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Das Ende der Angst vor dem Robo-Richter?
KI im juristischen Kontext begegnet oft Skepsis:
- die internen Entscheidungsprozesse der KI seien nicht nachvollziehbar,
- die Lerndatenbasis v.a. allgemeiner großer Sprachmodelle (LLM) sei nicht spezifisch genug,
- Halluzinationen könnten nicht verlässlich ausgeschlossen werden.
Das mag stimmen, wenn man juristische Sachverhalte en bloc einer allgemeinen KI zur Entscheidung vorlegt.
Wie bei eigentlich allen Werkzeugen kommt es aber auch bei KI auf die intelligente und spezifische Anwendung an. Da erscheint mir persönlich der Ansatz von Stephan Breidenbach ein großer Schritt in die richtige Richtung:
- durch das Rule-Mapping - also die "Übersetzung" von Regelwerken in Entscheidungsbäume - wird die Entscheidungsfindung transparent und kann in jedem Zwischenschritt ggfl. menschlich übersteuert werden
- durch die strikte Kontext-Bindung der KI, die pro Schritt nur 1 Tatbestandsmerkmal prüfen und hierbei nur auf spezifisch dafür bereitgestellte Informationen zurückgreifen darf, werden - ggfl. zusammen mit einer Einstellung des Fantasie-Spielraums ("Temperatur") auf Null - Halluzinationen weitestgehend ausgeschlossen.
Am Ende steht ein Entscheidungsvorschlag, der - je nach Verfahrensart - entweder von den justiziellen Entscheider*innen (Staatsanwält*innen oder Richter*innen) oder von den Beteiligten (dann in Form eines Vergleichsvorschlags) akzeptiert werden kann. Der "Human in the Loop" wird also nicht verdrängt, sondern transparent unterstützt.
Kein Robo-Richter also, aber eine durch KI transparent unterstützte effektive Entscheidungsvorbereitung. Ich hoffe, wir finden den Mut, dies auch in der Justiz-Praxis nun weiter zu entwickeln.
Wie immer gilt aber auch hier: der Einsatz von KI führt noch nicht allein zu Effektivität und Effizienz. Auch die Normen und die behördlichen Abläufe müssen auf Stringenz und Sinnhaftigkeit geprüft und ggfl. entschlackt werden - am besten, bevor man mit der Abbildung in Rule-Maps beginnt. Zum Glück steht auch die maschinenlesbare Normgestaltung im Fokus des Ansatzes von Stephan Breidenbach und seinem Team.