KI im rechtlichen Denken: Ein neuer Ansatz

Rechtliches Argumentieren ist eine wichtige Fähigkeit für Jurastudierende. Es geht darum, Rechtsfälle zu analysieren und Fragen basierend auf dieser Analyse zu beantworten. Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) gibt es die Möglichkeit, die Art und Weise, wie Rechtliches Denken durchgeführt wird, zu verbessern. Dieser Leitfaden erklärt, wie wir ein KI-Modell genutzt haben, um eine Aufgabe im Bereich rechtliches Denken in einem Wettbewerb anzugehen.

#Die Herausforderung

Die Herausforderung, auf die wir uns konzentriert haben, erforderte von den Teilnehmern, über rechtliche Argumente basierend auf kurzen bereitgestellten Texten nachzudenken. Diese Texte bestanden aus Rechtsprechungen, Fragen und möglichen Antworten. Die Teilnehmer mussten feststellen, ob die gegebenen Antworten korrekt oder inkorrekt waren, basierend auf dem vorgelegten Recht.

#Hintergrund zum rechtlichen Denken

Rechtliches Denken beinhaltet das Verständnis und die Analyse von Gesetzen und Vorschriften. Es erfordert kritisches Denken und die Fähigkeit, rechtliche Prinzipien auf spezifische Situationen anzuwenden. Jurastudierende müssen diese Fähigkeit üben, um in ihrem Studium und ihrer Karriere erfolgreich zu sein. Die Aufgabe, an der wir gearbeitet haben, erlaubte es uns, KI in diesem Bereich anzuwenden, um zu sehen, wie sie abschneidet.

#KI-Tools im rechtlichen Denken

Künstliche Intelligenz, insbesondere grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, kann beim rechtlichen Denken helfen. Diese Modelle analysieren Texte, generieren Antworten und machen Vorhersagen basierend auf den Informationen, auf denen sie trainiert wurden. Unser Ansatz kombinierte Prompt-Engineering und KI, um das rechtliche Argumentieren zu verbessern.

#Unser Ansatz verstehen

#Strategien, die wir verwendet haben

Wir haben verschiedene Strategien eingesetzt, um das KI-Modell zu trainieren und seine Leistung zu bewerten. Unsere Methoden umfassten unterschiedliche Arten von Prompts, um die besten Ergebnisse von der KI zu erhalten. Diese Methoden halfen der KI, den Kontext rechtlicher Argumente besser zu verstehen und genauere Antworten zu liefern.

1. Zero-Shot-Prompting: Dieser Ansatz besteht darin, der KI eine Aufgabe zu geben, ohne Beispiele anzubieten. Die KI muss Antworten nur basierend auf dem Prompt generieren.

2. Few-Shot-Prompting: Hier haben wir der KI vorgegeben, ein paar Beispiele, bevor wir sie gebeten haben, Vorhersagen für neue Fälle zu generieren. Dies half dem Modell, aus den Beispielen zu lernen und dieses Wissen anzuwenden.

3. Chain-of-Thought-Reasoning: Diese Methode ermutigt die KI, ihr Denken Schritt für Schritt zu erklären. Sie hilft, den Denkprozess des Modells klarer zu machen und kann die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern.

4. Ensemble-Methoden: Wir haben die Ergebnisse mehrerer Modelle kombiniert, um das Endergebnis zu verbessern. Dieses Abstimmungssystem half uns, die zuverlässigsten Vorhersagen zu bestimmen.

#Verwendete Daten

Unsere Trainingsdaten umfassten rechtliche Texte und Fragen, die aus einem anerkannten juristischen Studienführer entnommen wurden. Jeder Eintrag enthielt Informationen zu einem Fall, eine Frage zu diesem Fall und mögliche Antworten. Dieses Datenset bildete die Grundlage für unsere Trainings- und Testprozesse.

#Der Implementierungsprozess

Um unseren Ansatz umzusetzen, haben wir eine Reihe systematischer Schritte befolgt.

#Datenerhebung

Zuerst haben wir die relevanten rechtlichen Texte und Fragen gesammelt. Das beinhaltete das Extrahieren und Kuration von Informationen, um ein umfassendes Datenset für das Training der KI zu erstellen.

#Training des Modells

Nachdem wir unsere Daten hatten, trainierten wir das KI-Modell mit den verschiedenen zuvor beschriebenen Prompting-Strategien. Das beinhaltete das Eingeben der Daten in das Modell und das Ermöglichen, dass es aus den bereitgestellten Beispielen lernt.

#Testen und Validierung

Nach dem Training testeten wir das Modell mit einem separaten Validierungsdatensatz. Dadurch konnten wir seine Leistung bewerten und eventuelle Anpassungen vornehmen. Wir schauten genau auf Genauigkeit, Präzision und Vollständigkeit, um zu messen, wie gut das Modell in der Lage war, rechtliche Argumente zu durchdenken.

#Leistungskennzahlen

Um den Erfolg des Modells zu bewerten, verwendeten wir spezifische Kennzahlen:

• Makro F1-Score: Diese Kennzahl bewertet das Gleichgewicht zwischen Präzision und Vollständigkeit über verschiedene Klassen hinweg. Sie hilft uns zu verstehen, wie gut das Modell sowohl korrekte als auch inkorrekte Antworten vorhersagt.

• Konfusionsmatrix: Dieses Tool half uns, die Leistung des Modells zu visualisieren, indem es die Aufschlüsselung von echten positiven, falschen positiven, echten negativen und falschen negativen zeigt.

#Ergebnisse

Unser Ansatz lieferte vielversprechende Ergebnisse. Im Validierungsdatensatz erreichten wir einen hohen Makro F1-Score, was auf eine starke Leistung bei der Identifizierung sowohl korrekter als auch inkorrekter Antworten hinweist. Wir belegten den fünften Platz in einem Wettbewerb mit 21 Teams, was die Effektivität unserer Methoden zeigt.

#Fehleranalyse

Obwohl unser Modell gut abschnitt, führten wir auch eine Fehleranalyse durch, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Wir beobachteten spezifische Muster in den Fehlern des Modells:

1. Falsches Denken: Einige Antworten wurden als korrekt markiert, obwohl das gegebene Denken fehlerhaft war. Das hob die Notwendigkeit klarerer Logik in den Antworten hervor.

2. Kontextmissverständnis: In einigen Fällen führten lange Einleitungen dazu, dass die KI den Hauptpunkt der Frage verpasste, was ihre Genauigkeit beeinträchtigte.

3. Ähnlichkeit der Sprache: Das Modell war manchmal verwirrt, wenn der Antwortkandidat eine ähnliche Sprache wie die Einleitung und die Frage verwendete.

#Zukünftige Richtungen

Basierend auf unseren Erkenntnissen gibt es mehrere Bereiche für zukünftige Forschung und Verbesserung:

• Verbesserung des Denkens: Wir können uns darauf konzentrieren, den Denkprozess der KI zu verbessern, damit er besser mit traditionellen Methoden des rechtlichen Denkens übereinstimmt. Das könnte beinhalten, die Analyseabschnitte umzuarbeiten, um klarere Erklärungen zu liefern.

• Mehr Beispiele: Unser aktueller Ansatz verwendete zwei kontextuelle Beispiele, aber Tests mit mehr Beispielen könnten die Genauigkeit weiter verbessern.

• Untersuchen von Open-Source-Modellen: Wir haben für dieses Projekt auf ein geschlossenes Modell zurückgegriffen. Die Untersuchung von Open-Source-Alternativen könnte Einblicke in Leistungsunterschiede basierend auf den Trainingsdaten geben.

#Fazit

Die Integration von KI in das rechtliche Argumentieren bietet eine einzigartige Möglichkeit, den Lern- und Analyseprozess für Jurastudierende zu verbessern. Durch Techniken wie Prompt-Engineering und Modell-Ensembling können wir die Effektivität von KI beim Verständnis und Argumentieren von rechtlichen Fragen steigern. Unsere Ergebnisse zeigen, dass KI eine bedeutende Rolle bei der Unterstützung von Juristen und Studierenden spielen kann.

#Danksagungen

Diese Arbeit wurde von der National Science Foundation unterstützt, was die Bedeutung von Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen im Rechtswesen unterstreicht.