Vortrag zu Recht und KI (Würzburg Web Week)

03.04.2019 - Bei unserem gestrigen Vortrag zum Thema „Rechtsprobleme mit KI lösen“ im Rahmen der Würzburger Web Week haben wir festgestellt, dass jemand, der bislang kaum oder keine Berührung mit der Legal-Tech-Szene hatte, zumeist die Erwartung hat, dass im juristischen Bereich mit KI doch schon sehr viel möglich sein müsste. Auch wenn wir diese Erwartung leider enttäuschen mussten, konnten wir unsere wichtigsten bisherigen Erkenntnisse zum Thema Recht und KI vermitteln.

Es muss nicht immer „Hokus Pokus“ sein

Die Basis eines sinnvollen juristischen Expertensystems stellt unserer Meinung nach eine regelbasierte Abbildung von Wissen und Logik dar. Warum auch sollte eine Maschine durch pattern recognition selbst lernen, wenn die Regeln doch bereits bekannt sind, z.B. weil sie im Gesetz stehen?

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Die Mischung macht’s

Juristische Expertensysteme sollten auf eine Kombination von Methoden setzen, etwa eine Mischung aus regelbasierter Wissensrepräsentation und Hilfestellungen aus Deep Learning, Heuristik & Co. So können die Nachteile der einzelnen Methoden kompensiert und ihre Stärken dort eingesetzt werden wo es Sinn macht.

Juristen sind (derzeit noch) unersetzlich

Wir werden bei Rechtsproblemen ebenso wie im Straßenverkehr auf absehbare Zeit noch nicht ganz auf den Menschen verzichten können. Wenn ein System keine 100%-ige Zuverlässigkeit erreicht bzw. erreichen kann, ist es sinnvoller, die Entscheidung an den Menschen zurückzugeben und sich auf Hilfestellungen wie Vorfilter oder auch Warnungen bzw. Vorschläge zu beschränken.

Unsere Kanzlei verfolgt aktuell einen erfolgversprechenden Ansatz, um für die Lösung von Rechtsproblemen zumindest die bestmögliche technische Unterstützung zu bekommen. Wir forschen hierzu ohne Mandanten-Auftrag und auf eigene Kosten u.a. mit Graphendatenbanken am Aufbau komplexer juristischer Systeme gemeinsam mit der TU München und freiwilligen Helfern. Beim gestrigen Vortrag haben sich bereits einige Teilnehmer spontan entschlossen, mitzumachen.