02.09.2024
KI-FORSCHUNG

GesetzeFinden.at: Wiener Startup holt FFG-Förderung für „Legal Large Language Model“

GesetzeFinden.at forscht mit einem interdisziplinären Konsortium an einem Generative-AI-Modell spezifisch für den Rechtsbereich.
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Das Gründerteam von GesetzeFinden.at | (c) GesetzeFinden.at
Das Gründerteam von © GesetzeFinden.at: Christian Kaindl und Bernhard Landrichter.

Recht für alle zugänglich machen – so kann man das Ziel des 2021 gegründeten Wiener LeagalTech-Startups GesetzeFinden.at zusammenfassen. Denn „in einer Demokratie ist es entscheidend, dass jede:r Bürger:in Zugriff zu Gesetzestexten hat”, meinte einer der Co-Founder vor einiger Zeit gegenüber brutkasten. Mit der Plattform verknüpft das Unternehmen alle österreichischen Gesetze aus dem Bundesrecht mit dazu passenden Rechtssätzen und Entscheidungen. Eine engere Zielgruppe – neben „jede:r Bürger:in“ – sind dabei Jus-Studierende.

Sigmund Freud-Uni, Kanzlei Cerha Hempel und Fraunhofer Austria als Partner von GesetzeFinden.at

Schon im April 2023 kündigte das Startup gegenüber brutkasten „ein groß angelegtes Forschungsprojekt mit namhaften Partnern“ an, um einen AI-Chatbot zum österreichischen Recht umzusetzen. Zu diesem veröffentlichte GesetzeFinden.at nun weitere Details. Demnach soll das „Legal Large Language Model“ AmigaAI gemeinsam mit der Psychologischen Fakultät der Sigmund Freud Privat Universität (SFU), der Wiener Anwaltskanzlei Cerha Hempel und Fraunhofer Austria in den kommenden 24 Monaten umgesetzt werden. Dazu holte sich das „interdisziplinäre Konsortium“ eine FFG-Förderung.

GesetzeFinden.at-Gründer: Noch keine ausreichende Lösung für „feine Nuancen“ durch bestehende KI

„Unser Ziel ist es, ein rechtsspezifisches Sprachmodell zu schaffen, das Fachleuten sowie der breiten Öffentlichkeit zugute kommt und den Zugang zum Recht erheblich vereinfacht“, sagt GesetzeFinden.at-Co-Founder Bernhard Landrichter. Bestehende KI-Modelle böten noch keine ausreichende Lösung für die oft schwer verständliche juristische Fachsprache. Sie seien nicht darauf ausgelegt, die feinen Nuancen und den spezifischen Kontext des österreichischen Rechtswesens präzise zu erfassen.

Erfüllung des EU AI Acts als zusätzliche Herausforderung

Hans Kristoferitsch und Alina Alavi Kia, Projektverantwortliche bei Cerha Hempel betonen die Schwierigkeit des Unterfangens: „Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass das Legal LLM nicht nur den spezifischen Anforderungen des österreichischen Rechtsmarktes gerecht wird, sondern auch die hohen Standards des EU AI Acts erfüllt.“

Fraunhofer setzt in technischer Umsetzung auf „Society of Minds“

Für die technische Umsetzung von AmigaAI auf GesetzeFinden.at ist Fraunhofer Austria verantwortlich. Dabei setzt das Team auf das neuartige Konzept „Society of Minds“, bei dem mehrere KI-Chatbots miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten. Damit sollen Ergebnisse verbessert und Rechenressourcen eingespart werden. Ruben Hetfleisch von Fraunhofer Austria führt aus: „Der Prozess ist folgender: Der Nutzer stellt zunächst eine Frage an die KI. Verschiedene Chatbots diskutieren dann untereinander ohne den Nutzer. Anschließend beantworten sie dann die Frage gemeinsam. Hieraus erhofft man sich bessere Ergebnisse, allerdings auch die Verwendung kleinerer und damit nachhaltigerer Modelle.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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