Vorsicht beim Einsatz von Großen Sprachmodellen in der Rechtspraxis

Core Concepts

Große Sprachmodelle können zwar menschenähnlichen Text generieren, verstehen aber weder ihre Eingaben noch ihre Ausgaben. Ihre Unfähigkeit, Sprache zu verstehen, zu wissen und zu schlussfolgern, macht sie für den Einsatz in der Rechtspraxis ungeeignet.

Abstract

Der Artikel behandelt die Grenzen und Risiken des Einsatzes von Großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in der Rechtspraxis. Obwohl LLMs in der Lage sind, menschenähnlichen und flüssigen Text zu generieren, verstehen sie weder die Bedeutung der Wörter noch den Sinn des Textes. Dies liegt daran, dass LLMs ausschließlich auf Textvorhersage trainiert sind und keinen Zugang zu Informationen außerhalb ihrer Trainingsdaten haben.
Der Artikel erläutert, dass LLMs zwar Sprache nachahmen können, aber weder Sprache verwenden noch über Wissen und Reasoning verfügen. Ohne diese grundlegenden Fähigkeiten sind LLMs nicht in der Lage, komplexe rechtliche Aufgaben zu bewältigen. Stattdessen neigen sie dazu, Halluzinationen zu produzieren - also Aussagen zu treffen, die zwar plausibel klingen, aber faktisch falsch oder unsinnig sind.
Der Artikel betont, dass die Flüssigkeit und scheinbare Plausibilität der von LLMs generierten Texte dazu verleiten kann, ihnen zu vertrauen. Dies birgt jedoch erhebliche Risiken, insbesondere im Kontext der Rechtspraxis, wo selbst kleine Ungenauigkeiten schwerwiegende Folgen haben können. Anwälte sollten daher äußerst vorsichtig sein, wenn sie sich auf von LLMs generierte Texte verlassen.
Der Artikel analysiert auch die technischen Gründe, warum das Problem der Halluzinationen bei LLMs schwer zu lösen ist. Viele Ansätze, um LLMs für spezifische Aufgaben anzupassen, können die Neigung zu Halluzinationen sogar verstärken. Selbst wenn LLMs in Zukunft weiter skaliert werden, werden sie die grundlegenden Fähigkeiten des Sprachverständnisses, des Wissens und des Schlussfolgerns nicht "magisch" erwerben.
Der Artikel schließt mit der Empfehlung, dass Anwälte äußerste Vorsicht walten lassen müssen, wenn sie LLMs in ihrer Praxis einsetzen. Eine blinde Übernahme der von LLMs generierten Texte birgt erhebliche Risiken und sollte vermieden werden.

Stats

"Viele professionelle Tennisturniere, einschließlich der US Open, haben Linienrichter durch optische Technologie ersetzt, um zu bestimmen, ob 130 Meilen pro Stunde schnelle Aufschläge im oder aus dem Feld sind. Diese Entscheidungen erfordern Präzision bis auf den Millimeter. Und es gibt keinen Ermessensspielraum; der Ball hat entweder die Linie berührt oder nicht. Im Gegensatz dazu beinhalten rechtliche Entscheidungen oft Graubereiche, die immer noch die Anwendung menschlichen Urteils erfordern."
"Obwohl LLMs in der Lage sind, menschenähnlichen und flüssigen Text zu generieren, verstehen sie weder die Bedeutung der Wörter noch den Sinn des Textes."
"LLMs werden trainiert, um das Problem der Wortvorhersage zu lösen, und nicht, um Sprache zu verstehen, Wissen zu erwerben oder komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen."

Quotes

"Viele professionelle Tennisturniere, einschließlich der US Open, haben Linienrichter durch optische Technologie ersetzt, um zu bestimmen, ob 130 Meilen pro Stunde schnelle Aufschläge im oder aus dem Feld sind. Diese Entscheidungen erfordern Präzision bis auf den Millimeter. Und es gibt keinen Ermessensspielraum; der Ball hat entweder die Linie berührt oder nicht. Im Gegensatz dazu beinhalten rechtliche Entscheidungen oft Graubereiche, die immer noch die Anwendung menschlichen Urteils erfordern."
"Obwohl LLMs in der Lage sind, menschenähnlichen und flüssigen Text zu generieren, verstehen sie weder die Bedeutung der Wörter noch den Sinn des Textes."
"LLMs werden trainiert, um das Problem der Wortvorhersage zu lösen, und nicht, um Sprache zu verstehen, Wissen zu erwerben oder komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen."

Key Insights Distilled From

Caveat Lector

by Eliza Mik at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09163.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Anwälte sicherstellen, dass sie die Grenzen und Risiken von LLMs richtig einschätzen und diese Technologie verantwortungsvoll einsetzen?

Anwälte können sicherstellen, dass sie die Grenzen und Risiken von Large Language Models (LLMs) richtig einschätzen, indem sie sich zunächst intensiv mit der Funktionsweise und den Einschränkungen dieser Technologie vertraut machen. Es ist wichtig, dass sie verstehen, dass LLMs zwar in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu generieren, aber nicht in der Lage sind, diesen Text zu verstehen oder zu interpretieren. Daher sollten Anwälte nicht blind auf die von LLMs generierten Texte vertrauen.
Um LLMs verantwortungsvoll einzusetzen, sollten Anwälte:

Die technischen Hintergründe von LLMs verstehen und sich bewusst sein, dass diese Modelle auf statistischen Vorhersagen basieren.
Die Grenzen von LLMs erkennen, insbesondere ihre Unfähigkeit, Text zu verstehen, Wissen zu erlangen oder komplexe rechtliche Aufgaben zu bewältigen.
Die Qualität der Trainingsdaten berücksichtigen und sicherstellen, dass die Daten, auf denen die LLMs trainiert werden, von hoher Qualität sind.
Die generierten Texte von LLMs sorgfältig überprüfen und nicht blind auf sie vertrauen, insbesondere in rechtlich sensiblen Bereichen.
Sich bewusst sein, dass die Verwendung von LLMs in der Rechtspraxis bestimmte Risiken birgt und dass eine übermäßige Abhängigkeit von diesen Modellen zu unerwünschten Konsequenzen führen kann.

Durch eine gründliche Auseinandersetzung mit den Grenzen und Risiken von LLMs können Anwälte sicherstellen, dass sie diese Technologie verantwortungsvoll einsetzen und die potenziellen Fallstricke vermeiden.

Welche Auswirkungen könnte es haben, wenn Gerichte oder Behörden LLMs zur Unterstützung bei rechtlichen Entscheidungen einsetzen würden?

Wenn Gerichte oder Behörden Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung bei rechtlichen Entscheidungen einsetzen würden, könnte dies sowohl positive als auch negative Auswirkungen haben.
Positive Auswirkungen:

Effizienzsteigerung: LLMs könnten dazu beitragen, rechtliche Dokumente schneller zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren.
Konsistenz: Durch den Einsatz von LLMs könnten Gerichte und Behörden eine konsistente Auslegung von Gesetzen und Vorschriften sicherstellen.
Ressourceneinsparung: Der Einsatz von LLMs könnte dazu beitragen, den Arbeitsaufwand für die Bearbeitung von rechtlichen Dokumenten zu reduzieren.

Negative Auswirkungen:

Fehlinterpretationen: LLMs sind anfällig für Halluzinationen und könnten daher falsche oder irreführende Informationen liefern, die zu fehlerhaften rechtlichen Entscheidungen führen könnten.
Mangelnde Transparenz: Die Funktionsweise von LLMs ist oft undurchsichtig, was die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen erschweren könnte.
Verlust von Fachwissen: Der übermäßige Einsatz von LLMs könnte dazu führen, dass menschliche Expertise und Fachwissen in rechtlichen Angelegenheiten vernachlässigt werden.

Insgesamt wäre es wichtig, dass Gerichte und Behörden den Einsatz von LLMs zur Unterstützung bei rechtlichen Entscheidungen sorgfältig abwägen und die potenziellen Vor- und Nachteile berücksichtigen.

Welche Innovationen in der Rechtsinformatik könnten dazu beitragen, die Schwächen von LLMs zu überwinden und ihre Potenziale für die Rechtspraxis besser zu nutzen?

In der Rechtsinformatik gibt es verschiedene Innovationen, die dazu beitragen könnten, die Schwächen von Large Language Models (LLMs) zu überwinden und ihre Potenziale für die Rechtspraxis besser zu nutzen:

Hybride Ansätze: Die Kombination von LLMs mit anderen Technologien wie Natural Language Understanding (NLU) oder Knowledge Graphs könnte dazu beitragen, die Verständnis- und Wissenslücken von LLMs zu schließen.
Erweiterte Trainingsdaten: Die Integration von spezifischen rechtlichen Datenbanken und Fachliteratur in das Training von LLMs könnte die Qualität der generierten Texte verbessern und die Relevanz für die Rechtspraxis erhöhen.
Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit: Die Entwicklung von Methoden zur Erklärung der Entscheidungsprozesse von LLMs könnte dazu beitragen, ihre Ergebnisse transparenter zu machen und das Vertrauen in ihre Zuverlässigkeit zu stärken.
Domain-spezifische Anpassungen: Die Feinabstimmung von LLMs auf spezifische rechtliche Aufgaben und Anforderungen könnte ihre Leistungsfähigkeit in der Rechtspraxis verbessern und die Genauigkeit der generierten Texte erhöhen.
Mensch-Maschine-Kollaboration: Die Integration von LLMs in Arbeitsabläufe, die eine menschliche Überprüfung und Validierung erfordern, könnte dazu beitragen, die Stärken von LLMs zu nutzen, während menschliche Expertise und Urteilsvermögen erhalten bleiben.

Durch die gezielte Integration dieser Innovationen könnten die Schwächen von LLMs überwunden und ihr Potenzial für die Rechtspraxis besser genutzt werden.