Warten auf die rechtliche Revolution

Legal Tech ist für viele seit langem ein Interessensgebiet. Und obwohl hier und da interessante Dinge geschehen sind, haben wir bisher nicht die großangelegte Transformation des Rechtssektors gesehen, auf die viele warten. In diesem Beitrag gehe ich auf die Gründe für die langsame Bewegung der Legal Tech ein und erkläre, was dieses Mal anders ist und warum jetzt der beste Zeitpunkt ist, um in Legal Tech einzusteigen.

Gerechtigkeit Gerechtigkeit.

Zunächst möchte ich Ihnen ein klareres Bild davon geben, was Legal Tech ist und warum es wichtig ist. Legal Tech (d.h. die Anwendung von Technologie auf rechtliche Arbeitsabläufe) zielt darauf ab, dringende gesellschaftliche Herausforderungen im traditionellen rechtlichen Umfeld anzugehen. An erster Stelle stehen dabei die Hindernisse beim Zugang zur Gerechtigkeit, häufig aufgrund der hohen Kosten für juristische Dienstleistungen oder eines Mangels an Bewusstsein über Rechte. Das bestehende System hat auch mit Ineffizienzen zu kämpfen, die zu zeitaufwändigen Prozessen führen können, die die Schwierigkeiten für die Betroffenen verschärfen. Verkompliziert durch das überwältigende Volumen an rechtlichen Informationen, die Undurchsichtigkeit rechtlicher Verfahren sowie geografische oder physische Einschränkungen, finden es viele Menschen schwierig, sich in der rechtlichen Welt zurechtzufinden. Darüber hinaus unterstreichen Inkonsistenzen in der Bereitstellung und Qualität von juristischen Dienstleistungen, gepaart mit einem allgemeinen Mangel an rechtlicher Aufklärung für die Öffentlichkeit, weitergehend die Notwendigkeit innovativer Lösungen. Legal Tech verkörpert das Versprechen, die Rechtsdienstleistungen für Fachleute und die breite Öffentlichkeit zu demokratisieren, zu rationalisieren und zu verbessern. Aufgrund der grundlegenden Rolle, die unser Rechtssystem für die Gesellschaft spielt, und der zahlreichen Schmerzpunkte, denken wir, dass Legal Tech eine große Chance für künstliche Intelligenz darstellt, Gutes in der Welt zu tun.

Allerdings gibt es noch viel zu tun. Im Jahr 2021 betrug die geschätzte Größe der Rechtsdienstleistungsindustrie 900 Milliarden US-Dollar, während die Legal Tech-Industrie nur auf etwa 24 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde. Dieser Unterschied gibt einen Hinweis darauf, wie weit der technische Durchdringungsgrad in dieser speziellen Industrie hinterherhinkt. Um den aktuellen Stand der Legal Tech zu verstehen und wie KI helfen kann, die oben beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen, haben wir mit Viktor von Essen gesprochen, einem erfolgreichen Anwalt, Rechtsunternehmer und Gründer in Residence bei Merantix. (Sie können hier einen Auszug aus unserem Interview hören oder weiter nach unten scrollen, um die Highlights zu lesen: 1×0:00-11:56)

Legal Tech - der aktuelle Stand und wie wir dorthin gekommen sind

Das Phänomen der Legal Tech (d.h. die Anwendung von Technologie auf rechtliche Arbeitsabläufe) ist nichts Neues. Der Begriff gibt es seit den 1970er Jahren, als die ersten juristischen Datenbanken entwickelt wurden. Bisher gab es jedoch keinen wesentlichen Wandel in der Rechtsdienstleistungsindustrie. Um zu verstehen, warum die meisten Versuche gescheitert sind und was sich in letzter Zeit geändert hat, müssen wir einen Blick auf die neueste Geschichte des Feldes werfen. Wenn wir die letzten zehn Jahre der Legal Tech betrachten, können wir grob zwischen drei Phasen unterscheiden.

• vor der Pandemie: Vor der Pandemie war der Ansatz der Legal Tech-Industrie überwiegend auf regelbasierten Systemen und No/Low-Code-Lösungen ausgerichtet. Regelbasierte Systeme, ein Überbleibsel aus traditionellen Ansätzen der künstlichen Intelligenz, basierten auf festen Algorithmen und vordefinierten Skripten. Diese Systeme erforderten eine explizite Programmierung für jedes mögliche Szenario, das sie begegnen könnten, wodurch sie starr und weniger anpassungsfähig an die komplexe und nuancierte Welt der Rechtsangelegenheiten wurden. No/Low-Code-Plattformen zielten darauf ab, die Erstellung von Anwendungen zu vereinfachen, indem sie manuelles Codieren reduzierten. Im Kontext der Legal Tech bedeutete dies, dass versucht wurde, die Rechtsstreitigkeiten zu rationalisieren und sie zugänglicher und benutzerfreundlicher zu gestalten. Obwohl das Versprechen hoch war, blieb die Umsetzung oft hinter den Erwartungen zurück, aufgrund der vielschichtigen Natur des Rechts, die oft maßgeschneiderte Lösungen erfordert, die generische Plattformen nicht bereitstellen konnten. Machine Learning (ML) Modelle als potenzielle Lösung brachten ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die Menge an Daten, die notwendig sind, und die Kosten für das Training eigener Modelle machten viele Anwendungen unrealistisch. Viele vielversprechende Trends und aufkommende Technologien schienen auf eine "Glasdecke" zu stoßen, bei der der weitere Fortschritt unerreichbar schien. Im Wesentlichen war die Zeit vor der Pandemie von großen Hoffnungen, aber begrenzten greifbaren Fortschritten an der Schnittstelle von Recht und Technologie geprägt.

• nach der Pandemie: Die Pandemie, mit ihren weitreichenden Auswirkungen, katapultierte einen seismischen Wandel in vielen Industrien. Für den Rechtsbereich brachte sie eine beschleunigte Welle der Digitalisierung mit sich, deren Ausmaß sowohl plötzlich als auch transformativ war.

  Nehmen wir beispielhaft die Streitbeilegung. Traditionell erforderte dieser Prozess physische Präsenz, wobei Gerichte und Mediationsräume als heilige Stätten der Gerechtigkeit dienten. Doch als die Pandemie beispiellose Einschränkungen für Bewegung und Versammlung auferlegte, sah sich die Branche gezwungen, sich anzupassen. Digital Hearings traten an die Stelle. Fast über Nacht wechselten Gerichtssäle und Mediationssitzungen auf Plattformen wie Zoom. Dies war nicht nur eine vorübergehende Anpassung, sondern markierte einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Gerechtigkeit sowohl gesucht als auch geliefert werden konnte.

  Über hörende Verfahren hinaus erlebten auch andere Aspekte des rechtlichen Prozesses eine digitale Transformation. Die seit langem etablierte Praxis des Anbringens von "nassen" Unterschriften auf rechtlichen Dokumenten, eine Praxis, die oft als heilig galt, begann zu schwinden, als digitale Unterschriften Akzeptanz fanden. Dies mag wie eine kleine Veränderung erscheinen, aber ihre Implikationen sind tiefgreifend. Die Akzeptanz digitaler Unterschriften rationalisierte nicht nur Prozesse, sondern symbolisierte auch die Bereitschaft der Rechtsbranche, sich weiterzuentwickeln und moderne Lösungen zu akzeptieren. Dieser neue Geist wurde am besten von Joshua Browder zusammengefasst, der bemerkte: "Ich denke, COVID hat die Rechtsbranche um 20 Jahre beschleunigt!" Es war keine bloße Übertreibung. Die Trägheit, die diese traditionelle Branche lange geprägt hatte, wurde durchbrochen. Die Basis, die in dieser Zeit geschaffen wurde, sind keine bloßen Übergangslösungen, sondern grundlegende Veränderungen, auf denen zukünftige Innovationen aufgebaut werden können.

  Während die Folgen der Pandemie schwerwiegend waren, hat sie im Kontext der Legal Tech Türen geöffnet und Wege für Fortschritt geebnet. Die erhöhte Bereitschaft der Rechtsgemeinschaft, nach der Pandemie technologische Lösungen zu akzeptieren, signalisiert eine hellere, effizientere Zukunft sowohl für Praktiker als auch für die, die Gerechtigkeit suchen.

• nach der LLM/jetzt: Der Fortschritt von Large Language Models (LLMs) stellt einen Paradigmenwechsel im Bereich der Legal Tech dar und leitet eine transformative Ära ein, die verspricht, das sehr Gefüge der Branche neu zu definieren. In den letzten Monaten haben wir gesehen, wie GPT-4 die staatliche Prüfung bestanden hat und KI Menschen bei Tests in Leseverständnis und Sprachverständnis übertroffen hat. Während Rechtsprofis sich immer der Winde des Wandels bewusst waren, haben die Dimension und das Potenzial von LLMs die kollektive Vorstellungskraft der Branche wirklich gefangen.

  Historisch gesehen waren Anwaltskanzleien Bastionen des Konservatismus. Doch das Versprechen von LLMs hat sogar die traditionellsten Kanzleien in Bewegung gesetzt und signalisiert eine beispiellose Bereitschaft, Digitalisierung und Automatisierung zu akzeptieren. Beispiele hierfür sind Thomson Reuters, das Casetext für 650 Millionen Dollar akquiriert hat, oder Kanzleien wie Dentons, die hauseigene LLMs entwickeln. Es geht nicht nur darum, auf den Zug aufzuspringen; die Ergebnisse sind greifbar. Betrachtet man den Bereich der Q&A-Lösungen: KI-gesteuerte Plattformen, die von LLMs unterstützt werden, sind jetzt in der Lage, schätzungsweise 60 % der Aufgaben zu übernehmen, die vor einem Jahr noch ausschließlich Menschen vorbehalten waren, etwa im Bereich der Rechtsstreitigkeiten. Das Recht ist im Kern ein Beruf, der in Sprache verwurzelt ist. Rechtliche Dokumente, Verträge, Gesetze und Gerichtskosten sind alles Sprachexpressionen, und das macht den Aufstieg von LLMs besonders bedeutsam. Modelle, die im Verstehen, Generieren und Manipulieren von Sprache hervorragend sind, passen nahtlos zu den Bedürfnissen des Rechtsberufs. Dennoch hat die Reise erst begonnen. Während die aktuellen LLMs auf weiten Teilen des Internets trainiert wurden, die das Wesen der allgemeinen Sprache erfassen, wurden sie nicht speziell für rechtliche Arbeitsabläufe maßgeschneidert. Dennoch ist ihre Anwendbarkeit offensichtlich und zeigt ihre inhärente Vielseitigkeit. Aber die wahre Revolution liegt noch vor uns. Wenn die Branche beginnt, spezialisierte juristische Sprachmodelle zu erstellen, die für bestimmte rechtliche Aufgaben und Jurisdiktionen trainiert und feinjustiert sind, wird das wahre Potenzial von LLMs in der Legal Tech enthüllt.

• Ausblick auf die nahe Zukunft: Traditionelle Anwaltskanzleien, die auf Stundenabrechnung basieren, haben oft Anreize, den Status quo aufrechtzuerhalten. Doch da die Technologie Wege zur Effizienz bietet, werden diese alten Einrichtungen zwangsläufig unter Druck geraten. Neue Akteure, ausgestattet mit modernster Technologie und innovativen Geschäftsmodellen, stehen bereit, die bestehende Ordnung herauszufordern, und setzen die etablierten Kanzleien zunehmend unter Druck. Dieser Wandel betrifft nicht nur die Kanzleien, sondern auch die Umverteilung von Macht innerhalb des rechtlichen Ökosystems. Um dies zu verdeutlichen, betrachten wir die Dynamik der Vertragsgestaltung: Ein Unternehmensjurist, der einen Arbeitsrechtsvertrag benötigt, könnte ihn derzeit an einen externen Spezialisten senden, der für eine bloße Genehmigung erhebliche Kosten verursacht. Mit der Ankunft ausgeklügelter LLMs wird sich diese Dynamik ändern. Der interne Anwalt könnte bald in der Lage sein, Verträge direkt zu entwerfen oder zu überarbeiten, wobei externe Berater eher als Eskalationspunkt denn als Hauptautor fungieren. Dies demokratisiert den Zugang zu Rechtsdienstleistungen und verteilt die Macht zurück an die Suchenden nach juristischem Rat. In naher Zukunft wird ein wichtiger Meilenstein die Entwicklung und Bereitstellung von juristischen Sprachmodellen sein, die auf spezifische europäische Jurisdiktionen zugeschnitten sind und die einzigartigen rechtlichen Landschaften jedes Mitgliedstaates widerspiegeln. In den kommenden Jahren können wir mit einer Vielzahl dieser spezialisierten Modelle rechnen, die jeweils einen einzigartigen Zweck innerhalb des Rechtsrahmens erfüllen. Von Vertragsanalysen bis zu prognostizierenden Urteilen ist der Horizont weit und voller Versprechen. Der Beginn der LLM-Ära in der Legal Tech ist nicht nur eine weitere Phase; es ist ein transformativer Moment, der verspricht, die Zukunft der Branche neu zu definieren.

KI anwenden

Wir haben bereits die Oberfläche des Potenzials der KI in der Legal Tech angedeutet, wie ihre Rolle in Q&A-Systemen. Aber lassen Sie uns tiefer eintauchen und diese Anwendungsfälle für ein besseres Verständnis kategorisieren:

• Entwurf rechtlicher Dokumente: Dies könnte von einfachen Verträgen bis hin zu komplexeren rechtlichen Dokumenten reichen. KI kann helfen, Dokumente zu standardisieren, sicherzustellen, dass sie den relevanten Gesetzen entsprechen, und Vorschläge zur Verbesserung der Klarheit zu machen.

• Informationen aus rechtlichen Dokumenten extrahieren: KI kann schnell durch riesige Datenmengen sichten, um relevante Informationen herauszufiltern, was für einen Menschen zeitaufwändig wäre.

• Fragen stellen (Rechtliche Q&A): Egal, ob es sich um eine grundlegende rechtliche Anfrage oder um komplexere Angelegenheiten handelt, KI kann an vorderster Front stehen, um sofortige Antworten zu liefern. Dies könnte potenziell ein Teilbereich der Informationsbeschaffung sein, da es darum geht, relevante Details aus rechtlichen Archive zu extrahieren.

• Zusammenfassung: Rechtliche Dokumente sind berüchtigt für ihre Länge. KI kann diese Dokumente in prägnante Zusammenfassungen destillieren und dabei die Kerninformationen bewahren.

Dies unterstreicht nur das transformative Potenzial von LLMs bei der Neugestaltung der rechtlichen Landschaft.

Spezifische Anwendungsfälle:

1. Vereinfachung rechtlicher Komplexitäten für Verbraucher/Kunden

Stellen Sie sich vor, Sie erhalten eine Räumungsklage. Anstatt sofort zu einem Anwalt zu rennen, könnten Sie einen KI-gesteuerten Chatbot konsultieren, der Sie durch die rechtlichen Feinheiten leitet. Ein Vorbehalt jedoch: Die rechtlichen Vorschriften variieren, und während KI Informationen liefern kann, ist die Grenze zwischen "rechtlicher Information" und "rechtlicher Beratung" dünn. Angesichts der jüngsten Veränderungen auf den Rechtsmärkten, wie in Deutschland, könnte es in Zukunft mehr Raum für KI geben.

Beispiele:

• DoNotPay: KI zur Unterstützung von Nutzern, die gegen große Unternehmen kämpfen, Privatsphäre schützen, verstecktes Geld finden und Bürokratie besiegen. (unterstützt von a16z und COATUE)

• rightmart: Vertikal integrierte Plattform zur Erbringung von Rechtsdienstleistungen von Kanzleien an Kunden. (unterstützt von LVM Versicherung und KS/AUXILIA)

2. Optimierung juristischer Arbeitsabläufe

Dies mag wie eine weite Kategorie erscheinen, hat jedoch seinen Wert. Zum Beispiel kann beim Analysieren von Fällen die Bestimmung der Anwendbarkeit spezifischer Gesetze automatisiert werden, wodurch der gesamte Prozess reibungsloser und effizienter gestaltet wird.

Beispiele:

• Ironclad: Plattform zur Verwaltung des Vertragslebenszyklus, die von Unternehmen genutzt wird, um jeden Vertragstyp zu bearbeiten. (unterstützt von Accel und SEQUOIA)

• Luminance: Dokumentenprüfung, unterstützt durch überwachte und unüberwachte maschinelles Lernen. (unterstützt von Talis und SLAUGHTER AND MAY)

3. Digitale Justiz

Digitale Gerichte und E-Urteile zu envisionieren ist keine Science-Fiction. Solche Fortschritte könnten jedoch gesetzgeberische Änderungen erfordern, um sie zu integrieren und zu regulieren.

4. Automatisierte Streitbeilegungen

Mediationen und Streitlösungen erfordern nicht immer einen menschlichen Eingriff. Plattformen wie eBay setzen bereits KI zur teilweisen automatisierten Lösung von Kundenbeschwerden ein, insbesondere im B2C-Bereich wie E-Commerce.

Beispiele:

• EvenUp: Unterstützung von Anwälten für Personenschäden und Opfer mit KI. (unterstützt von Bessemer und BainCapital)

In all diesen Szenarien kann die Schnittstelle von KI und Recht zu effizienteren, rationalisierten und zugänglichen rechtlichen Prozessen führen. In den kommenden Jahren wird die Evolution der Legal Tech mit KI im Kern zweifellos zu beobachten sein.

Aktuelle Herausforderungen für rechtliche KI

Privatsphäre und Vertrauen

Herausforderung:
Das Management sensibler Daten ist eine erhebliche Sorge bei der Integration von Large Language Models in rechtliche Arbeitsabläufe. Darüber hinaus erfordert die hochriskante Natur rechtlicher Probleme ein hohes Maß an Vertrauen in die eingesetzten Technologien. LLMs sind noch nicht vollständig zuverlässig und können falsche oder "halluzinatorische" Daten erzeugen.

Lösung:
Neu aufkommende Techniken wie lokal gehostete Open-Source-Modelle, fragmentiertes Lernen und datenschutzfreundliche Technologien werden eingesetzt, um die Datensensibilität zu behandeln. Darüber hinaus kann das Einbauen von Erklärbarkeit in diese Modelle und das Beibehalten eines menschlichen Eingriffs die Ausgaben der KI validieren, wodurch die Vertrauenswürdigkeit erhöht wird.

Präzision und Genauigkeit

Herausforderung:
Rechtliche Dokumente und Verfahren erfordern ein extrem hohes Maß an Präzision. Jeder kleine Fehler oder Ungenauigkeit kann schwerwiegende Auswirkungen haben, wodurch der Spielraum für Fehler nahezu nicht existent ist.

Lösung:
Gut ausgebildete und feinabgestimmte LLMs können in bestimmten Aufgaben potenziell genauer sein als Menschen. Der menschliche Eingriff wird weiterhin entscheidend für die Aufsicht sein, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Sprachmodelle den strengen Standards der rechtlichen Genauigkeit entsprechen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, obwohl einige Herausforderungen bei der Integration von KI in die Rechtsbranche bestehen, aktiv Lösungen entwickelt werden. Das Feld steht am Rande transformative Veränderungen, die vermutlich die rechtlichen Prozesse effizienter, zugänglicher und genauer machen werden.

Vielen Dank fürs Lesen. Lassen Sie mich wissen, was Sie denken, welche weiteren Möglichkeiten Sie auf dem Markt sehen oder welche technologischen Trends am Horizont Ihrer Meinung nach Einfluss haben werden. Ein besonderer Dank geht an Eduard Hübner, der mein großartiger Mitautor für diesen Beitrag war.