Es ermöglicht die Bedienung durch Blick und Stimme und wird für Anwendungen zur Unterstützung der Objekterkennung und Erfassung potenzieller Gefahren untersucht.

Im Polizeieinsatz ändert sich die Situation vor Ort ständig. Bewegungen des Gegenübers, Positionen von Personen in der Umgebung und die Zusammenarbeit mit Kollegen erfordern Aufmerksamkeit für mehrere Informationen gleichzeitig.

Wenn inmitten dieser Situation die benötigten Informationen im Sichtfeld überprüft werden können, könnte dies die Situationswahrnehmung unterstützen.

Allerdings ist mehr Information nicht immer besser. Zu viele Anzeigen oder die Hervorhebung falscher Informationen könnten dazu führen, dass Veränderungen vor Ort übersehen werden. Wichtig ist nicht nur, was angezeigt werden kann, sondern auch, was, wann und in welchem Umfang gezeigt wird.

39 Polizisten und Ausbilder nahmen teil, positive Bewertung im Training

Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit Polizeiausbildungseinrichtungen und Strafverfolgungsbehörden in Schweden und Katalonien, Spanien, in mehreren Phasen durchgeführt. Insgesamt nahmen 39 Polizisten und Ausbilder teil.

Vor den praktischen Tests nahmen die Teilnehmer an zwei Workshops teil. Einer befasste sich mit den Grundsätzen vertrauenswürdiger KI, der andere bot praktische Erfahrungen mit MR und HoloLens.

Anschließend wurde das HoloLens als Unterstützungstool in einem Training zur Fahrzeugkontrolle in Hochrisikosituationen eingesetzt.

Laut der Universität bewerteten die Teilnehmer die Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit des Systems sehr positiv. Anders Sjögster, selbst Polizist und Dozent an der Universität, erklärte, dass das Interesse der Teilnehmer hoch war und sie viele Möglichkeiten sahen.

Hier zeigt sich auch die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern und der Polizeipraxis. Funktionen, die Entwickler für nützlich halten, stimmen nicht unbedingt mit den tatsächlich benötigten Funktionen vor Ort überein. Das Zusammenbringen des Wissens beider Seiten ist der Ausgangspunkt für die Überlegung zur Praktikabilität.

"Gut bewertet" ist nicht gleichbedeutend mit "Sicherheit bewiesen"

Es ist jedoch verfrüht, die Ergebnisse als Beweis dafür zu interpretieren, dass die Polizeiarbeit durch den Einsatz von KI sicherer wird.

Die Hauptleistung, die in dem Artikel hervorgehoben wird, ist die positive Bewertung durch die Teilnehmer, die das Training erlebt haben. Es wird jedoch nicht gezeigt, wie viele Unfälle auf der Straße tatsächlich reduziert oder wie viele Fehlidentifikationen verhindert wurden.

Dass die Nutzer das System als vertrauenswürdig empfinden, ist nicht dasselbe wie die genaue Funktion des Systems in verschiedenen Situationen.

Zum Beispiel, ob die Unterstützung auch in dunklen Umgebungen, bei Regen, in dicht besiedelten Gebieten oder bei instabiler Kommunikation funktioniert. Ob Polizisten falsche Informationen erkennen können. Diese Punkte müssen bei der Überlegung zur praktischen Anwendung überprüft werden.

Diese sind Themen für zukünftige Prüfungen und können nicht als gelöst betrachtet werden, basierend auf dem aktuellen Artikel.

Gerade weil es sich um eine vielversprechende Forschung handelt, ist es wichtig, die Meinungen der Nutzer, die Leistung der Technologie und die Auswirkungen auf die Gesellschaft getrennt zu betrachten.

Je mehr Automatisierung, desto schwerwiegender werden die ethischen Probleme

Das Forschungsteam analysierte die Funktionen in drei Risikostufen von niedrig bis hoch. Sie kamen zu dem Schluss, dass mit zunehmendem Automatisierungsgrad die ethischen Risiken in Bezug auf Privatsphäre, Transparenz und algorithmische Voreingenommenheit zunehmen.

Das Anzeigen von Referenzinformationen für Polizisten und die Bewertung von Personen oder Situationen durch KI, die die nachfolgenden Maßnahmen stark beeinflusst, haben unterschiedliche Auswirkungen.

Wenn das System eine Person vor Ort fälschlicherweise als gefährlich einstuft, könnte diese Anzeige Vorurteile bei den Polizisten hervorrufen. Umgekehrt könnte eine übersehene Gefahr zu einer verringerten Wachsamkeit führen.

Dies ist kein tatsächlich gemeldetes Ereignis im aktuellen Training, sondern ein Problem, das bei der Einführung von Entscheidungshilfesystemen berücksichtigt werden sollte.

Wenn das Headset so konzipiert ist, dass es Bilder und Informationen aufzeichnet, die ins Blickfeld geraten, stellt sich auch die Frage, wie mit Informationen von unbeteiligten Passanten umgegangen wird. Dies umfasst die Aufbewahrungsdauer, wer darauf zugreifen kann, die Bereitstellung an Dritte und die Löschverfahren.

Die Leistung des Headsets allein kann solche Herausforderungen nicht beantworten.

Um zu verhindern, dass "der Mensch entscheidet letztendlich" nur eine Floskel bleibt

Die Forscher betonen, dass das System nicht vollständig autonom sein sollte und die endgültige Entscheidung von Menschen getroffen werden sollte.

Doch allein die Tatsache, dass der Mensch am Ende die Kontrolle hat, reicht nicht aus. Wenn die KI-Anzeigen tatsächlich ungeprüft übernommen werden, wird die menschliche Entscheidung nur formell.

Auch in Japan, wenn ein ähnliches System in Betracht gezogen wird, ist ein Design erforderlich, das es Polizisten ermöglicht, die Informationen der KI zu überprüfen.

Zum Beispiel, ob die angezeigten Informationen auf direkt beobachteten Fakten, früheren Aufzeichnungen oder Schätzungen der KI basieren. Ob die Grenzen erkennbar sind, wenn die Informationen veraltet oder unsicher sind. Und ob die Vorschläge der KI abgelehnt werden können, wenn sie den vor Ort beobachteten Fakten widersprechen.

Darüber hinaus ist es wichtig, ein System zu haben, das es ermöglicht, die gezeigten Informationen und die menschlichen Entscheidungen im Nachhinein zu überprüfen.

Um den Ausdruck "der Mensch trägt die Verantwortung" mit Substanz zu füllen, muss genügend Information und Ermessensspielraum für menschliche Entscheidungen verbleiben.

Auf sozialen Medien steht die Vorstellung der Studie im Vordergrund, die Bewertung durch die allgemeine Öffentlichkeit ist noch nicht sichtbar

Auf sozialen Medien sind öffentliche Beiträge zu finden, die die aktuelle Studie vorstellen.

Der Mitautor Bernat Vivolas Jordà berichtete auf LinkedIn über die Veröffentlichung der Studie und stellte sie als Ergebnis eines europäischen Gemeinschaftsprojekts vor, an dem das Katalanische Institut für öffentliche Sicherheit, die Universität Umeå und Unternehmen beteiligt sind.

Auch Erik Borglund teilte auf LinkedIn die Studie als Forschung zu den Herausforderungen von KI in der Polizeitaktik, durchgeführt von der Polizeiausbildungsabteilung in Umeå.

Aus den erkennbaren Beiträgen geht hervor, dass versucht wird, die Forschungsergebnisse in eine fachliche Diskussion einzubringen.

Diese Beiträge stellen jedoch die Studie selbst vor und sammeln nicht die Reaktionen der allgemeinen Öffentlichkeit auf die Nachrichten vom 8. Oktober. In dem überprüfbaren Umfang gibt es nicht genügend Material, um die Zustimmung oder Ablehnung der Bürger oder die Reaktionen auf japanischen sozialen Medien zu beurteilen.

Daher können Ausdrücke wie "auf sozialen Medien gibt es einen Ansturm von Willkommensstimmen" oder "die Besorgnis über eine Überwachungsgesellschaft wächst" in Bezug auf diese Forschung nicht verwendet werden. Derzeit ist nur sichtbar, dass die Forschung geteilt wird.

Wenn man es auf Japan bezieht, wird die Überprüfung vor der Einführung entscheidend

Diese Forschung ist keine Nachricht, dass die Einführung eines ähnlichen Systems bei der japanischen Polizei beschlossen wurde. Dennoch ist die Frage, wie KI für die öffentliche Sicherheit genutzt werden kann, auch für Japan relevant.

Besonders zu bedenken ist nicht nur die Bequemlichkeit für Polizisten, sondern auch die Sicherheit und das Vertrauen der Bürger, die die Maßnahmen erfahren.

Selbst wenn Informationen schnell überprüft werden können, führt eine unnötige Vorsicht aufgrund falscher Einschätzungen oder die Aufzeichnung ohne Erklärung nicht unbedingt zu Vertrauen der Bürger.

Wenn in Japan darüber nachgedacht wird, könnte zunächst in einer Trainingsumgebung überprüft werden, wie Informationen angezeigt werden und wie mit Fehlidentifikationen umgegangen wird. Neben der Veränderung der Arbeitsbelastung der Polizisten sollte auch bewertet werden, ob das Sichtfeld nicht behindert wird und ob die Konzentration auf das Gespräch mit dem Gegenüber möglich ist.

Die Bewertungskriterien sollten nicht nur die Verarbeitungsgeschwindigkeit umfassen. Auch die Genauigkeit der Entscheidungen, ob unnötige Eingriffe vermieden werden können, ob Aufzeichnungen ordnungsgemäß verwaltet werden können und ob Erklärungen gegenüber den Bürgern möglich sind, sollten berücksichtigt werden.

Dies bedeutet nicht, dass die Forschung die Wirkung für Japan bestätigt hat, sondern es sind Überlegungen, die bei der Übertragung der Ergebnisse auf die japanische Gesellschaft zu beachten sind.

Was jetzt benötigt wird, ist "Training zur Nutzung von KI" und "Training zum Hinterfragen von KI"

Das Forschungsteam hält es für sinnvoll, solche Technologien in die Grundausbildung der Polizei zu integrieren, damit zukünftige Polizisten sowohl die Möglichkeiten als auch die Schwächen frühzeitig kennenlernen.

Es reicht nicht aus, nur die Bedienung zu erlernen. Es muss auch die Fähigkeit entwickelt werden, unter welchen Bedingungen Informationen unsicher werden, was zu tun ist, wenn die Anzeige von der Realität abweicht, und ob man auch ohne Unterstützung reagieren kann.

Die aktuelle Forschung zeigt das Potenzial der Technologie, die Informationen im Blickfeld der Polizisten zu erweitern, und die Herausforderungen, diese Informationen nicht die Urteilsfähigkeit dominieren zu lassen.

Obwohl man die von der KI angezeigten Informationen betrachtet, muss man weiterhin auf die Stimme und Bewegungen der Person vor einem achten. Die Qualität der zukünftigen Polizeiarbeit hängt nicht nur von der Neuheit der Geräte ab, sondern auch davon, wie die Urteilsfähigkeit der Nutzer geschützt wird.

Quellen und Referenz-URLs

1. Phys.org:
   Veröffentlicht am 8. Oktober 2026. Vorstellung der Forschung, Training mit 39 Teilnehmern, Nutzerbewertungen und ethische Herausforderungen.
   https://phys.org/news/2026-10-ai-reality-police.html

2. Universität Umeå: Offizielle Ankündigung der Forschungseinrichtung
   Gemeinsame Forschung zu Polizeiarbeit und Informatik, Überprüfung mit HoloLens, Notwendigkeit der Erhaltung menschlicher Urteilsfähigkeit, Perspektiven für die Polizeiausbildung.umu.se
   https://www.umu.se/en/news/research-shows-how-ai-and-mixed-reality-can-enhance-police-work_12196568/

3. Forschungsartikel: Trustworthy AI and Mixed Reality in Police Interventions: Challenges and Opportunities
   Veröffentlicht im Journal of Artificial Intelligence Research. Die Beschreibung der Forschung basiert auf dem bereitgestellten Artikel und der offiziellen Ankündigung der Universität.
   https://doi.org/10.1613/jair.1.19461

4. LinkedIn: Öffentlicher Beitrag von Mitautor Bernat Vivolas Jordà
   Beitrag zur Veröffentlichung des Artikels und zur Vorstellung als Ergebnis eines Gemeinschaftsprojekts. Beispiel für die Forschungsteilung auf sozialen Medien.Bernat Vivolas Jordà
   https://www.linkedin.com/posts/bernatvivolas_publicat-larticle-trustworthy-ai-and-activity-7471214915828158465-gYXJ

5. LinkedIn: Öffentlicher Beitrag von Erik Borglund
   Beitrag zur Vorstellung der Studie als Forschung zu den Herausforderungen von KI in der Polizeitaktik. Kein Indikator für die öffentliche Meinung.Erik Borglund
   https://se.linkedin.com/posts/erik-borglund-5631874_alldeles-f%C3%A4rsk-artikel-fr%C3%A5n-bland-annat-polisutbildningen-activity-7471157629449465857-aUht