KI für Anwälte und Juristinnen E-Book

Marco Candinas

• Herausgeber: BoD - Books on Demand
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2024

Seitenzahl: 117

Beschreibung

KI für Anwälte und Juristinnen von Marco Candinas ist Ihr Ratgeber für den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im juristischen Alltag. Anhand konkreter Beispiele und praktischer Anleitungen zeigt Candinas, wie Sie KI-Tools wie ChatGPT und Microsoft Copilot effizient einsetzen, um Ihre Produktivität zu steigern und Routineaufgaben zu automatisieren. Ob es um das Erstellen von Verträgen, das Verfassen von Mandantenkorrespondenz und Klageschriften oder um das Vorbereiten von Gerichtsverhandlungen geht, dieses Buch vermittelt Ihnen das Wissen und die Werkzeuge, um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen und Ihre juristische Arbeit auf die nächste Stufe zu heben. Perfekt für alle, die ihre juristische Praxis zukunftssicher machen wollen.

Leseprobe

Marco Candinas hat Rechtswissenschaften an der Universität Luzern studiert. Nach Praktika in einer Luzerner Anwaltskanzlei und der Strafjustiz hat er im Juni 2022 das Anwaltspatent erworben. Marco Candinas arbeitet als Gerichtsschreiber am Kantonsgericht. Daneben gibt er Nachhilfeunterricht in Lerntechnik und Strafrecht und bietet Coaching und Korrekturlesen von schriftlichen Arbeiten an. Ausserdem gibt er Webinare zum Thema Künstliche Intelligenz.

Sein Erfolgsrezept basiert auf der Philosophie, Denkweise und Methodik des Nobelpreisträgers Richard Feynman.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Künstliche Intelligenz

1.2. Arten von Künstlicher Intelligenz

1.3. KI-Sprachmodelle

1.4. KI-Modelle als Blackbox

1.5. Bekannte KI-Modelle

2. Prompting- Die Kunst der Eingabe

2.1. Das Prompting

2.2. Prompts

2.3. Arten von Prompts

2.4. Merkmale effektiver Prompts

2.5. Struktur von Prompts

2.6. Optimierung von Prompts

2.7. KI-Modell als Prompt Creator

2.8. Links und Verweise in Prompts

3. KI-Anwendungen im juristischen Arbeitsalltag

3.1. Erstellen von Lernplänen

3.2. Erstellen von Zusammenfassungen

3.3. Übersetzen fremdsprachiger Texte

3.4. Optimieren von Texten

3.5. Juristische Recherche

3.6. Optimieren von Verträgen

3.7. Falllösung

3.8. Simulieren von Prüfungen

3.9. Verfassen von Mandantenkorrespondenz

3.10. Verfassen von Stellungnahmen

3.11. Verfassen von Klageschriften

3.12. Erstellen von Verträgen

3.13. Analysieren von Zeugenaussagen

3.14. Vorbereiten von Gerichtsverhandlungen

4. Umgang mit KI in der Rechtspraxis

4.1. Analysieren der Ergebnisse (Outputs)

4.2. Verarbeiten von personenbezogenen Daten

4.3. Zitieren von generierten Inhalten

5. Zukunftsaussichten

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Anhang

Vorwort

Liebe Kollegen und Kolleginnen,

Ich freue mich, Ihnen das vorliegende Buch zur Anwendung von KI-Sprachmodellen in der juristischen Arbeit vorzustellen. Die rasante Entwicklung und die vielfältigen Möglichkeiten dieser Technologie bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die unsere tägliche Arbeit als Juristen revolutionieren werden.

In jüngster Zeit haben sich KI-Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude und Co. rasant weiterentwickelt. Sie bieten mittlerweile zahlreiche Einsatzmöglichkeiten, von der Erstellung von Rechtsschriften über die Vertragsanalyse bis hin zur Vorbereitung auf Gerichtsverhandlungen.

Dieses Buch richtet sich nicht nur an Anwältinnen, sondern an alle Juristen, die bisher wenige Berührungspunkte mit Künstlicher Intelligenz hatten und die Potenziale dieser Technologie für ihre Arbeit entdecken wollen. Ziel ist es, Ihnen praxisnahe und leicht verständliche Anleitungen zu geben, wie Sie KI-Sprachmodelle effektiv in Ihren Arbeitsalltag integrieren können. Dazu habe ich zahlreiche praktische Anwendungsbeispiele formuliert, welche direkt anwendbar sind.

Ich hoffe, dass dieses Buch Ihnen nicht nur als wertvolle Ressource dient, sondern auch Ihre Begeisterung für die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz weckt. Ich arbeite seit langer Zeit damit und profitiere täglich davon. Dank meiner KI-Kenntnisse kann ich mich auf die wesentlichen juristischen Anforderungen konzentrieren. Ich bin heute deutlich produktiver mit KI als ohne.

1. Einleitung

Seit ChatGPT von OpenAI verfügbar ist, hat die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von KI-Sprachmodellen in der juristischen Praxis erheblich an Bedeutung gewonnen. Das Ihnen vorliegende Buch richtet sich an interessierte Juristen und Juristinnen, die ihren Arbeitsalltag durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz effizienter machen möchten.

Die rasante Entwicklung und Verbreitung von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT bietet Juristen eine Vielzahl von neuen Werkzeugen, die ihre Arbeit effizienter und präziser gestalten können. Von der Erstellung von Rechtsschriften über die Analyse von Verträgen bis hin zur Vorbereitung auf Gerichtsverhandlungen – die Einsatzmöglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Dieses Buch zeigt praxisnah und für jedermann verständlich auf, wie diese Technologien konkret angewendet werden können, um den juristischen Arbeitsalltag zu erleichtern und zu optimieren. Das Ziel muss sein, einfache und repetitive Aufgaben an die KI zu delegieren und dafür mehr Zeit für die wesentlichen Aufgaben zu haben.

Im ersten Kapitel werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und von generativen Sprachmodellen erläutert. Das zweite Kapitel ist der Kunst der präzisen Eingabe, dem sog. Prompting gewidmet. Dieses Kapitel erläutert die Grundsätze des Prompting und dient der Verschaffung eines Überblicks über die verschiedenen Arten von Prompts und wie diese optimal zu formulieren sind, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Das dritte Kapitel befasst sich mit der praktischen Anwendung von KI im Arbeitsalltag von Juristinnen und Juristen. Anhand konkreter Beispiele aus der Praxis wird aufgezeigt, wie KI-Modelle unter anderem zum Verfassen von Rechtsschriften und zur juristischen Recherche eingesetzt werden können. Darüber hinaus werden Methoden zur Analyse von Zeugenaussagen und zur Vorbereitung auf Gerichtsverhandlungen vorgestellt.

Ein Augenmerk liegt auf der Optimierung von Texten und der Analyse von Verträgen. Hier lernen Sie, wie Sie mithilfe von KI-Sprachmodellen Verträge auf rechtliche Risiken hin überprüfen und Verbesserungsvorschläge generieren können. Zudem wird aufgezeigt, wie KI-Modelle zur Simulation von Prüfungssituationen eingesetzt werden können, um sich optimal auf juristische Prüfungen vorzubereiten. Diese Anwendungsmöglichkeit dürfte insbesondere für Anwaltsprüfungskandidaten von Interesse sein.

Das Buch vermittelt nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern insbesondere praktische Anwendungstipps und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie KI-Modelle im juristischen Arbeitsalltag gewinnbringend eingesetzt werden können. Ziel ist es, unerfahrenen Anwendern die Scheu vor dieser neuen Technologie zu nehmen und aufzuzeigen, wie sich die Effizienz und Präzision in der juristischen Tätigkeit durch den Einsatz von KI erheblich steigern lassen. Es bedarf dafür keinerlei Vorkenntnisse im Umgang mit Künstlicher Intelligenz oder mit KI-basierten Sprachmodellen.

Für das Verfassen dieses Buches wurden teilweise KI-Modelle zur Unterstützung eingesetzt. Die Ausgaben wurden mit Copilot und ChatGPT erzeugt. Zur Textredaktion wurde DeepL Write eingesetzt. Claude wurde zur Überprüfung der Ausgaben von ChatGPT verwendet. Für die juristische Recherche und Quellensuche wurde unter anderem Perplexity eingesetzt.

1.1. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören unter anderem das Lernen aus Erfahrungen, das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Mustern und das Treffen von Entscheidungen. KI-Systeme nutzen Algorithmen und grosse Datenmengen, um diese Fähigkeiten zu entwickeln und zu verbessern.

Ein zentraler Bestandteil der KI ist das maschinelle Lernen. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Computerprogramme aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Ein bekanntes Beispiel für maschinelles Lernen ist die Bilderkennung: Ein KI-System wird mit Tausenden von Bildern trainiert und lernt dabei, bestimmte Objekte wie Autos oder Katzen aufgrund von definierten Merkmalen zu erkennen.

1.2. Arten von Künstlicher Intelligenz

Es gibt verschiedene Arten von KI, die je nach Anwendungsbereich und Komplexität unterschieden werden können:

Schwache KI (Weak AI):

Diese Form der KI ist darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben zu erfüllen. Beispiele hierfür sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die auf Sprachbefehle reagieren und einfache Aufgaben ausführen können.

Starke KI (Strong AI):

Diese Art der KI strebt danach, die gesamte Bandbreite menschlicher kognitiver Fähigkeiten zu replizieren. Starke KI-Systeme existieren derzeit noch nicht, sind aber ein Ziel der Forschung.

Generative KI:

Diese Form von KI kann neue Inhalte erzeugen, wie Texte, Bilder oder Musik. Ein Beispiel hierfür ist ChatGPT, ein Sprachmodell, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der praktischen Anwendung von KI-Chatbots und damit auf generativer KI.

1.3. KI-Sprachmodelle

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT, Mistral oder Claude gehören zur Gruppe der generativen KI. Sie basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Diese Modelle werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, um Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen. Während der Trainingsphase lernen die Modelle, wie Wörter und Sätze miteinander verbunden sind und welche Wörter typischerweise aufeinander folgen. Wenn dem Modell eine Aufgabe gestellt wird, nutzt es dieses Wissen, um eine passende Antwort zu generieren. Es lernt zum Beispiel, dass das Wort «Katze» oft in der Nähe von Wörtern wie «miauen», «Schwanz» oder «Pfote» vorkommt. Es lernt auch komplexere Dinge, wie z. B., dass ein Satz, der mit «obwohl» beginnt, oft eine gegensätzliche Aussage enthält.

Wenn ein Benutzer eine Eingabe in ein KI-Sprachmodellmacht, analysiert das Modell diese Eingabe und generiert eine passende Antwort, indem es auf das trainierte Wissen zurückgreift. Dabei versucht das Modell, die bestmögliche Antwort zu formulieren, die den Kontext und die spezifischen Anforderungen der Anfrage berücksichtigt. Es generiert seine Antwort Wort für Wort, wobei es immer versucht, das nächste Wort basierend auf den bisher generierten Wörtern auszuwählen.

Anders formuliert, ist ein KI-Modell nichts anderes als ein Assistent, der während der sog. Trainingsphase mit einer enormen Menge an Daten «gefüttert» wird. Diese Daten stammen aus Büchern, Aufsätzen, Webseiten usw. Stellen Sie sich vor, Sie lesen ein Buch und versuchen, dessen Inhalt zu verstehen und ihn sich zu merken. Ein Sprachmodell wie ChatGPT macht im Grunde dasselbe, nur mit Millionen von Büchern und Artikeln zur selben Zeit. Dies ist auch der Grund, wieso der Mensch hier nicht mithalten kann. Es ist unmöglich, eine solche Menge an Informationen im menschlichen Gehirn zu verarbeiten und abzuspeichern.

Ein häufiger Trugschluss ist, dass ChatGPT und ähnliche Modelle wirklich «verstehen» oder «denken» können. Entgegen dem Begriff hat die Funktion eines KI-Sprachmodells nichts mit eigentlicher Intelligenz zu tun. Es handelt sich im Prinzip bloss um eine riesige Datenbank mit vielen Milliarden von Texten. Das Modell verarbeitet Eingaben, indem es die Daten mit verschiedenen Algorithmen und Modellen analysiert, Muster erkennt und eine passende Antwort generiert. Der Input einer KI sind die Daten, die sie verarbeiten muss, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Der Output ist die Antwort, die die KI auf der Grundlage der Daten und Anweisungen gibt. Eine KI hat weder ein Bewusstsein noch Gefühle und ebenso kein Wissen und keine Erinnerungen ausserhalb dessen, was sie während der Trainingsphase gelernt hat. Es handelt sich um ein Werkzeug, welches die Fähigkeit besitzt, Informationen zu finden, Texte statistisch zu generieren und viele andere Aufgaben zu erledigen. Im Übrigen «lernt» die KI in der Regel nicht, während der Nutzer mit ihr chattet. Vielmehr gibt es ein Datum in der Vergangenheit, an dem aufgehört wurde, die KI mit aktuellen Informationen zu füttern (sog. «Knowledge Cutoff Date»). Dieses Datum wird auf der Webseite der jeweiligen Entwickler publiziert.

Um sicherzustellen, dass die neuesten Informationen aus dem Internet berücksichtigt werden, muss eine integrierte KI wie Perplexity verwendet werden. Diese integrierten KIs sind Anwendungen, die bei ihrer Arbeit auf bestehende KI-Modelle wie ChatGPT zurückgreifen. Sie ermöglichen eine nahtlose und effiziente Datenverarbeitung, indem sie die Stärken verschiedener KI-Systeme kombinieren. Dadurch können sie aktuelle und präzise Informationen liefern, die für verschiedene Aufgaben und Anwendungen nützlich sind. Eine integrierte KI bietet somit eine verbesserte Leistung und Genauigkeit, indem sie ständig auf dem neuesten Stand gehalten wird. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für alle, die auf aktuelle Daten angewiesen sind.

1.4. KI-Modelle als Blackbox

Häufig hält der Mangel an technischem Fachwissen potenzielle Anwenderinnen und Anwender von der Nutzung eines KI-Modells ab. Diesem Verhalten liegt die falsche aber weit verbreitete Annahme zugrunde, die detaillierte Funktionsweise solcher KI-Modelle verstehen zu müssen, um sie zu nutzen. Diese Annahme ist falsch. Das Verständnis der genauen Funktionsweise eines KI-Modells ist für dessen praktische Nutzung nicht erforderlich. Die meisten von uns verstehen nicht, wie ein Computer im Detail funktioniert und nutzen ihn dennoch täglich. Genauso verhält es sich mit der Anwendung «Google Maps» oder einem Taschenrechner. Wir wissen nicht, wie es gemacht wird, aber wir wissen ziemlich genau, was gemacht wird. Diese Sicht- und Denkweise bezeichne ich als «Blackbox-Denken». Dieses «Blackbox-Denken» liegt auch dem vorliegenden Buch zugrunde. Innerhalb dieser Blackbox spielt sich ein Prozess ab, der schliesslich zum Ergebnis (Output) führt. Entscheidend ist die Erkenntnis, dass die Qualität dieses Ergebnisses entscheidend von der Qualität der Eingabe (Input) abhängt. Aufgrund der Ausgestaltung des vorliegenden Werks als Praxisinstrument liegt der Schwerpunkt daher auf der Formulierung der Eingabe/des Befehls an das Sprachmodell, dem sog. Prompting (dazu nachstehend Kapitel 2).

Blackbox-Denken ist ein Ansatz, der sich auf die Inputs und Outputs eines Systems konzentriert, ohne die internen Prozesse oder Mechanismen zu verstehen oder zu berücksichtigen.

Ein Text wird eingegeben, um eine bestimmte Aufgabe zu verstehen, und dann in Code umgewandelt, um statistisch ausgewertet zu werden. Die Ergebnisse werden je nach Eingabe in Text- oder Bildformat ausgegeben. Die folgende Abbildung veranschaulicht das Konzept des «Blackbox-Denkens»:

Abbildung 1 : KI-Modell als Blackbox

1.5. Bekannte KI-Modelle

ChatGPT von OpenAI ist das bekannteste und gleichzeitig eines der fortschrittlichsten Sprachmodelle. Es kann komplexe Texte verstehen und generieren, Fragen beantworten, Texte zusammenfassen und vieles mehr. Der Name ChatGPT steht für Generative Pretrained Transformer.

Claude Sonnet ist ein leistungsstarkes Sprachmodell von Anthropic, das darauf abzielt, sichere und ethische KI-Interaktionen zu ermöglichen. Es ist besonders darauf ausgelegt, menschenähnliche Konversationen zu führen und dabei Sicherheitsrichtlinien zu beachten. Ausserdem erbringt es hervorragende Leistungen in den Bereichen Programmierung und Mathematik. Claude ist zudem die einzige Software, die die Möglichkeit bietet, die Daten ausschliesslich lokal als Projekt zu speichern und zu verarbeiten. Dies ist insbesondere aus Datenschutzgründen von Vorteil.

Gemini Pro (vormals als Google Bard bekannt) ist ein leistungsstarkes KI-Sprachmodell von Google. Es ist in verschiedenen Grössen und Leistungsstufen verfügbar. Gemini Pro ist darauf ausgelegt, komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen und unterstützt eine Vielzahl von Google-Apps.

LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist das aktuelle Sprachmodell von Meta (ehemals Facebook), das für seine Effizienz und Vielseitigkeit bekannt ist. Es kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, von der Textgenerierung bis zur Analyse grösserer Textmengen.

Microsoft Copilot ist ein vielseitiger, integrierter KI-Assistent, der in verschiedenen Microsoft-Produkten integriert ist, um die Produktivität und Effizienz zu steigern. Copilot verwendet ChatGPT 4 für seine Arbeit. Das bedeutet, dass Copilot zwar auf den gleichen grundlegenden Modellen basiert, aber speziell für die Bedürfnisse und Anwendungen innerhalb der Microsoft-Produktpalette optimiert und angepasst ist.

Daneben existieren zahlreiche weitere KI-Sprachmodelle. Die Aufzählung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und dient lediglich dazu, einen Überblick über die bekanntesten Sprachmodelle zu geben. Für die Nutzung als generative KI spielt die Wahl des Modells eine untergeordnete Rolle. Für Microsoft365-Nutzer bietet sich die Nutzung von Copilot an.

Perplexity ist eine KI-basierte Suchmaschine. Es kombiniert die Funktionalität von Chatbots und Suchmaschinen, um Nutzern präzise Antworten auf ihre Fragen zu liefern. Die Plattform nutzt natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um komplexe Nutzeranfragen in verständliche Ergebnisse umzuwandeln.

Perplexity unterscheidet sich von herkömmlichen Suchmaschinen, indem es die verwendeten Quellen offenlegt und eine verbesserte Informationssuche ermöglicht. Die Software aggregiert Informationen aus einer Vielzahl von Quellen und liefert kontextbezogene Antworten. Perplexity kann als Chatbot eingesetzt werden, der das Internet nach relevanten Informationen durchsucht. Die Plattform bietet verschiedene Funktionen wie die Suche nach verifizierbaren Quellen, das Hochladen von Dateien und die Möglichkeit, Inhalte in Sammlungen zu organisieren.