31.01.2023

ChatGPT und der Rechtsbereich: Das Berufsbild wird sich verändern

ChatGPT lenkt die Augen der Welt momentan auf das Thema KI. Im aktuellen Legal Tech Talk wird erläutert, was das für den Rechtsbereich bedeutet.
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ChatGPT - Künstliche Intelligenz im Rechtsbereich
vlnr: Gerald Bader, Atos, Dejan Jovicevic, brutkasten, Hans-Georg Fill, Uni Freiburg und Manfred Guttmann, NTBS | (c) brutkasten
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Der Hype rund um ChatGPT hat auf der ganzen Welt eine Diskussion zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) entfacht. Aktuell gibt es dabei noch viele offene Fragen. “Das Thema KI beschäftigt uns seit Jahren, ist aber in der breiten Masse lange Zeit nicht angekommen. Das hat ChatGPT innerhalb von Wochen geschafft”, meint Gerald Bader, Global Lead AI bei Atos, im brutkasten Legal Tech Talk. Nützen könne man die Anwendung zwar sehr leicht, “aber die Validierung dessen, was man bekommt, ist schon deutlich schwieriger. Das ist auch eine Gefahr daran”.

“Man muss sich mit den Erwartungen ein wenig zurücknehmen”

Genau deswegen gefährdet ChatGPT aber aktuell keine Jobs – darin sind sich die Diskutanten im Legal Tech Talk einig. “Man muss sich mit den Erwartungen, was künstliche Intelligenz kann, ein wenig zurücknehmen. Die sind aktuell sehr hoch. Es muss klar sein, dass Menschen nicht durch die Maschinen ersetzt werden können”, meint Hans-Georg Fill, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Freiburg (Schweiz). Man könne mit ChatGPT etwa interessante Vorschläge generieren oder Texte zusammenzufassen. “Aber das Ergebnis kann man nicht eins zu eins übernehmen, sondern muss es noch validieren. Und man sieht dabei auch die Grenzen der Software”, so Fill.

Video: Der aktuelle Legal Tech Talk zu ChatGPT und den Folgen für den Rechtsbereich

ChatGPT und Co: KI-Unterstützung im Kampf gegen den Arbeitskräftemangel

Der “Validator” könne daher zukünftig zum neuen Beruf werden. Oder der “Prompt Engineer”, welcher der KI die richtigen Fragen stellt. Doch auch bestehende Berufsbilder werden sich verändern, erwartet Manfred Guttmann, Geschäftsführer von NTBS, die digitale Lösungen für das heimische Notariat baut. Ganz konkret für den Rechtsbereich und das Notariat sieht er aktuell einen großen Vorteil der neuen Technologie: “Wir befinden uns in einem demografischen Wandel. Wir leiden unter einem Arbeitskräftemangel, den wir adressieren müssen. In Künstlicher Intelligenz sehen wir ganz klar die Möglichkeiten, zukünftig bestimmte Arbeitskräfte in der täglichen Arbeit zu unterstützen. Zum Beispiel bei der Recherche.”

Exkurs: KI im Notariat

Das österreichische Notariat ist im internationalen Vergleich Vorreiter in Sachen Digitalisierung. Entsprechend werden auch die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz intensiv evaluiert. Potenzial sieht man dabei aktuell vor allem in den Bereichen Recherchearbeiten und Datenablage. Dabei ist klar: Individuelle Rechtsberatung, die auf die Bedürfnisse der Klient:innen eingeht, können Algorithmen nicht bieten. Dafür braucht es weiterhin die Expertise der Notar:innen.

“Es muss immer gegengeprüft werden”

Tatsächlich werden künstliche Intelligenzen im Rechtsbereich schon jetzt sehr unterschiedliche eingesetzt, weiß Gerald Bader. “Vor allem in den USA wird künstliche Intelligenz im Legal-Sektor schon umfassend genutzt. Eine Anwendung gibt etwa vorab eine Einschätzung ab, wie ein Urteil wahrscheinlich ausfallen wird. Eine andere hilft bei der Generierung von Standard-Verträgen.” Doch Manfred Guttmann schränkt ein: “Die Systeme lernen das ja auch aus Aufzeichnungen, die Jahre oder Jahrzehnte zurückliegen können und vielleicht zwischenzeitlich überholt wurden. Das heißt, es muss immer gegengeprüft werden. Dafür brauchen wir qualifizierte Menschen.”

Noch nicht alle Hausaufgaben gemacht

Und beim richtigen Einsatz von ChatGPT und Co geht es noch um einen weiteren Aspekt, weiß Hans-Georg Fill: “Die Fragestellungen an die künstliche Intelligenz richtig zu stellen ist auch eine Herausforderung”. Für Guttmann ist aktuell noch klar: “Wir müssen noch weiter herausfinden, welche Möglichkeiten die künstliche Intelligenz bietet und wie wir sie verantwortungsvoll einsetzen können. Wir haben noch nicht alle unsere Hausaufgaben gemacht.”

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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