Die Entwicklung von Digitalethik als Randbedingung für Datentreuhandmodelle. Ein Blick in die Zukunft (Ethical Foresight 2026-2030)

Die Entwicklung von Digitalethik als Randbedingung für Datentreuhandmodelle. Ein Blick in die Zukunft (Ethical Foresight 2026-2030) Petra Gehring und Sonja Daum Technische Universität Darmstadt DaTNet-Paper 09 DOI: 10.82115/8hkc-g102 Veröffentlichungsdatum: Dezember 2025 DaTNet-Paper 09 Seite 2 von 14 Die Entwicklung von Digitalethik als Randbedingung für Datentreuhandmodelle. Ein Blick in die Zukunft (Ethical Foresight 2026-2030) Vorbemerkung Die allermeisten Fragen zu Datentreuhandmodellen (im Folgenden: DTM) und damit alle damit verbundenen ethischen Fragestellungen sind aktuell noch stark durch rechtliche Unsicherheiten geprägt. Prospektiv Aussagen zu künftigen rechtlichen und rechtspolitischen Entwicklungen zu treffen, die für Datentreuhandmodelle relevant sind, ist dabei keine einfache Aufgabe. Gesetzgebungspolitik und Judikatur lassen sich prognostisch kaum fassen. Für den Versuch, in den kommenden Jahren möglicherweise Aspekte von „Ethik“ prospektiv einzuschätzen, gilt die Schwierigkeit einer Szenarienbildung in noch gesteigertem Maße. Denn wie sollte die erforderliche empirische Grundlage aussehen? Ethics assessment meint üblicherweise eine Bewertung durch Ethik, nicht aber eine Bewertung der Ethik bzw. (künftiger) Ethikentwicklung selbst. Es gibt so für letzteres kaum Vorbilder. Ebenso hat der teils öffentliche, teils in Policy Papieren und Kodizes fixierte, teils akademische Gegenstand Ethik – jedenfalls im Digitalbereich – eine von vornherein diffuse oder zumindest sehr abstrakte Kontur. Es empfiehlt sich daher im Kontext „angewandter“ Ethik generell wie auch im Hinblick auf Digitalethik, von „Ethikdiskursen“ im Plural zur sprechen. 1 Aufgabe der Ethik wäre es in einem ersten Schritt vor allem mögliche Fragestellungen und Themen, die überhaupt ethisch relevant sind zu identifizieren. Obwohl also vor allem in Bezug auf den hier diskutierten Gegenstand der Ethik Neuland betreten wird und obwohl dieser Gegenstand vergleichsweise unscharfe Konturen hat, soll nachfolgend eine aktuelle Einschätzung vorgenommen werden, die dann auch eine Projektion auf die kommenden Jahre und Thesen zu so etwas wie der künftigen „Ethikentwicklung“ für den Digitalbereich – und damit auch für Datentreuhandmodelle (DTM) – erlaubt. 1 Dass Digitalethik (oder auch AI-Ethik etc.) „angewandte“ Ethiken sind, setze ich hier ebenso voraus wie den Begriff „Diskurs“ und das Faktum einer hohen Binnenpluralität öffentlicher Ethikdiskurse (vgl. Gehring, Petra (2025): Biegsame Expertise. Geschichte der Bioethik in Deutschland. Berlin: Suhrkamp. wo sich auch ausführliche Charakterisierungen „angewandter“ Ethik finden). DaTNet-Paper 09 Seite 3 von 14 Eine Eingrenzung des Gegenstandsbereichs der nachfolgenden Betrachtung nehme wir vor, sofern wir die im Digitalbereich fast durchweg interund transnational als „ethisch“ diskutierten Stichworte und Ethik-Postulate aus der Perspektive deutscher Akteure und Marktteilnehmer betrachten. Dabei unterscheiden wir – im Hintergrund eines zumeist eher pragmatisch-pauschalen Redens von „Ethik“ – grob drei Felder, in denen sich seit 2019, nämlich jeweils durch die Diskussionen über „KI“, so etwas wie eine Digitalethik erst wirklich kompakt verdichtet hat: • erstens eine politiknahe globale Ethik, repräsentiert etwa durch Papiere der Vereinten Nationen 2 oder staatlicher Stellen 3 , aber auch durch globale EthikInitiativen von Tech-Unternehmen oder Entwickler Manifeste, 4 • zweitens die europäische Ebene, für die sowohl bei der EU entstandene Leitlinien, etwa die viel diskutierten Ethics guidelines for trustworthy AI 5 mit Umsetzungsvorschlägen 6 Florals auch ein interdisziplinärer wissenschaftlicher Ethikdiskurs, 7 • sowie drittens eine deutschsprachige Fachdiskussion, die sich noch einmal aufteilen lässt in eine digitalethische Fachdiskussion in Fächern wie Philosophie, Theologie etc. (aber auch Informatik), in eher professionsethische Perspektiven 8 in EthikReflexionen, die sich vor allem der Operationalisierung von EU-Recht und anderen rechtlichen und der Qualitätssicherung dienenden Vorgaben widmen, sowie in Forschungsethik, also „Ethik“ im Sinne einer forschungsethischen Bewertung von Forschungsprojekten oder auch im Rahmen von politikberatenden Stellungnahmen, beispielsweise zum Thema Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz. 9 2 UNESCO (2022): Recommendations on the Ethics of Artificial Intelligence (23.11.2021). https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137 [15.11.2025]. 3 Einen frühen Überblick gibt: AlgorithmWatch (2020-2024): AI Ethics Guidelines Global Inventory. https://inventory.algorithmwatch.org/ [15.5.2023]. 4 Als herausgegriffene Beispiele: Ruci, Alban et a. (O.J.): AI Manifesto. https://ai-manifesto.dev/ [15.11.2025] und Elysian AI (2025): The AI Manifesto. Version 1.0 (2025-01-01). https://github.com/aimanifesto/aimanifesto/blob/main/AI_Manifesto.md#the-ai-manifesto-version-10-2025-01-01 [15.11.2025] 5 High-Level Expert Group on AI (2019): Ethics guidelines for trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai [15.11.2025]. 6 AIEI Group (2020): From Principles to Practice – An interdisciplinary framework to operationalize AI ethics. Gütersloh: Bertelsmann. https://www.ai-ethics-impact.org/en [15.11.2025] und Applied AI Institute for Europe (2019): AI-Ethics landscape 1/2019. https://www.appliedai-institute.de/hub/ethical-useof-ai [15.11.2025]. 7 In vielem maßgeblich: Floridi, Luciano (2025): The Ethics of Artificial Intelligence. Principles, Challenges, and Opportunities. Oxford: Oxford University Press. 8 Gesellschaft für Informatik (2018): Ethische Leitlinien. https://gi.de/ueber-uns/organisation/unsereethischen-leitlinien/ [15.11.2025]. 9 Deutscher Ethikrat (2023): Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz. https://www.ethikrat.org/publikationen/stellungnahmen/mensch-und-maschine/ [15.11.2025]. DaTNet-Paper 09 Seite 4 von 14 Die globale Digitalethik hat generische Soft law -Stichworte wie „transparency“ und „explainability“ sowie die Forderung der Vermeidung von Biases in Kurs gebracht. Ansonsten dominiert hier der Gedanke der Selbstverpflichtung – Unternehmen und Entwickler betonen, avancierte Digitaltechnik nur „zum Guten“ einsetzen zu wollen und zu sollen. Die EU-Diskussion bewegt sich eng(er) an legislativen Überlegungen entlang, die der Risikominimierung und der Produktsicherheit entstammen (Bsp. autonomes Fahren); ebenso bezieht sie die Rede von (europäischen) „Werten“ und digitalpolitische Motive wie das der Souveränität 10 mit ein. Die deutsche Diskussion dreht sich um alle diese Themen, hat mit dem – aus deutscher Sicht direkten – Grundrechtsbezug des Schutzes personenbeziehbarer Daten daneben aber auch einen besonderen Bezug zu Freiheitsrechten im Sinne einer Freiheit von Datenerhebung, Überwachung oder sogar Digitalität. 11 Wir unterscheiden die drei Bereiche hier zu analytischen Zwecken, denn alltagsrelevant sind sie nicht. Nach der Provenienz von Ethik wird selten gefragt. Auch in der gesellschaftlichen und unternehmerischen Praxis nimmt man die drei Felder zumeist als Kontinuum wahr. Stichworte wie „ Responsibility /Verantwortung“ rufen eine Art ganzheitliche Absicht auf, sich Problemund Handlungsfolgenbewusst zu verhalten. Policy Papers zu ethischen Forderungen oder Commitments werden auch kaum in kritischer Weise vergleichend diskutiert. Ethikdiskurse im Digitalbereich bleiben von daher notorisch verwaschen. Und in der akademischen Diskussion oft zu abstrakt für Praktiker:innen, was einen Vermittlungsprozess nötig machen würde. 10 Vgl. unten Thesen 2 und 5. 11 Vgl. unten These 4. DaTNet-Paper 09 Seite 5 von 14 Ethik im Kontext von DTM – Stand heute Ist Ethik überhaupt ein handfester Gesichtspunkt bei der Ausgestaltung von DTM? Jedenfalls gehören „ethische“ Aspekte nur ganz am Rand zur DTM-Terminologie. Würde man diese Frage bejahen, so würden sich Ethikdiskurse und die Attribuierung von unter Umständen wichtigen Anforderungen als ethische Randbedingungen, auf welche sich DTM einstellen sollten, erweisen. Dies könnte auch die Relevanz sichtbar machen und die Akzeptanz von DTM fördern. Denn Ethik produziert Leitbilder, die in die Rechtspraxis Eingang finden und sie setzt öffentliche Trends, die auf Erwartungen und den Erfolg von Geschäftsmodellen Einfluss haben. 12 In der heutigen Perspektive (2025) ist der praktisch greifbare Ort der Ethik in DTM nur umrisshaft zu bestimmen. Ethische Aspekte werden pauschal, aber eher schlagworthaft für wichtig gehalten. 13 Im Einzelfall können folgende – der Sache nach ganz heterogene – Themen im Rahmen von Datentreuhandmodellen mit dem Begriff „Ethik“ gemeint sein oder belegt werden: 14 • Eine anzustrebende Transparenz von Algorithmen DTM sind zwar weder zur Offenlegung von Softwaremechanismen noch zu Open Source verpflichtet. Dennoch wird in DTM-Projekten der Aspekt der Transparenz als wichtiger Vertrauensgrund betrachtet und auch als ethisch einer proprietären Lösung vorzuziehen. Damit verbunden: • Die Erklärbarkeit bzw. Verstehbarkeit von KI ( explainable AI ) KI-Systeme besitzen inhärente Transparenzgrenzen. Vor diesem Hintergrund hat sich die weniger strenge Anforderung der „Erklärbarkeit“ ( explanibility ) als funktionales Äquivalent für das Transparenzerfordernis etabliert. 15 Auch Erklärbarkeit sowie (auf die Nutzerseite verlagert) „Verstehbarkeit“ können nicht nur als Vertrauensgrund, sondern als ethisch wünschenswert betrachtet werden. 12 Vgl. unten These 4. 13 Der Befund ist beschreibend, nicht kritisch gemeint – Tatsächlich berühren Datentreuhänder aus heutiger Perspektive (2025) nicht unbedingt spezifisch neue normative Fragen, und Digitalethik ist bisher auch eher schlagwortartig ausgeprägt. Zum anderen kommen DTM in den unterschiedlichsten Kontexten vor, so dass es auch eine Frage der jeweiligen Datendomänen ist, wie stark ein DTM ethische Fragen berührt. 14 Dies geschieht ungeachtet der Tatsache, dass Biases auch im Rahmen von EU-Rechtsregeln (wie vielfach im AI-Act und einmal auch – als Bias für Entscheidungen – im Data Act) angesprochen werden, dann also teils kein ethisches, sondern eigentlich ein rechtliches Erfordernis darstellen 15 Vgl. etwa UNESCO 2022. DaTNet-Paper 09 Seite 6 von 14 • Die Vermeidung von Biases bzw. diskriminierenden Bias-Effekten 16 Sowohl auf statistischen Verfahren basierende Formen der Datenanalyse als auch Machine Learningund KI-Methoden tragen das Problem der Biases in sich. Unter einem Bias versteht man eine systemische Realitätsverzerrung, die beispielsweise durch unbemerkte oder tolerierte Einseitigkeiten bei der Datenerhebung zu Stande kommen kann (Bsp. Überrepräsentation von Daten aus bestimmten strukturstarken Regionen), dies beeinflusst dann Analyseergebnisse. Solche sind im Prinzip unausweichlich. Zu vermeiden sind allerdings Biases, die als tatsächliche Verzerrungen zu werten sind, etwa solche, die Menschengruppen sozial diskriminieren, oder solche, die bestimmte Marktteilnehmer:innen strukturell privilegieren. Auch im Rahmen von DTM kann die Vermeidung diskriminierender oder anderswie problematischer Biases eine komplexe Aufgabe sein. Biases zu beseitigen ist eine rechtliche Anforderung, wird aber auch als moralisch-ethische Aufgabenstellung betrachtet. Hier kann je nach Anwendungsfeld der DTM beispielsweise auf bestehende Forschung im Bereich der Medizin und KI-Bildanalyse informierend zurückgegriffen werden. • Verantwortungsbewusstes Datenmanagement Der weitergehende Begriff „Datenethik“ umfasst auch alle Aspekte guter Datengewinnung (Datenprovenienz), Qualitätssicherung und der Integrität des Datenhandelns über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Europäischen Datenraum-Projekte (zuerst GAIA-X) 17 referieren auf „Daten-Ethik“ in diesem erweiterten, überwiegend technischen sowie Management-Standards (etwa die FAIR-Prinzipien 18 ) umschließenden Wortsinn. • Europäische Werte, Kompatibilität mit EU-Policy-konformen Rahmenwerken wie GAIA-X 19 Summarisch wird Digitalethik häufig gleichgesetzt mit der Vereinbarkeit digitaler Lösungen mit europäischen „Werten“. Zusammenfassend meint dies vieles – von den Menschen-, Bürgerund Verbraucherrechten über ökologische Zielsetzungen bis hin zur pluralen Verfasstheit der Wirtschaft, also dem Kampf gegen marktliche Monopolstellungen oder Abhängigkeiten („digitale Souveränität“). 16 Vgl. unten These 6. 17 Vgl. Bonfiglio, Francesco (2021): Gaia-X. Vision and Strategy (16.12.2021). https://gaia-x.eu/wp-content/uploads/2021/12/Vision-Strategy.pdf [15.11.2025], S. 3. 18 Die vier Prinzipien Findable, Accessable, Interoperable und Resuable (= F-A-I-R) haben sich zur Qualitätssicherung zunächst von Forschungsdaten durchgesetzt. Inzwischen finden sie auch in nichtwissenschaftlichen Bereichen eine gewisse Beachtung (vgl. Rat für Informationsinfrastrukturen (RfII) (2019): Herausforderung Datenqualität – Empfehlungen zur Zukunftsfähigkeit von Forschung im digitalen Wandel. Göttingen: RfII. https://rfii.de/download/herausforderung-datenqualitaet-november2019/ [15.11.2025] zum Qualitätsmanagement von Forschungsdaten (mit Empfehlungen zu einer Erweiterung von FAIR)). 19 Vgl. unten These 5. DaTNet-Paper 09 Seite 7 von 14 • (Daten-)Altruismus Die große Bedeutung von Vertrauen prägt den DTM-Diskurs. Tatsächlich werden Datentreuhänder jenseits des Gebots der Neutralität oft ausdrücklich gemeinwohlorientiert aufgefasst und ausgelegt. Der Data Governance Act (DGA) der EU legt „Altruismus“ als mögliches Leitbild für Datenvermittlungsdienste ausdrücklich nahe. Dazu, wie das altruistische Motiv im Rahmen eines DTM normentheoretisch verstanden werden kann, bietet die Digitalethik allerdings 20 bisher kaum Begründungen oder Kriterien. Der eingehende §8 zu Datenaltruismus im juristischen Handbuch Datentreuhand und Recht stellt ebenfalls keine Bezüge zu Ethik her. 21 Stand heute wird man festhalten müssen: Sehr heterogene und unverbundene Anforderungen können (aber müssen nicht) als „ethisch“ klassifiziert werden. Zudem ist Ethik zwar diffus mit Bedeutsamkeit, nicht aber – bzw. erst, wenn auch das Recht entsprechende Anforderungen stellt – mit konkreten Aufgabenstellungen eines abstrakten Datentreuhänders assoziiert. 22 Zum Teil können allerdings je nach Anwendungsfall erhebliche ethische Fragen auftauchen, die unter Umständen schon in anderen Teilgebieten der angewandten Ethik diskutiert wurden (Bsp. Medizinethik, Forschungsdatenerhebung-/Zugang). So mag „Ethik“ auf einige Themen einen Zeiger setzen, wird aber im Datentreuhanddiskurs nicht oft als handlungsrelevant thematisiert. In den 25 Experteninterviews des Projektes „Rechtsforen für Datentreuhänder (ReFoDat)“ sprachen lediglich neun der Befragten überhaupt Sachverhalte als „ethisch“ an. In den meisten Fällen ging es dabei nicht um ethische Anforderungen an des DTM selbst, sondern um medizinische Forschungsethik und Einwilligungen von Patienten. Auch das im Jahr 2025 erschienene, erste umfangreiche Handbuch Datentreuhand und Recht 23 liefert zu den Stichworten „Ethik“ oder „ethisch“ lediglich 16 Treffer, wobei an den fraglichen Stellen erneut überwiegend von (Medizin-)Forschungsethik die Rede ist. 20 Trotz Deutscher Ethikrat (2017): Big Data und Gesundheit – Datensouveränität als informationelle Freiheitsgestaltung (30.11.2017). https://www.ethikrat.org/publikationen/stellungnahmen/big-dataund-gesundheit/ [15.11.2025], Seiten 44, 184, 266f., 285 und Strech, Daniel u.a. (2020): „Datenspende“ – Bedarf für die Forschung, ethische Bewertung, rechtliche, informationstechnologische und organisatorische Rahmenbedingungen (Gutachten). Bundesgesundheitsministerium. https://www.bundesgesundheitsministerium.de/service/publikationen/details/datenspende-bedarf-fuer-die-forschungethische-bewertung-rechtliche-informationstechnologische-und-organisatorische-rahmenbedingungen [15.11.2025]. 21 Buchheim, Johannes/Möslein, Florian/Omlor, Sebastian (Hrsg.) (2025): Datentreuhand und Recht. München: C.H. Beck, S. 187 ff. 22 Vgl. unten These 4. 23 Vgl. Buchheim/Möslein/Omlor 2025. DaTNet-Paper 09 Seite 8 von 14 Digitalethik – zu antizipierender Wandel Nachfolgend wird davon ausgegangen, dass drei bzw. möglicherweise vier Einflussgrößen den zu antizipierenden Fortgang des digitalen Wandels – mit Auswirkungen auch auf ethisch gerahmte Belange – in einem besonders starken Maße bestimmen. Die Randbedingungen digitaler Marktund Rechtsentwicklungen ändern sich (a) unter dem Druck stetiger Neuerungen im Bereich KI , (b) aufgrund geopolitischer Belange. Darüber hinaus ist zu erwarten, dass (c) energetische und ökologische Ressourcenkonflikte sich in Form ethisch-politischer Anforderungen stärker als bisher auch auf die Gütekriterien digitaler Systeme und Lösungen auswirken werden. Möglicherweise nimmt künftig auch jenseits von KI (d) die Diskussion über Diskriminierung und (Un-)Gerechtigkeit in datengetriebenen Konsumgüterund Arbeitsmärkten an Schärfe zu. (a) Neuerungen im Bereich KI Generative KI und weitere LLM-basierte neuartige Lösungen sind nicht nur dabei, das Datenmanagement und die Datenanalytik zu verändern. Sie werden (dank natürlichsprachlicher Schnittstellen) für teils drastische Automatisierungseffekte bei digitalisierbaren Workflows sorgen. Agentensysteme und Klickbots dürften hierbei besonders praxisrelevant werden. Im Feld der Ethik ist infolgedessen – gesamtgesellschaftlich – zu rechnen • mit einer wachsenden, tendenziell technikund produktkritischen Aufmerksamkeit auf die Frage nach Datenprovenienz (z.B. Einhaltung von Urheberrecht bzw. faire Rückvergütung, Ablehnung von Überwachung, Zweckentfremdung von Daten und ‚wilder‘ Datenhandel – aber auch Sicherheitsgesichtspunkte machen geklärte Datenprovenienz immer wichtiger), 24 • mit Diskussionen über die menschenbzw. arbeitnehmergerechte Umgestaltung von Arbeitsplätzen und wirksame Maßnahmen gegen das Problem des Wegfalls wichtiger, auch genereller Kompetenzen („De-Skilling“), • mit einer Intensivierung der Problematik von Täuschung, „Fake“, der Intensivierung kundenseitigen und zivilgesellschaftlichen Misstrauens – und also auch industrieseitigen und staatlichen Maßnahmen dagegen (KI-Kennzeichungen, Meldesysteme, Kampagnen/Nutzungsboykotte, Stigmatisierung von Anbietern bzw. Verfahren sowie positives Labeling menschgemachter bzw. Fake-freier Digitaldienste und -produkte), 25 • mit einer erhöhten Aufmerksamkeit auf die psychische Resilienz von Nutzerinnen und Nutzern (etwa gegenüber der Beeinflussung durch humanoide KI-Agenten) – einschließlich präventiver Konzepte, die sich auch auf die Ausgestaltung digitaler Schnittstellen und Produkte auswirken können. 24 Vgl. unten These 1. 25 Vgl. unten These 3. DaTNet-Paper 09 Seite 9 von 14 (b) Geopolitik 26 „Digitale Souveränität“ ist zunächst keine ethische, sondern eine politische Losung. In dem Maße, wie der technologische und marktliche Unabhängigkeitsanspruch sich aber explizit gegen die bisher markführenden USund chinesischen Konzerne richtet, laden sich Entscheidungen über das digitale Konsumund Nutzerverhalten moralisch auf. Das verändert auch die „weichen“ Erwartungen an die Maßgaben, gemäß denen Digitalität ausgestaltet werden sollte. Und beeinflusst daraus resultierenden Regelungsbedarf. In den kommenden Jahren ist zu erwarten, dass • die Investitionen der öffentlichen Hand in digitale Dienste und digitale Infrastrukturen sich zunehmend an der Maxime einer digital „souveränen“ Auslegung der entsprechenden Lösungen orientieren werden (dieser Trend reicht über den Bereich kritischer Infrastrukturen im engeren Sinne hinaus); • die Konflikte außereuropäischer Anbieter mit unionsrechtlichen Vorgaben nicht nur im Bereich Social-Media zunehmen werden; • Zollund andere Konfliktlagen sowie sich verschärfende Konkurrenzlagen die Preismodelle außereuropäischer Marktführer („Hyperscaler“) zunehmend ungünstiger gestalten werden; • der Schaden durch Cyberkriminalität und hybride Kriegsführung kontinuierlich ansteigt, was die nötigen Investitionen in Resilienz erhöht und digital nachhaltige Lösungen ebenfalls verteuert: • die Bundeswehr und andere Sicherheitsbehörden eine große Zahl von digitalen Innovationen benötigen und entsprechende Investitionen vornehmen werden. • Weltweit zunehmende antidemokratische Tendenzen bestehende Zusammenarbeit und Nutzung von digitalen Produkten vor allem auch in Bezug auf personenbezogene Daten in Frage stellen. (c) Ökologische Krise (vgl. unten These 6) Mit dem Ukrainekrieg, der Trump-Regierung und der (wettbewerbsgetriebenen, auf der Anbieterseite von hohen Investitionen begleiteten) globalen Nachfrage nach KI sind ökologische Krisendiagnosen zeitweilig – öffentlich und auch politisch – in den Hintergrund getreten. Das wird (hoffentlich) nicht so bleiben. In den nächsten Jahren ist hier verstärkt mit Konflikten, durch ökologischen Zielen zuwiderlaufende Investitionen des Energieund Infrastrukturbereichs zu rechnen, welche die digitale Transformation mit sich bringt. Durch fortschreitende digitale Innovation ist aber auch mit besserer Prognose und somit besserer Katastrophenwarnung und mit Modellierung verbundener Analyse bezüglich der ökologischen Krise zu rechnen. Intensiver als in den letzten Jahren wird man künftig • verschwenderische IT von „grünen“ IT-Ansätzen (bis hin zum Bereich der Software) unterscheiden und letztere auch explizit als „ethisch“ geboten einfordern müssen; 26 Vgl. unten These 2.