Summary: 1. Introduction. – 2. Methodology. – 3. Legal and Political Foundations in Europe. – 4. Germany: Use Cases, Regulation, and Development Pathways. – 5. Ukraine: Use Cases, Regulation, and Development Pathways. – 6. Safeguarding Rights, Evidence, and Fair Trial Standards. – 7. Conclusion.
Background: Artificial intelligence (AI) is rapidly evolving from peripheral administrative tools into applications that directly influence the functioning of criminal justice systems. In Europe, this integration proceeds under a cautious, law-centred approach that seeks to balance innovation with the preservation of judicial independence, fairness, and the rule of law. This article offers a comparative legal analysis of AI deployment in the criminal justice systems of Germany and Ukraine, situating national developments within the broader framework of the EU Artificial Intelligence Act (2024), Council of Europe standards, and constitutional safeguards. Germany’s structured, federally coordinated rollout contrasts with Ukraine’s targeted yet ethically constrained implementation, reflecting divergent institutional capacities and legal traditions.
Methods: This study adopts a comparative legal approach that combines functionalist and contextualist perspectives. The functionalist dimension examines how Germany and Ukraine employ AI in criminal justice to address analogous issues—such as efficiency, transparency, and rights protection—while the contextualist dimension situates these developments within each country’s constitutional framework, institutional capacity, and socio-political environment, notably the impact of wartime conditions in Ukraine. This combined perspective ensures that similarities and divergences are assessed not in abstraction but against the broader background of European and national legal cultures. The analysis draws on primary law, regulatory instruments, official court and ministerial reports, and peer-reviewed scholarship. Empirical examples include German pilot projects in predictive policing (PRECOBS, KLB-operativ), investigative filtering tools, and administrative AI in courts, as well as Ukraine’s probation risk-assessment algorithm Cassandra and AI-assisted systems for legal research and translation. Experiences from the United States with algorithmic risk assessment are used as a cautionary benchmark.
Results and Conclusions: The study finds that, while both jurisdictions restrict the use of AI as a substitute for core judicial decision-making, Germany leverages its infrastructure, coordinated administration, and legislative oversight to test and evaluate AI tools. By contrast, Ukraine’s integration is more selective, subject to explicit ethical limitations, but hindered by gaps in transparency and the constraints imposed by wartime conditions. The analysis identifies common challenges—including algorithmic bias, explainability, evidentiary admissibility, and the protection of fair trial guarantees—and formulates context-specific recommendations. These include mandatory external audits, codified procedural rights to challenge AI-generated data, clearer evidentiary protocols, and enhanced judicial awareness of AI technologies. The study underscores that the sustainable integration of AI into criminal justice must remain supportive, auditable, and under human control to comply with European legal standards and safeguard fundamental rights.
Background: Artificial intelligence (AI) is rapidly evolving from peripheral administrative tools into applications that directly influence the functioning of criminal justice systems. In Europe, this integration proceeds under a cautious, law-centred approach that seeks to balance innovation with the preservation of judicial independence, fairness, and the rule of law. This article offers a comparative legal analysis of AI deployment in the criminal justice systems of Germany and Ukraine, situating national developments within the broader framework of the EU Artificial Intelligence Act (2024), Council of Europe standards, and constitutional safeguards. Germany’s structured, federally coordinated rollout contrasts with Ukraine’s targeted yet ethically constrained implementation, reflecting divergent institutional capacities and legal traditions.
Methods: This study adopts a comparative legal approach that combines functionalist and contextualist perspectives. The functionalist dimension examines how Germany and Ukraine employ AI in criminal justice to address analogous issues—such as efficiency, transparency, and rights protection—while the contextualist dimension situates these developments within each country’s constitutional framework, institutional capacity, and socio-political environment, notably the impact of wartime conditions in Ukraine. This combined perspective ensures that similarities and divergences are assessed not in abstraction but against the broader background of European and national legal cultures. The analysis draws on primary law, regulatory instruments, official court and ministerial reports, and peer-reviewed scholarship. Empirical examples include German pilot projects in predictive policing (PRECOBS, KLB-operativ), investigative filtering tools, and administrative AI in courts, as well as Ukraine’s probation risk-assessment algorithm Cassandra and AI-assisted systems for legal research and translation. Experiences from the United States with algorithmic risk assessment are used as a cautionary benchmark.
Results and Conclusions: The study finds that, while both jurisdictions restrict the use of AI as a substitute for core judicial decision-making, Germany leverages its infrastructure, coordinated administration, and legislative oversight to test and evaluate AI tools. By contrast, Ukraine’s integration is more selective, subject to explicit ethical limitations, but hindered by gaps in transparency and the constraints imposed by wartime conditions. The analysis identifies common challenges—including algorithmic bias, explainability, evidentiary admissibility, and the protection of fair trial guarantees—and formulates context-specific recommendations. These include mandatory external audits, codified procedural rights to challenge AI-generated data, clearer evidentiary protocols, and enhanced judicial awareness of AI technologies. The study underscores that the sustainable integration of AI into criminal justice must remain supportive, auditable, and under human control to comply with European legal standards and safeguard fundamental rights.
Lidiia Moskvych*
Dr Sc (Law), Professor, Associate Professor of the Department of Criminal Procedure, Faculty of Prosecutor's Office, Yaroslav Mudryi National Law University, Kharkiv, Ukraine
https://orcid.org/0000-0001-7339-3982
Corresponding author, responsible for research methodology, writing and management.
Competing interests: No competing interests were reported.
Disclaimer: The author declares that her opinions and views expressed in this manuscript are free from any influence of any organization, including the Constitutional Court of Ukraine, despite the fact that she is a member of the Scientific Advisory Council of the Constitutional Court.
Iryna Borodina
Cand. of Science of Law (Equiv. Ph.D.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Criminal Procedure, Faculty of Prosecutor's Office, Yaroslav Mudryi National Law University, Kharkiv, Ukraine
https://orcid.org/0009-0008-7611-6575
Co-author, responsible for data collection and writing.
Competing interests: No competing interests were announced by the author.
Disclaimer: The author declares that her opinion and views expressed in this manuscript are free of any impact of any organizations.
Olga Ovsiannikova
Cand. of Science of Law (Equiv. Ph.D.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Criminal Procedure, Faculty of Prosecutor's Office, Yaroslav Mudryi National Law University, Kharkiv, Ukraine
https://orcid.org/0000-0001-7773-6487
Co-author, responsible for data collection and writing.
Competing interests: No competing interests were announced by the author.
Disclaimer: The author declares that her opinion and views expressed in this manuscript are free of any impact of any organizations.
Rights and Permissions
Copyright: © 2025 Lidiia Moskvych, Iryna Borodina and Olga Ovsiannikova. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, (CC BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
Editors
Managing editor – Mag. Bohdana Zahrebelna. English Editor – Julie Bold. Ukrainian language Editor – Lilia Hartman.
Angwin J and others, ‘Machine Bias’ (ProPublica, 23 May 2016) <https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing> accessed 10 August 2025
Antsupova T and Koziakov S, ‘News Digest No 2 on Ukraine Judiciary: (research project The Dynamicsof the Judiciary in Ukraine in the Context of the Rule of Law and the EU Accession Aspirations, September 15 – October 15, 2024)’ (Bingham Centre for the Rule of Law, 19 August 2025) <https://binghamcentre.biicl.org/newsitems/185/news-digest-no-12-on-ukraine-judiciary> accessed 10 August 2025
Bernaziuk I, ‘Artificial Intelligence and the Judicial System of Ukraine: Results of Cooperation in the Past Year: Presentation’ (JAR-Association Conference “Judicial Systems in Transition: Reforms, Innovations and Justice”, JAR-Association, OMIJ, Faculty of Law University of Limoges, 11 June 2025) <https://court.gov.ua/storage/portal/supreme/prezentacii_2025/AI_Ukraine_bernaziuk.pdf> accessed 10 August 2025
Bryson JJ, ‘The Past Decade and Future of AI’s Impact on Society’ in Towards a New Enlightenment?: A Transcendent Decade (Turner 2019)
Cath C, ‘Governing Artificial Intelligence: Ethical, Legal and Technical Opportunities and Challenges’ (2018) 376(2133) Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 20180080. doi:10.1098/rsta.2018.0080
Floridi L and Cowls J, ‘A Unified Framework of Five Principles for AI in Society’ (2019) 1(1) Harvard Data Science Review 1. doi:10.1162/99608f92.8cd550d1
Halahan O and others, ‘Digitalization of the Criminal Process: Is for the Better?’ (2023) 38 IDP Revista de Internet, Derecho y Política 1. doi:10.7238/idp.v0i38.408495
Izarova I and others, ‘Advancing Sustainable Justice Through AI-Based Case Law Analysis: Ukrainian Experience’ (2024) 7(1) Access to Justice in Eastern Europe 127. doi:10.33327/AJEE-18-7.1-a000123
Jacobson J, ‘Algorithmic Risk Assessment Tools in Criminal Proceedings: An Analysis in Light of Articles 6 and 14 of the European Convention on Human Rights’ (Master’s thesis, Uppsala University 2022).
Kaplina O and others, ‘Application of Artificial Intelligence Systems in Criminal Procedure: Key Areas, Basic Legal Principles and Problems of Correlation with Fundamental Human Rights’ (2023) 6(3) Access to Justice in Eastern Europe 147. doi:10.33327/AJEE-18-6.3-a000314
Kiesow Cortez E and Maslej N, ‘Adjudication of Artificial Intelligence and Automated Decision-Making Cases in Europe and the USA’ (2023) 14(3) European Journal of Risk Regulation 457. doi:10.1017/err.2023.61
Mittelstadt B, ‘Principles Alone Cannot Guarantee Ethical AI’ (2019) 1 Nature Machine Intelligence 501. doi:10.1038/s42256-019-0114-4
Moskvytyn Yu and Limante A, ‘Integrating Artificial Intelligence in Ukraine’s Courts: State of Play and Future Prospect’ (Verfassungsblog, 12 December 2024) <https://verfassungsblog.de/ai-ukraine-judiciary/> accessed 10 August 2025
Shi C, Sourdin T and Li B, ‘The Smart Court – A New Pathway to Justice in China?’ (2021) 12(1) International Journal for Court Administration 4. doi:10.36745/ijca.367
Spell A, ‘The Use of Predictive Policing in German Law Enforcement: A Discourse Analysis’ (Bachelor’s thesis, University of Twente 2023)
Sprenger J and Brodowski D, ‘“Predictive Policing”, “Predictive justice”, and the Use of AI in the Administration of Justice in Germany’ [2023] e-Revue Internationale de Droit Pénal 117. doi:10.22028/D291-39980
Vepřek LH and others, ‘Legitimising Predictive Policing in Germany’ (2020) 2(3) Kriminologie 1. doi:10.18716/ojs/krimoj/2020.3.3
Zhukevych I and others, ‘Analysis of Issues Related to the Legalization of Artificial Intelligence, Its Use in Legal Proceedings, Legal Consultation and Law Enforcement’ (2024) 27 Legal Scientific Journal 17
Дослідницька стаття
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У КРИМІНАЛЬНОМУ ПРАВОСУДДІ НІМЕЧЧИНИ ТА УКРАЇНИ: ПОРІВНЯЛЬНО-ПРАВОВЕ ДОСЛІДЖЕННЯ
Лідія Москвич, Ірина Бородіна, Ольга Овсяннікова
АНОТАЦІЯ
Вступ. Штучний інтелект (ШІ) швидко переходить від допоміжних адміністративних інструментів до застосувань, які безпосередньо впливають на функціонування систем кримінального правосуддя. У Європі цей процес відбувається в межах обережного, правоорієнтованого підходу, покликаного поєднати інновації з дотриманням принципів незалежності суду, справедливості та верховенства права. Дослідження пропонує порівняльно-правовий аналіз впровадження ШІ у системи кримінального правосуддя Німеччини та України в контексті Акту ЄС про штучний інтелект (2024), стандартів Ради Європи та конституційних гарантій.Структурований і скоординований на федеральному рівні підхід Німеччини контрастує з більш точковою, але етично обмеженою моделлю України, що відображає відмінності інституційних спроможностей і правових традицій.
Методи. Робота ґрунтується на порівняльно-правовому підході, що поєднує функціональний та контекстуальний аналіз. Функціональний аспект виявляє, як Німеччина та Україна застосовують ШІ для вирішення подібних проблем — підвищення ефективності, прозорості та захисту прав. Контекстуальний аспект розглядає вплив конституційних, інституційних та соціально-політичних чинників, зокрема умов воєнного стану в Україні. Такий комбінований підхід дає змогу оцінювати подібності й відмінності не абстрактно, а в контексті європейської та національних правових культур.
Аналіз базується на законодавстві, офіційних звітах, судовій практиці та наукових джерелах. Емпіричну базу становлять, зокрема, німецькі пілотні проєкти у сфері прогностичної поліцейської діяльності (PRECOBS, KLB-operativ), інструменти фільтрації слідчих даних і адміністративні ШІ-рішення в судах, а також український алгоритм оцінки ризиків у пробації Cassandra та ШІ-інструменти для правничих досліджень і перекладу. Досвід Сполучених Штатів щодо алгоритмічної оцінки ризиків використовується як застережливий орієнтир.
Результати та висновки. Дослідження показує, що обидві юрисдикції обмежують використання ШІ як заміни у процесі прийняття рішень. Водночас у Німеччині використання ШІ координується на федеральному рівні та обмежується допоміжними функціями — передусім у сфері адміністративної оптимізації й аналітичної підтримки. Натомість в Україні впровадження ШІ є більш вибірковим і підпорядкованим чітким етичним обмеженням, але ускладнюється нестачею прозорості та об’єктивними обмеженнями, зумовленими воєнним станом. Аналіз виявляє спільні проблеми, зокрема алгоритмічну упередженість, пояснюваність рішень, допустимість доказів і забезпечення гарантій справедливого судового розгляду, та формулює рекомендації з урахуванням національного контексту. Серед них — запровадження обов’язкових зовнішніх аудитів, законодавче закріплення процесуальних прав на оскарження даних, згенерованих ШІ, чіткі правила доказового використання таких даних, а також підвищення обізнаності суддів щодо технологій ШІ.
Дослідження підкреслює, що сталий розвиток ШІ у кримінальному правосудді можливий лише за умови його допоміжного характеру, прозорості, можливості аудиту та збереження людського контролю, що є необхідним для відповідності європейським правовим стандартам і захисту основоположних прав.
Ключові слова. Штучний інтелект, кримінальне правосуддя, прогностичні алгоритми у поліцейській діяльності, оцінка ризиків, пояснюваність, захист даних, людський контроль.
DETAILS FOR PUBLICATION
Date of submission: 03 Sep 2025
Date of acceptance: 01 Oct 2025
Online First publication: 22 Dec 2025
Last Published: 30 Dec 2025
Whether the manuscript was fast tracked? - No
Number of reviewer report submitted in first round: 2 reports
Number of revision rounds: 1 round with minor revisions
Plagiarism checks - Turnitin from iThenticate https://www.turnitin.com/products/ithenticate/
Scholastica for Peer Review https://scholasticahq.com/law-reviews
Moskvych L, Borodina I and Ovsiannikova O, ‘Artificial Intelligence in Criminal Justice in Germany and Ukraine: A Comparative Legal Study’ (2025) 8(Spec) Access to Justice in Eastern Europe <https://doi.org/10.33327/AJEE-18-8.S-a000155>
1. Introduction. – 2. Research Methodology. – 3. The Legal and Regulatory Framework. – 4. The Practice of Bankruptcy Law in Saudi Courts. – 5. Jurisdiction and Organization of Commercial Courts. – 6. Established Practice in Bankruptcy Adjudication. – 6.1. Procedural Established Practice in Bankruptc
1. Introduction. – 2. Mediation in Labour Disputes: European Legal Framework. - 3. Mediation under the Draft Labour Code of Ukraine. - 4. The Dual Protection Model: Doctrinal Critique. – 5. Conclusions
1. Introduction. – 1.1. European Union Environmental Standards as Enforcement Tools Tied to Market Access Conditions. – 1.2. Vietnamese Enterprises as Indirectly Affected Actors under European Union Environmental Regulation. – 1.3. Research Problem and Research Questions. – 1.4. Research Methods an
1. Introduction. – 2. Methodology. – 3. Result and Discussion. – 3.1. Evolution of EU Civil Liability Frameworks for Artificial Intelligence-Induced Harm. – 3.2. Key EU Liability Models: Product Liability and Operator Liability for AI – 3.3. Challenges in Applying Traditional Tort Liability Principl
1. Introduction. – 2. Methodology. – 3. The Legal Concept of Psychological Violence. – 3.1. Definition of Psychological Violence in International Documents. – 3.2. The Concept of Psychological Violence in Lithuania. – 3.3. The Concept of Psychological Violence in Estonia. – 4. Employer Obligations a