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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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