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KI im Rechtswesen? Wo Legal NLP die Arbeit erleichtert
01.04.2025 In vielen Gerichtsbarkeiten führt die hohe Arbeitsbelastung zu grossen Verzögerungen. Geeignete KI-Modelle können Juristinnen und Juristen bei ihrer Arbeit unterstützen: Legal NLP (Natural Language Processing) ist ein Fachgebiet der Computerlinguistik, das sich auf rechtliche Texte und Aufgaben spezialisiert hat. So lassen sich mit Sprachmodellen beispielsweise Verträge oder Gerichtsurteile automatisch analysieren oder kritische Stellen erkennen. Aufgrund des sensiblen Anwendungsgebietes ist jedoch spezielle Vorsicht geboten.
Die Anonymisierung von Gerichtsentscheiden ist eine zeitaufwändige Aufgabe für die Mitarbeitenden. Doch wie können unterstützende Technologien wirklich sicher angewendet werden? Bürgerinnen und Bürger stellen diesbezüglich zu Recht erhöhte Anforderungen. Besonders wichtig sind Aspekte wie Nachvollziehbarkeit und Transparenz, was Modelle wie Chat GPT aktuell (noch) nicht erfüllen. Um eine passende Lösung zu finden, haben Forschende des Instituts Public Sector Transformation (IPST) an der BFH-Wirtschaft eine enge Zusammenarbeit mit dem Schweizerischen Bundesgericht aufgebaut.
Daten müssen anonym publiziert werden, gerade bei Gerichtsfällen – alle Personennamen, Firmen und Orte müssen unkenntlich gemacht werden. Bisher war der Aufwand dafür immens: Doch KI kann dies wesentlich erleichtern. Prof. Dr. Matthias Stürmer, Leiter des IPST, hat zusammen mit seinem Doktoranden Joel Niklaus im Rahmen des SNF-Projekts «Open Justice versus Privacy» ein Sprachmodell entwickelt, das auf Rechtsdaten basiert.
Die Idee: Mittels Hochleistungsgrafikkarten wurde das Modell so trainiert, dass es lernte, Daten zu anonymisieren. Und das mit Erfolg: Die Genauigkeit des Modells liegt bei 90%. Wichtige Voraussetzungen für dieses Projekt waren die lokale Verankerung der Daten (keine Abhängigkeit von grossen Ländern), die ständige Aktualisierung der Daten sowie die Kompetenzen der Mitarbeitenden des Bundesgerichts. Sie passten das Modell nämlich selbständig für die Aufgabe der Anonymisierung an. Nur so konnte die KI entwickelt werden, ohne dass Forschende der BFH Zugriff auf nicht anonymisierte Gerichtsurteile hatten.
In einem nächsten Schritt versuchen Prof. Dr. Marcel Gygli, Co-Leiter des Digital Sustainability Labs am IPST, und sein Team nun, ein Sprachmodell zu trainieren, das Zusammenfassungen von Gerichtsentscheiden so aufbereitet, dass sie von einer Person redigiert werden können. «Die Kollaboration mit dem Bundesgericht ist sehr spannend», hält Gygli fest, denn: «Naturgemäss möchte das Bundesgericht nur so wenig Daten wie nötig zur Verfügung stellen». Sein Team hat darum einen Code fürs Bundesgericht geschrieben, mit dem die Mitarbeitenden dort das Sprachmodell selbständig trainieren können.
Marcel Gygli denkt nun schon weiter: Daten bei den Behörden könnten noch viel mehr genutzt werden. Zum Beispiel für Chatbots: Da diese bis jetzt aus Datenschutzgründen oft keinen Zugriff auf konkrete Daten haben, fallen ihre Antworten meist sehr allgemein aus – zum Ärger der ratsuchenden Öffentlichkeit.
