Wenn juristische KI richtig scheint, aber grenzüberschreitend scheitert – Artificial Lawyer

Von Michael Krallmann, CEO, TransLegal.

Die juristische KI hat einen besorgniserregenden Reifegrad erreicht. Einerseits sind die Dokumente scheinbar glaubwürdig, gut gelesen, folgen den für Anwälte bekannten Strukturen und zitieren häufig Gesetze und Fälle. Gleichzeitig kann die Genauigkeit mangelhaft sein, ein Problem, das sich im grenzüberschreitenden Kontext um Größenordnungen verschärft.

In einem mehrsprachigen oder multijurisdiktionalen Kontext werden Rechtsfehler selten explizit bekannt gegeben. Stattdessen werden sie als glänzende Oberfläche getarnt: ein übersetzter Satz, der korrekt erscheint; eine Definition, die bekannt erscheint; eine vergleichende Erklärung, die plausibel erscheint. Die Gefahr liegt nicht in offensichtlichen Fehlern, sondern in Antworten, die fast, aber nicht ganz richtig sind.

Jenseits der Halluzination – das Problem der Äquivalenz

Foundation-Modelle sind sehr effektiv bei der Generierung der vorherrschenden englischsprachigen Formulierung relevanter Konzepte, aber viel weniger zuverlässig bei der Erkennung, wenn ein Begriff aus einer anderen Rechtsordnung nicht eindeutig mit dieser Formulierung übereinstimmt, nur teilweise übereinstimmt oder in einem rechtlichen Kontext, aber nicht in einem anderen, übereinstimmt. Das Ergebnis liest sich gut, weil die Sprache gebräuchlich ist, aber hinter dem Glanz der Oberfläche verbirgt sich ein Äquivalenzproblem. Was fehlt, sind nicht sprachliche Fähigkeiten, sondern ein Verständnis für rechtliche (Nicht-)Äquivalenz.

Dieses Problem wird durch die Architektur des zugrunde liegenden Modells verstärkt. Legaltech-Tools können auf großen allgemeinen Vorlagen mit einfachen Ebenen von Eingabeaufforderungen oder Schnittstellenlogik basieren. Einige fügen vielleicht sogar Forschungsergebnisse aus lokalen Quellen hinzu, aber das reicht nicht aus, um konzeptionelle Unterschiede zu überwinden. Wenn das zugrunde liegende Modell die Unterschiede zwischen Rechtskonzepten verschiedener Systeme nicht versteht, kann es Unsicherheiten nicht zuverlässig melden, Einschränkungen erklären oder genaue Vorschläge machen. Stattdessen wird er seine Wissenslücke mit Zuversicht schließen.

Darüber hinaus reichen die Trainingsdaten des Stiftungsmodells nicht aus, um den rechtlichen und konzeptionellen Kontext bereitzustellen, der für grenzüberschreitende Übersetzungen im Rechtsbereich erforderlich ist. Selbst die größten Modelle werden auf riesigen und ungleichmäßig verteilten juristischen Medien trainiert, wobei starke Vorurteile bestimmte Gerichtsbarkeiten, Sprachen und Rechtstraditionen bevorzugen. Sie verfügen nicht über das nötige strukturierte Wissen, um oberflächlich ähnliche Konzepte zu unterscheiden, die in verschiedenen Rechtssystemen unterschiedlich funktionieren. Ohne Zugriff auf von Menschen kuratierte, gerichtsbarkeitsspezifische Rechtsdaten zum Zeitpunkt der Generierung muss sich ein Modell auf seine internen Prioritäten verlassen. Er kann seine Antworten nicht auf verbindliche Definitionen, vergleichende Karten oder kontextbezogene Erklärungen stützen, weil diese Elemente einfach nicht existieren. Wenn Systeme sich auf wirklich vergleichende Rechtsdaten und nicht auf generische Dokumente stützen, können sie den relevanten Rechtskontext explizit darstellen, anstatt zu raten. Ohne einen solchen Kontext bleibt die grenzüberschreitende juristische KI fließend und schnell, aber grundsätzlich unterinformiert.

Unsichtbares Risiko

Das Ergebnis ist eine wachsende Klasse sprachlich verfeinerter, aber rechtlich unzuverlässiger Rechtsprodukte. Für grenzüberschreitende Teams stellt dieses Problem zwar ein bescheidenes Problem dar, hat jedoch schwerwiegende Folgen: Ratschläge werden zwischen den Gerichtsbarkeiten schlecht kommuniziert; Entwurf, der nicht vorhandene Rechte oder Rechtsbehelfe voraussetzt; Compliance-Analyse, die eine Rechtskultur widerspiegelt, während sie in einer anderen angewendet wird. Solche Schwächen verschlimmern sich offensichtlich in großem Umfang.

Eine besondere Schwierigkeit besteht darin, dass Benutzer oft nicht erkennen, dass ein Problem vorliegt. Anwälte werden darin geschult, kritisch zu lesen, aber auch auf die in vertrauten Mustern formulierte Rechtssprache zu vertrauen. Wenn KI-erzeugte Ergebnisse widerspiegeln, wie ein Anwalt ein Problem in seinem Heimatland erklären würde, besteht der Instinkt darin, es zu akzeptieren.

Aus diesem Grund wird die grenzüberschreitende Haftung im Zusammenhang mit der legalen Nutzung von KI wahrscheinlich zunehmen, wenn die Akzeptanz zunimmt und die Systeme zunehmend zuverlässige Ergebnisse liefern. Die Akzeptanz beschleunigt sich und die Anwendungsfälle reichen von interner Forschung bis hin zu kundenorientierter Arbeit, Vertragserstellung, regulatorischer Analyse und mehrsprachiger Kommunikation. Darüber hinaus gehen viele Benutzer fälschlicherweise davon aus, dass eine Vorlage, wenn sie rechtliche Fragen in mehreren Sprachen fließend beantworten kann, tatsächlich mehrsprachig im rechtlichen Sinne ist.

Bei echter juristischer Mehrsprachigkeit geht es nicht nur um Sprache. Dabei geht es um die Konstruktion, Definition und Anwendung rechtlicher Bedeutung in konkreten Systemen. Begriffe können korrekt übersetzt werden und dennoch irreführend sein, Lehren können einen gemeinsamen Namen haben, aber dennoch unterschiedliche Wirkungen haben, und Verfahren können analog erscheinen, aber unterschiedlichen Zwecken dienen. Foundation-Modelle sind nicht darauf ausgelegt, diese Unterschiede aufzuweisen, es sei denn, sie sind explizit kodiert.

Selbst wenn die juristische KI genau wie beabsichtigt funktioniert, optimieren die zugrunde liegenden großen Sprachmodelle immer noch eine plausible Sprache und nicht die Genauigkeit und Verantwortlichkeit der Gerichtsbarkeit. Die potenzielle Gefahr besteht darin, sprachlichen Glanz als Ersatz für rechtliche Äquivalenz zu verwenden.

Für Legal-Tech-Unternehmen und Rechtsteams ist die Einbindung unangenehm, aber notwendig. Grenzüberschreitende Genauigkeit kann nicht allein durch Schnittstellendesign oder Rapid Engineering erreicht werden. Dies erfordert eine bewusste Arbeit, die sich auf die Rechtsterminologie, die vergleichende Struktur und die rechtsgebietsspezifische Bedeutung konzentriert und von menschlichem Fachwissen geleitet wird. Ohne diese Präzision werden selbst die ausgefeiltesten Systeme weiterhin Reaktionen erzeugen, die robust erscheinen, bis sie in der realen Welt getestet werden.

Organisationen, die diese Herausforderung frühzeitig erkennen, werden im Vorteil sein. Nicht als Pioniere, sondern wegen ihres klareren Verständnisses dafür, wo bei KI-gestützten Arbeitsabläufen tatsächlich rechtliche Risiken entstehen.

Auf dem Weg zu einer Lösung

Wenn Ihre Arbeit von rechtlichen Ergebnissen abhängt, die sprach- oder gerichtsübergreifend sind, ist es hilfreich, nicht nur zu fragen, ob die Antwort richtig erscheint, sondern auch, ob das System, das sie erzeugt, dies versteht und erklären kann, warum dies möglicherweise nicht der Fall ist. Die Erforschung dieser Unterscheidung ist oft der erste Schritt zur Reduzierung eines noch weitgehend unsichtbaren Risikos.

Bei TransLegal entwickeln wir von Menschen kuratierte Rechtsdatensätze und KI-basierte Systeme, um die KI-Leistung in mehrsprachigen und multijurisdiktionalen Rechtsumgebungen zu verbessern. Unsere Arbeit konzentriert sich auf die von Experten geleitete Datenerstellung und Qualitätssicherung, um genauere und rechenschaftspflichtigere juristische KI-Systeme zu unterstützen.

Wenn Sie für den Einsatz oder die Nutzung von juristischer KI in einem grenzüberschreitenden Kontext verantwortlich sind, kann es hilfreich sein, zu besprechen, wie die Rechtsprechungsgenauigkeit in Ihren aktuellen Systemen verwaltet wird. Sie können unser Daten-Demomodell unter erkunden translegal.com oder kontaktieren Sie uns, um das Gespräch fortzusetzen.

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Über den Autor

Michael Krallmann ist CEO von TransLegal, wo er die Entwicklung strukturierter grenzüberschreitender Rechtsdatensätze leitet, die die konzeptionelle Genauigkeit mehrsprachiger juristischer KI-Systeme verbessern sollen. Er ist promovierter Jurist und Übersetzer und arbeitet an der Schnittstelle von Rechtsvergleichung, Sprache und Rechtstechnologie.

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(Dies ist ein Thought-Leadership-Artikel, gesponsert von TransLegal für Artificial Lawyer.)

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Hinweis: AL ist die ganze Woche in New York und kehrt am 16. März zur regulären Pressemitteilung zurück.^Th.