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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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