Gesichtserkennung in Zürich.Nutzen und Grenzen.

Gesichtserkennung in Zürich: Worum es in der Debatte geht

Gesichtserkennung in Zürich ist weder nur eine technische noch nur eine politische Frage. Sie berührt gleichzeitig die Sicherheit im öffentlichen Raum, die Effizienz von Ermittlungen, den Schutz biometrischer Daten und die Freiheit, sich unbeobachtet bewegen zu können. Deshalb reicht es nicht, die Technologie pauschal als Sicherheitsgewinn oder als Massenüberwachung einzuordnen.

Entscheidend ist der konkrete Einsatz: Wird ein einzelnes Tatbild nachträglich mit einer rechtmässigen Referenzdatenbank abgeglichen? Wird eine Person am Zugang freiwillig verifiziert? Oder werden laufend alle Gesichter im öffentlichen Raum gegen Beobachtungslisten geprüft? Diese Szenarien unterscheiden sich technisch, rechtlich und gesellschaftlich grundlegend.

Vier Begriffe, die nicht verwechselt werden sollten

In Diskussionen werden Gesichtserkennung, Gesichtserfassung und Videoanalyse oft gleichgesetzt. Dadurch entsteht ein falsches Bild der tatsächlichen Datenbearbeitung. Eine belastbare Beurteilung beginnt mit vier klaren Kategorien.

• Gesichtsdetektion: Ein System erkennt, dass sich ein Gesicht im Bild befindet. Es kennt die Person dadurch noch nicht.
• Verifikation (1:1): Ein Gesicht wird mit genau einer erwarteten Identität verglichen, beispielsweise bei einer automatischen Passkontrolle.
• Identifikation (1:n): Ein Gesichtsbild wird mit mehreren gespeicherten Referenzbildern verglichen, um mögliche Treffer vorzuschlagen.
• Attribut- oder Ereignisanalyse: Software sucht nach Kleidung, Bewegungsrichtung, Objekten oder Situationen, ohne eine Person namentlich zu identifizieren.

Gerade der letzte Punkt ist wichtig: KI-Videoanalyse benötigt nicht automatisch Gesichtserkennung. Viele Sicherheitsaufgaben lassen sich ereignisbasiert lösen, etwa durch Gewalt-, Waffen-, Sturz- oder Intrusionserkennung. Wo eine Identifikation für den Zweck nicht erforderlich ist, sollte sie auch nicht eingesetzt werden.

Wie automatische Gesichtserkennung technisch funktioniert

Das System lokalisiert zunächst ein Gesicht und erzeugt daraus einen mathematischen Merkmalsvektor, ein sogenanntes Template oder Embedding. Dieser Vektor ist kein Name. Eine Identifikation entsteht erst, wenn das Template mit Referenzdaten verglichen und einem Datensatz zugeordnet wird.

Das Ergebnis ist keine unfehlbare Feststellung, sondern eine statistische Ähnlichkeitsbewertung. Ein definierter Schwellenwert bestimmt, ab wann das System einen möglichen Treffer meldet. Ein niedriger Schwellenwert findet mehr Kandidaten, erhöht aber das Risiko falscher Treffer. Ein hoher Schwellenwert reduziert Fehlalarme, kann jedoch tatsächliche Übereinstimmungen übersehen.

Bildqualität, Blickwinkel, Beleuchtung, Alter des Referenzbilds, Verdeckung und Eigenschaften des trainierten Modells beeinflussen die Leistung. Deshalb darf ein algorithmischer Treffer keine automatische Sanktion oder abschliessende Identifikation auslösen. Er muss von qualifizierten Menschen anhand weiterer Informationen überprüft werden.

Was der Zürcher Kantonsrat 2026 beschlossen hat

Der Zürcher Kantonsrat stimmte der Totalrevision des Gesetzes über die Information und den Datenschutz (IDG) am 23. März 2026 in der Schlussabstimmung zu. Der Erlass schliesst Pilotversuche mit biometrischen Erkennungssystemen im öffentlichen Raum nicht kategorisch aus. Das ist jedoch keine pauschale Erlaubnis für eine flächendeckende Gesichtserkennung.

Nach der Einordnung der Datenschutzbeauftragten des Kantons Zürich können solche Pilotversuche nur im Rahmen der allgemeinen gesetzlichen Voraussetzungen stattfinden. Sie dienen dazu, eine noch klärungsbedürftige Bearbeitung besonderer Personendaten zeitlich begrenzt zu testen. Dafür braucht es eine gesetzlich verankerte Aufgabe, eine Verordnung sowie klar definierte Schutzmassnahmen und eine sorgfältige Evaluation.

Bereits im Februar 2026 lehnte der Kantonsrat zudem eine Behördeninitiative für ein weitreichendes Verbot biometrischer Gesichtserkennung ab. Auch dieser Entscheid bedeutet nicht, dass jeder denkbare Einsatz zulässig ist. Massgebend bleiben Zweckbindung, Verhältnismässigkeit, Rechtsgrundlage, Transparenz, Datensicherheit und die Kontrolle besonders risikoreicher Datenbearbeitungen.

Pilotversuch ist nicht gleich Dauerüberwachung

Ein Pilot sollte eine klar formulierte Frage beantworten: Ist das System für einen bestimmten gesetzlichen Auftrag geeignet, erforderlich und verhältnismässig? Dazu gehören ein begrenzter Ort, ein begrenzter Zeitraum, definierte Referenzdaten und messbare Kriterien für Nutzen und Risiken.

Nicht ausreichend wäre ein offener Test nach dem Prinzip „Wir sammeln zuerst und entscheiden später“. Bereits vor Beginn müssen Verantwortlichkeit, Zugriffsrechte, Löschfristen, Fehlertoleranzen, menschliche Prüfung und Information der betroffenen Personen geregelt sein. Ebenso muss feststehen, wann der Versuch beendet oder abgebrochen wird.

Der Unterschied zum Gesichtsbildabgleich von Fedpol

Fedpol führte 2025 einen automatisierten Gesichtsbildabgleich als Ergänzung zu bestehenden biometrischen Verfahren ein. Dabei werden Gesichtsbildspuren aus Ermittlungen mit bereits gespeicherten Bildern bekannter Personen verglichen. Fedpol schliesst eine automatische Echtzeitüberwachung von Personen durch Kameras im öffentlichen Raum ausdrücklich aus.

Der Unterschied ist wesentlich: Ein nachträglicher Abgleich eines konkreten Beweisbilds verfolgt einen begrenzten Ermittlungszweck. Ein Live-System würde dagegen fortlaufend eine grosse Zahl unbeteiligter Menschen erfassen. Beide Verfahren nutzen biometrische Merkmale, erzeugen aber nicht dasselbe Eingriffsrisiko.

Welchen Nutzen Gesichtserkennung haben kann

Bei einem rechtmässig begrenzten Einsatz kann automatisierter Bildabgleich Ermittlerinnen und Ermittler dabei unterstützen, grosse Bildmengen schneller zu sichten. Das kann relevant sein, wenn ein Tatortbild die wichtigste Spur darstellt oder eine gesuchte Person anhand vorhandener Aufnahmen gefunden werden soll.

Technologie kann dabei Kandidaten priorisieren und Suchzeiten verkürzen. Sie ersetzt jedoch weder die kriminalistische Bewertung noch weitere Beweismittel. Ein verantwortungsvoller Prozess behandelt den Treffer als Hinweis, dokumentiert die Prüfung und verlangt eine unabhängige menschliche Bestätigung.

Welche Risiken besonders ernst genommen werden müssen

Gesichter sind biometrische Merkmale. Anders als ein Passwort lassen sie sich nicht einfach austauschen. Werden Templates unzulässig verwendet, zu lange gespeichert oder mit neuen Datenbanken verknüpft, kann sich der ursprüngliche Zweck schleichend erweitern.

• Falsche Treffer: Unbeteiligte Personen können irrtümlich als Kandidaten erscheinen.
• Verzerrungen: Leistung und Fehlerquoten können zwischen Personengruppen unterschiedlich ausfallen.
• Zweckausweitung: Eine begrenzte Datenbank kann später für weitere Zwecke genutzt werden.
• Abschreckung: Wahrgenommene Daueridentifikation kann Verhalten und Grundrechtsausübung beeinflussen.
• Datenabfluss: Biometrische Templates und Referenzbilder sind besonders schützenswerte Ziele.

Deshalb muss nicht nur die durchschnittliche Erkennungsrate betrachtet werden. Verantwortliche brauchen getrennte Werte für falsche positive und falsche negative Treffer, realistische Tests unter lokalen Bedingungen und einen dokumentierten Umgang mit Unsicherheit.

Acht Schutzmechanismen für einen verantwortbaren Einsatz

1. Enger Zweck: Der konkrete Sicherheits- oder Ermittlungszweck wird vorab festgelegt.
2. Klare Rechtsgrundlage: Zuständigkeit und Eingriffstiefe sind rechtlich geprüft.
3. Datenminimierung: Referenzlisten enthalten nur erforderliche und rechtmässige Datensätze.
4. Menschliche Kontrolle: Kein Treffer führt ohne qualifizierte Prüfung zu einer Massnahme.
5. Kurze Fristen: Nichttreffer, Templates, Protokolle und Referenzbilder werden geregelt gelöscht.
6. Technische Trennung: Datenbanken, Rollen und Systeme werden voneinander abgegrenzt.
7. Nachweisbarkeit: Abfragen, Trefferbewertungen, Zugriffe und Änderungen werden protokolliert.
8. Unabhängige Evaluation: Nutzen, Fehler, Gruppenunterschiede und Grundrechtseingriffe werden geprüft.

Wann Videoanalyse ohne Identifizierung genügt

Viele operative Situationen erfordern keine Identität. Soll eine Leitstelle erfahren, dass eine Person am Boden liegt, eine Menschenmenge zu dicht wird oder eine sichtbare Waffe auftaucht, reicht eine ereignisbasierte Analyse. Das System meldet die Situation, ohne eine Person mit einer Namensdatenbank abzugleichen.

Diese Trennung folgt dem Prinzip der Datenminimierung: So wenig personenbezogene Verarbeitung wie möglich, so viel wie für den klaren Zweck erforderlich. Gesichtserkennung sollte deshalb nie die Standardeinstellung einer Videoanalyseplattform sein, sondern eine gesondert begründete Funktion.

Fazit: Kontrolle entsteht durch Grenzen

Die Frage lautet nicht, ob Gesichtserkennung pauschal gut oder schlecht ist. Entscheidend ist, welche Daten zu welchem Zweck, mit welcher Referenzbasis und unter welcher Kontrolle verarbeitet werden. Ein gezielter, nachträglicher Abgleich unterscheidet sich grundlegend von einer anlasslosen Identifikation aller Passantinnen und Passanten.

Für Zürich bedeutet das: Pilotmöglichkeiten müssen als Prüfauftrag verstanden werden, nicht als Freipass. Eine demokratisch tragfähige Nutzung braucht enge Grenzen, Transparenz, menschliche Verantwortung und die nachweisbare Möglichkeit, ein ungeeignetes System wieder abzuschalten.

Für Einsätze in der EU sind die DSGVO und die einschlägigen nationalen Vorschriften zu prüfen. Bei Polizeibehörden kann das besondere Datenschutzrecht für die Strafverfolgung massgeblich sein. Schweizer Vorgaben sind ergänzend als eigener Rechtsrahmen zu betrachten. Ereignisbasierte Verarbeitung ist nicht automatisch anonym. Einen aktuellen Überblick bietet unser Beitrag zu Datenschutz und EU AI Act.