Die Rolle von KI bei der Analyse juristischer Dokumente

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Rechtsbereich wächst. Eine der neuesten Entwicklungen ist die Verwendung eines KI-Typs namens generativer vortrainierter Transformer (GPT)-Modell für Aufgaben wie das Verstehen und Taggen von Rechtstexten. Dabei werden kurze Textstücke analysiert, die normalerweise nur ein bis wenige Sätze lang sind und aus verschiedenen rechtlichen Dokumenten stammen.

In den letzten Jahren wurde viel darüber gesprochen, wie KI bei der juristischen Arbeit helfen kann. Mögliche Vorteile sind unter anderem die Beschleunigung des Schreibens von juristischen Dokumenten und das Erleichtern von Zusammenfassungen. Bis jetzt gab es jedoch noch keinen detaillierten Blick darauf, wie gut diese KI-Modelle Rechtstexte auf Satzebene verstehen können, wenn sie nicht speziell dafür trainiert wurden (Zero-Shot-Learning).

In diesem Artikel wird eine Studie vorgestellt, die untersucht, wie effektiv ein GPT-Modell kurze Textschnipsel aus juristischen Dokumenten taggen und kategorisieren kann, nur mit kurzen Definitionen, was jede Kategorie bedeutet. Diese Fähigkeit kann in verschiedenen Anwendungen sehr nützlich sein, wie zum Beispiel beim Überprüfen von Verträgen oder bei der juristischen Recherche.

#Evaluierung des GPT-Modells

Der Fokus der Studie lag auf GPT-3.5, einer Version des GPT-Modells. Die Forscher haben untersucht, wie gut es in drei Hauptbereichen abschneidet: Vertragsprüfungen, Prüfung von Gesetzen und Vorschriften sowie Analyse von Rechtsprechung.

Die Studie verglich die Leistung von GPT-3.5 mit traditionellen maschinellen Lernmethoden wie Random Forests und feinabgestimmten Modellen wie RoBERTa. Die Idee war, zu sehen, wie gut das GPT-Modell kurze Textschnipsel in Kategorien basierend auf einfachen, ein-Satz-Definitionen klassifizieren kann.

#Verwandte Arbeiten

Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass GPT-Modelle in verschiedenen juristischen Aufgaben effektiv sein können. Beispielsweise wurden in vergangenen Studien GPT-Modelle verwendet, um Rechtstexte zu analysieren und sogar die Leistung bei Aufgaben wie der Barprüfung zu verbessern. Weitere Anwendungen umfassten die Bewertung von Marken und das Verständnis von Entscheidungen des US Supreme Court.

Im Kontext von juristischen Dokumenten haben Forscher auch untersucht, wie man verschiedene Teile von Rechtstexten basierend auf ihrem Zweck oder ihrer Funktion identifizieren kann. Dazu gehört das Labeln von Sätzen oder Absätzen in Gerichtsurteilen, Verträgen und gesetzlich vorgeschriebenen Texten. Es wurde viel Arbeit geleistet, um diese Texte aus verschiedenen Ländern zu verstehen, was die Bedeutung dieser Art von Forschung unterstreicht.

#Verwendete Datensätze

Die Studie nutzte drei verschiedene Datensätze, die jeweils verschiedene Arten von juristischen Dokumenten enthielten, die von Experten manuell annotiert wurden. Diese Datensätze wurden sorgfältig gefiltert und bearbeitet, um den Anforderungen der Studie zu genügen.

1. Entscheidungen des U.S. Board of Veterans' Appeals: Dieser Datensatz umfasst Entscheidungen über Berufungen von Veteranen in Bezug auf Invaliditätsansprüche. Die Forscher haben 50 Entscheidungen manuell überprüft und relevante Sätze extrahiert, die entsprechend ihrer Rollen in den Entscheidungen gekennzeichnet wurden.

2. Contract Understanding Atticus Dataset (CUAD): Dies ist eine Sammlung von 510 kommerziellen Rechtsverträgen, die jeweils von professionellen Anwälten gekennzeichnet wurden. Der Fokus lag auf 12 gängigen Arten von Vertragsklauseln, die bei Vertragsprüfungen wichtig sind.

3. Vorschriften zur Vorbereitung auf öffentliche Gesundheitsnotfälle: In diesem Datensatz haben die Forscher verschiedene Gesetze und Vorschriften zur Vorbereitung auf öffentliche Gesundheitsnotfälle kodiert. Sie haben analysiert, wie diese Texte mit bestehenden Rahmenbedingungen für die öffentliche Gesundheit in Verbindung stehen.

#Methodologie

Die Forscher verwendeten eine Methode namens Jaccard-Ähnlichkeitsmass, um eine Basislinie für die Leistung festzulegen. Sie verglichen das Tagging von Textschnipseln durch das GPT-Modell mit den bereitgestellten Typdefinitionen und vergaben Labels basierend auf dem engsten Wortmatch.

Für die Tests wurden Batches von kurzen Textschnipseln an das GPT-Modell über ein strukturiertes Prompt übermittelt. Ziel war es, die Kosteneffizienz zu maximieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass das Modell so viele Schnipsel wie möglich auf einmal bearbeiten kann.

Es wurden verschiedene Parameter festgelegt, um zu steuern, wie das GPT-Modell die Daten verarbeitete, wie zum Beispiel die Begrenzung der Zufälligkeit in seinen Antworten und die Verwaltung der Ausgabelänge. Die Forscher stellten sicher, dass sie die beste Konfiguration für genaue Ergebnisse berücksichtigten.

#Ergebnisse und Diskussion

Die Experimente zeigten vielversprechende Ergebnisse. Das GPT-Modell schnitt in allen drei Aufgaben deutlich besser ab als die Jaccard-Ähnlichkeits-Basislinie. Besonders stark war seine Leistung im CUAD-Datensatz, was zeigte, dass es effektiv mit verschiedenen juristischen Sprachen und Kategorien umgehen kann.

Allerdings gab es auch Herausforderungen. Die Ergebnisse zeigten, dass das GPT-Modell Schwierigkeiten mit bestimmten Kategorien hatte, insbesondere im Board of Veterans' Appeals-Datensatz und bei den Vorschriften zur öffentlichen Gesundheit. Fehlklassifikationen waren häufig in Bereichen, in denen die Definitionen nicht klar waren oder wo der Text ein differenzierteres Verständnis erforderte, als es eine kurze Definition bieten konnte.

Zum Beispiel erwies sich im CUAD-Datensatz das Unterscheiden bestimmter Klauseltypen als herausfordernd für das Modell. Ähnlich hatte das Modell bei den BVA-Entscheidungen Schwierigkeiten, Argumentation von Beweismaterial zu klassifizieren, was zeigt, dass einige Kategorien ein feineres Verständnis des Kontexts erforderten.

Trotz dieser Herausforderungen waren die Erkenntnisse ermutigend. Das GPT-Modell, auch wenn es nicht perfekt ist, zeigte Fähigkeiten, die juristischen Fachleuten in ihrer Arbeit helfen können. Es kann bei Aufgaben helfen, die eine hohe Menge an Textanalyse erfordern, was letztendlich die Effizienz verbessert und die Kosten senkt.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl die Ergebnisse dieser Studie vielversprechend sind, gibt es einige Einschränkungen. Die Leistung des GPT-Modells ist nicht fehlerfrei; es schneidet im Vergleich zu überwachten Maschinenlernmodellen, die auf grösseren Datensätzen trainiert wurden, immer noch schlechter ab. In Szenarien, in denen hohe Genauigkeit erforderlich ist, kann eine menschliche Überprüfung der von KI generierten Labels notwendig sein, um die Qualität sicherzustellen.

Die Leistung variierte erheblich zwischen den verschiedenen Datensätzen. Einige Bereiche, wie der CUAD-Datensatz, zeigten erhebliches Potenzial, während andere, wie der PHASYS-Datensatz, mehr Schwierigkeiten bereiteten. Diese Variation hebt die Bedeutung der verwendeten Daten und der Klarheit der dem Modell bereitgestellten Definitionen hervor.

In Zukunft hoffen die Forscher, das GPT-Modell basierend auf Feedback von menschlichen Experten feinabzustimmen. Dieser Ansatz könnte einen hochwertigen Datensatz hervorbringen, der für das weitere Training des KI-Modells geeignet ist. Die Kombination von KI mit menschlichen Einsichten könnte ein effektiveres Werkzeug für die juristische Analyse schaffen.

#Fazit

Die Nutzung von KI, insbesondere des GPT-Modells, zum Verständnis von juristischen Dokumenten birgt spannende Möglichkeiten. Diese Studie zeigt, dass KI rechtliche Textschnipsel effektiv klassifizieren und taggen kann. Trotz seiner aktuellen Einschränkungen hat das GPT-Modell das Potenzial, juristische Fachleute zu unterstützen, indem es grosse Textmengen schnell und genau bearbeitet.

Mit dem Fortschritt der Technologie und weiterer Forschung sowie dem Input von Rechtsexperten könnte KI eine noch grössere Rolle im Rechtsbereich spielen, die Arbeit effizienter gestalten und den Fachleuten erlauben, sich auf die komplexeren Aspekte ihrer Aufgaben zu konzentrieren. Die Erkenntnisse dieser Studie öffnen neue Wege für die weitere Erforschung und praktische Anwendungen von KI im Recht.