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Recht und Steuern Roboterzeuge im Gerichtssaal: Wie die Digitalisierung die Justiz verändert

Dem Rechtsmarkt steht durch die Digitalisierung ein starker Wandel bevor. Noch sind Roboteranwälte keine Realität. Die Justiz muss sich jedoch auf Maschinenbeweise vorbereiten.
15.09.2020 - 04:00 Uhr Kommentieren
Im Bereich des Rechts sollten die Entwickler von Modellen des maschinellen Lernens auf das Fachwissen von Richtern, Staatsanwälten, Rechtsanwälten und Forschern der Rechts- und Sozialwissenschaften zurückgreifen können. Quelle: dpa
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Im Bereich des Rechts sollten die Entwickler von Modellen des maschinellen Lernens auf das Fachwissen von Richtern, Staatsanwälten, Rechtsanwälten und Forschern der Rechts- und Sozialwissenschaften zurückgreifen können.

(Foto: dpa)

Berlin Ende 2021 soll Schluss sein mit dem Libor. Bislang galt der Referenzzinssatz weltweit als Basis für Finanzkontrakte im Wert von rund 350 Billionen Dollar. Praktisch heißt das: Banken und Versicherer müssen in einem „Repapering“ betroffene Verträge neu aufsetzen.

„Da kann man schon ein bisschen ins Träumen kommen“, schwärmt Michael Grupp, Mitglied der Taskforce Legal Tech und Innovationen im Deutschen Anwaltverein (DAV) und Geschäftsführer des Softwareunternehmens Bryter. „Hier zeigen sich bereits die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für den Rechtsmarkt.“

Tools können demnach in Hunderttausenden Dokumenten die Stellen finden, an denen „Libor“ steht. Sie erkennen auch, ob es sich dabei etwa um Schadensersatzklauseln oder nur Zinsklauseln handelt. Und am Ende werden neue Verträge mit einem anderen Referenzzins hergestellt.

Der Libor-Fall diente Grupp als eines von zahlreichen Beispielen, um nun beim DAV-Forum „Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung in Justiz und Anwaltschaft“ zu beschreiben, welchem Wandel der Rechtsmarkt unterworfen ist. Sein Fazit fiel letztlich zurückhaltend aus: „Es gibt relativ überzogene Erwartungen im Verhältnis zu den Möglichkeiten.“ Der Roboteranwalt komme längst noch nicht um die Ecke.

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    Bei der Dokumentenanalyse beginnt laut Grupp „die Magie“ mit Algorithmen, die Tausende Dokumente – etwa Arbeitsverträge beim Kauf von Unternehmensbeteiligungen – lesen, verstehen und die relevanten Informationen herausfiltern können. Auf diese Weise prüfen etwa auch Fluggesellschaften die Entschädigungsforderungen ihrer Kunden.

    Daten müssten allerdings „gelabelt“ sein, damit die KI ihre statistischen Korrelationen generieren könne. „Der Einsatz von 20 Anwälten über mehrere Wochen hinweg, die nur Klauseln labeln, damit das System das lernt, ist so teuer, dass sich das nur in Transaktionen lohnt, bei denen das Kaufvolumen mehrere Hundert Millionen oder Milliarden beträgt“, erklärt der Jurist.

    Menschliche Prüfung ersetzen

    Die Schwierigkeit: Juristische Wertungsschemata müssen in ein binäres System gebracht werden. Das bedeutet, Entscheidungs- und Interpretationsspielräume verkürzen zu müssen. „Die ganze juristische Tätigkeit findet auf der Semantikebene statt“, sagt Grupp.

    Aus einem „Es kommt drauf an“ müsse nun ein Ja oder Nein, eine Eins oder eine Null gemacht werden. „Wann ist eine Haftungsklausel weit oder eng? Wie soll das formalisiert und in ein eindeutiges Wertungskonstrukt überführt werden?“, fragt Grupp.

    Als Markt mit wirtschaftlicher Relevanz sieht der Experte die Automation, also den Einsatz automatischer Algorithmen überall dort, wo sich menschliche Prüfung ersetzen lässt. Bei den Verfahren im Abgasskandal etwa wurden auf diese Weise große Dokumentenmengen vorstrukturiert.

    Beim DAV-Forum kam die Sprache auch auf die Diskriminierung durch Daten. Die Trainingsdatensätze sind die „Erfahrung“ des KI-Systems. Doch was, wenn die Qualität des Inputs nicht stimmt? „Die Trainingsdaten sind nicht neutral“, erklärte Rechtsanwältin Ramak Molavi, Expertin für KI, Technologie und Recht.

    „Sie spiegeln die allgemein vorherrschende soziale Diskriminierung in unterschiedlichem Ausmaß wider.“ Wichtig sei darum, woher die Daten stammten. Die Entwickler von Modellen des maschinellen Lernens sollten zudem auf das Fachwissen von Richtern, Staatsanwälten, Rechtsanwälten und Forschern der Rechts- und Sozialwissenschaften zurückgreifen können.

    Und in der Justiz? Dort könnten künftig Maschinen dafür verantwortlich sein, dass jemand im Gefängnis landet. Zumindest stellt sich zunehmend die Frage nach Maschinenbeweisen. „Schlägt beim automatisierten Fahren der Müdigkeitsassistent Alarm und bei der Weiterfahrt kommt es zum Unfall, könnte der Fahrer vor Gericht mit der Einschätzung der Maschine konfrontiert werden“, meint Sabine Gless, Professorin für Strafrecht der Universität Basel.

    Doch wie lässt sich die Glaubwürdigkeit von Assistenzsystemen überprüfen? Sie sind im Resultat eine Black Box.

    Trainiert werden sie durch maschinelles Lernen. „Geschieht das auf Basis der Daten von jungen Männern mit einer sehr straffen Körperhaltung, dann funktioniert das System vielleicht gar nicht bei der relaxten Körperhaltung von älteren Damen“, gibt Gless zu bedenken.

    Sie fordert, solche Systeme wie eine eigene Zeugenaussage zu bewerten und folglich „die Roboterzeugen bis in den Gerichtssaal zu bringen.“

    Mehr: Legal Tech spielt in deutscher Juristenausbildung keine Rolle

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