Weil nachgefragt wurde, welcher Aspekt m.E. bei #KI in der #Justiz übersehen wird, hier die Kurzfassung:
"KI" umfasst viel mehr als nur Große #Sprachmodelle (LLM). Dazu gehören auch maschinelles Lernen, algorithmische Systeme etc. Die sollte man bevorzugt nutzen, weil es deterministische Ansätze sind, keine probabilistischen (auf Wahrscheinlichkeit beruhenden) wie LLMs.
Und selbst #LLM ist nicht gleich #LLM: es kommt sehr darauf an, ob nach dem grundlegenden "Spracherwerb" noch einmal auf fachspezifischen Daten die sog. "Gewichte" nachtrainiert wurden.
Viel #Halluzination (richtig: Konfabulation) lässt sich mit Retrieval Augmented Generation (#RAG = Bindung an Wissensdatenbanken für die inhaltliche Auskunft) sowie durch eine niedrige "#Temperatureinstellung" (= Spielraum zur Auswahl nicht nur des allerwahrscheinlichsten nächsten Tokens [Wortbruchstück]) verhindern.
Und dann kann man das Ganze noch so schlau kombinieren, dass LLMs wirklich nur dort eingesetzt werden, wo die anderen Formen der KI nicht weiterkommen. Zur Abrundung lässt sich ein System integrieren, das dem "Human in the Loop" erlaubt, schnell optisch zu erkennen, wo die KI wie und warum entschieden hat - um es ggfl. von Hand zu korrigieren.
In die Richtung geht das AI-based #Rulemapping von Prof. #Breidenbach, das bereits im Echteinsatz Beschwerden gegen Hate-Speech-Entscheidungen der großen Plattformen bearbeitet. Und zwar 1000fach jeden Monat.
Wir sind ja auch froh, wenn unsere Zahnärztin nicht den guten pneumatischen Bohrhammer vom letzten Hausumbau, sondern ihren Spezial-Fein-Bohrer einsetzt und der Chirurg nicht das große Brotmesser aus seiner Küche, sondern sein steriles Skalpell. Was zudem nochmal auf den "Human in the Loop" verweist: wir brauchen - auch in Jura - Menschen, die mit #Sachverstand und #Empathie am Ende die Kontrollfrage stellen: ist das Ergebnis in einem demokratischen Rechtsstaat unter Beachtung der Grund-und Menschenrechte in Ordnung?
#Justiz #Gericht #Urteil #Richter*in #JuraBubble #TeamRechtsstaat
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