Selbstfahrende Autos stellen einen nahezu sicheren Straßenverkehr durch einen dem Menschen überlegenen Entscheidungsträger in Aussicht. Es wurde sogar proklamiert, intelligente Algorithmen könnten eine Supermoralmaschine sein - ein System, das selbst in einem Dilemma eine einwandfreie Entscheidung zu treffen vermag. Eine utilitaristische Direktive soll nach verbreiteter Ansicht einem solchen moralischen Optimum entsprechen; konkret hieße das, ein Fahrzeug müsste über Leben und Tod nach einer Abwägung von individuellen Personenmerkmalen entscheiden. Eine solche Idealvorstellung ist technisch jedoch nicht realisierbar und eine Kategorisierung von Menschen anhand von Personeneigenschaften kann ethisch nicht überzeugen. Tragfähige Entscheidungsparameter lassen sich hingegen mit Hilfe der Gerechtigkeitsheuristik von John Rawls finden. Hinter einem Schleier des Nichtwissens, welcher heteronome Abgrenzungskriterien verdeckt, überzeugt nur ein Prinzip: Schadensminimierung. Wie ein solches Prinzip im autonomen Straßenverkehr praktisch umzusetzen wäre, wird in dieser Schrift skizziert.

2005 bis 2010 Studium der Rechtswissenschaften an der Philipps-Universität Marburg. 2010 erstes Staatsexamen. 2010-2013 Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Philipps-Universität Marburg bei Prof. Dr. S. Meier und Prof. Dr. R. Backhaus. 2010-2011 Repetitor in Marburg. 2012 bis 2014 Referendar am LG Marburg. 2013 Promotion an der LMU München bei Prof. Dr. L. Klöhn. 2014 zweites Staatsexamen. 2014 bis 2016 Rechtsanwalt bei Hengeler Mueller in Düsseldorf. Seit 2016 Akademischer Rat und Habilitand in Mannheim am Lehrstuhl von Prof. Dr. Georg Bitter. Seit 2020 Dozent an der Mannheim Business School (Handels- und Kapitalmarktrecht).

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