Ein Game-Changer

Legal Tech ist mehr als ein Schlagwort: Informationstechnologie wird den Rechtsmarkt auf den Kopf stellen
Ein Gastbeitrag von Dr. Micha-Manuel Bues

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Legal Tech ist ein Begriff, der im Zusammenhang mit der zukünftigen Entwicklung der Rechtsbranche immer wieder fällt. Viele Juristen werden nur ungefähr wissen, was sich hinter diesem Begriff verbirgt. Der folgende Artikel möchte überblicksartig die wichtigsten Technologien und Begriffe im Bereich Legal Tech vorstellen, damit Juristen eine genauere Vorstellung davon bekommen, welche Entwicklungen in diesem Bereich zu erwarten sind.

Worum es geht

„Technologische Entwicklungen werden zum zentralen Treiber für die Anwaltschaft“, formulierte die Zukunftsstudie des Deutschen Anwaltvereins „Der Rechtsdienstleistungsmarkt 2030“ im Jahr 2013. Auch wenn die Studie in der genaueren Auswirkungsanalyse vage bleibt, spricht sie einen zentralen Punkt an, der den Rechtsmarkt und das Berufsbild des Anwalts wie keine andere Entwicklung auf den Kopf stellen wird: die Anwendung von Informationstechnologie (IT) im Recht. Hierfür hat sich international in Anlehnung an die Wortschöpfungen FinTech oder MedTech das Kunstwort „Legal Tech“ (Kurzform für Legal Technology) herausgebildet.

Legal Tech meint, ohne dass sich bislang eine klare Begriffsdefinition herausgebildet hätte, die Anwendung von computer- und softwaregestützten digitalen Technologien auf alle Facetten von Rechtsdienstleistungen. Während sich IT-Recht mit der Anwendung von Recht auf die IT-Nutzung bezieht, lässt sich Legal Tech mit „IT im Recht“ oder „Technologie im Recht“ am treffendsten übersetzen. Durch die Anwendung von Technologien auf die Rechtsverwaltung und -anwendung sollen bislang manuell ausgeführte Tätigkeiten digitalisiert und automatisiert werden. Vielen ist der Einsatz computer- und softwaregestützter Lösungen bei der Mandatsverwaltung, bei elektronischer Akte und bei Abrechnungslösungen geläufig. Weniger bekannt ist, dass der Einsatz von Technologie im Recht viel umfassender sein kann. Maßgeblich für diese Entwicklung sind Technologien, Begriffe und Methoden, die sich hinter dem Begriff „Data Science“ verbergen und in diesem Artikel überblicksartig für Anwälte vorgestellt werden sollen.

Big Data

Ein allgegenwärtiges Stichwort in Diskussionen und Publikationen im Bereich Legal Tech ist „Big Data“. Kurz gesagt, meint Big Data Technologien, die sich mit sehr großen, unstrukturierten Datenmengen (etwa Wetter- oder Social-Media-Daten) beschäftigen. Ziel von Big Data ist es, diesen Datenmengen bestimmte Informationen zu entlocken, die mit herkömmlichen Methoden nicht auffindbar wären. Hierzu werden bestimmte Analysetools eingesetzt (hierzu sogleich), die die Datenmengen auf bestimmte Muster und Korrelationen hin untersuchen. Ein Problem im Rechtsbereich ist, dass es zwar durchaus viele juristische Daten gibt, diese zumeist aber (noch) nicht in geeigneter Weise aufbereitet oder öffentlich zugänglich sind. Hier wird es noch größerer Anstrengungen bedürfen, um Big-Data-Technologien im Recht überhaupt einsetzen zu können.

Künstliche Intelligenz

Ein weiteres Buzzword, das regelmäßig in diesem Zusammenhang fällt, ist Artificial Intelligence (AI) oder künstliche Intelligenz (KI). Dem unbedarften Betrachter schwebt bei dem Begriff künstliche Intelligenz womöglich eine Art Supercomputer vor, der sich wie ein Mensch selbständig und ohne externe Hilfe oder Anleitung einem Problem zuwendet und dieses löst. Übertragen auf die Rechtsanwendung also eine Art Anwaltsroboter, den man vom Arbeitsergebnis her nicht von seinem menschlichen Counterpart unterscheiden kann. Diese Vorstellung geht zumindest für den derzeitigen Entwicklungsstand von künstlicher Intelligenz fehl. Man ist noch weit davon entfernt, wirkliche künstliche Intelligenz (Strong AI oder Artificial General Intelligence) zu schaffen. Versteht man künstliche Intelligenz aber als eine Art Sammelbegriff für „intelligente“ Technologien, die in bestimmten Bereichen menschliches Verhalten imitieren können, wird deutlich, wo die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz liegen (können). Hinter dem Sammelbegriff verbergen sich bestimmte „intelligente“ Technologien, wie etwa Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP).

Machine Learning und Augmented Intelligence

Darunter versteht man die zumeist auf Algorithmen beruhende Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein Computerprogramm „erkennt“ Gesetzmäßigkeiten und Muster in den Lerndaten (etwa Big Data), die nach einer Lernphase verallgemeinert werden können. Dadurch kann das Programm eigenständig Lösungen für neue und unbekannte Probleme finden oder vorhersehen. Die „Intelligenz“ dieser Methode beruht auf Wahrscheinlichkeit und Statistik und nicht auf der Nachbildung des menschlichen Erkenntnisprozesses. Bekannte Anwendungsfälle von Machine Learning sind beispielsweise Spamfilter und Suchmaschinen. Bei der Erkennung von Spam sind computergestützte Lösungen Menschen bereits weit überlegen. Machine Learning im Rechtsbereich kann insbesondere dann hilfreich sein, wenn es um Vorhersagen, das Erkennen von bestimmten Mustern oder das Klassifizieren und Clustern von bestimmten Dokumenten geht.

Machine Learning ermöglicht es Computern nicht, sich wie Menschen unablässig neue Konzepte und Ideen anzueignen und neue Zusammenhänge zu verstehen. Algorithmen, die in einem bestimmten Gebiet sehr gut sein können (Spamerkennung), können in einem anderen Gebiet (Analyse von Akten) völlig unbrauchbar sein. Hinzu kommt, dass Maschinen nur dann wirklich „lernen“, wenn sie menschliches Feedback erhalten. Es geht also weniger um Mensch versus Maschine, sondern vielmehr um ein Miteinander. Durch das gegenseitige Lernen werden Mensch und Maschine besser. Vielfach wird deswegen auch der Ausdruck „Augmented Intelligence” gegenüber künstlicher Intelligenz bevorzugt.

Natural Language Processing

Ein anderes Feld „intelligenter“ Technologien ist Natural Language Processing. NLP beschreibt Systeme, die Umgangssprache und nicht nur Code analysieren, generieren und verstehen können. Kombiniert man Machine Learning und NLP-Systeme, erhält man Programme, die lernen können, Sprache zu verstehen. Bekannte Anwendungsfelder sind etwa Spracherkennung und Übersetzungen. Forscher arbeiten daran, spezielle NLP-Systeme zu entwickeln, die beispielsweise juristische Texte tatsächlich verstehen und analysieren können. Aufgrund der Besonderheiten der juristischen Semantik sind hier allerdings noch größere Hürden zu nehmen.

Bestandsaufnahme und Ausblick

Derzeit werden im juristischen Bereich vor allem Datenbanken, einfache Automationen, Such- und Filtertechniken eingesetzt. Betrachtet man die „Fähigkeiten“ der beschriebenen Technologien, wird deutlich, wohin die Reise gehen könnte: Juristische Suchdienste könnten NLP-Systeme einsetzen, um Suchanfragen tatsächlich zu verstehen und das passende Dokument zu finden. In E-Discovery-Systemen könnten NLP- und ML-Technologien verwendet werden, um große Datenmengen inhaltlich zu verstehen und lediglich relevante Dokumente herauszufiltern. NLP- und ML-Tools könnten auch eingesetzt werden, um Verträge automatisch zu analysieren. Eine weitere, technologisch anspruchsvollere Stufe wäre die Rechtsautomation, also die automatische Rechtssubsumtion bzw. Rechtsfindung. Programme könnten dann direkt eine juristisch valide Antwort für einen Sachverhalt finden. Auch hieran wird bereits von einigen Firmen gearbeitet. Die beschriebenen Anwendungsgebiete stecken aber noch in den Kinderschuhen. Es wird allgemein erwartet, dass sich die Bereiche in den nächsten Jahren rasant entwickeln werden.

Fazit

Zusammenfassend bleibt also festzuhalten: Legal Tech beschreibt die Anwendung bestimmter Technologien auf juristische (Hilfs-)Tätigkeiten. Diese Technologien sind nicht wirklich intelligent, können aber durch bestimmte Technologien intelligente Ergebnisse in einigen Bereichen generieren. Sie imitieren dabei nicht den menschlichen Erkenntnisprozess, sondern stützen sich auf große Datenmengen, aus denen sie die richtige Lösung ableiten. Legal Tech ist intelligent, ohne „menschlich intelligent“ zu sein. Wirklich überzeugende Ergebnisse können die Technologien derzeit aber nur liefern, wenn sie von Menschen trainiert werden und von diesen lernen. Diese sich abzeichnende neue Symbiose von Technik und Mensch bietet große Chancen für die Anwaltschaft, fordert aber auch eine verstärkte Beschäftigung mit den verschiedenen Aspekten von Legal Tech.

Hinweis der Redaktion: Der Autor betreibt den sehr ­beachtenswerten Blog www.legal-tech-blog.de. (tw)

www.gleisslutz.com