Josephine Petrick, Leiterin der AI-Produkte bei BriefCatch – Interview-Serie

Josephine Petrick als Leiterin der AI-Produkte bei BriefCatch bringt eine seltene Kombination aus Erfahrungen in der Appellationsgerichtsbarkeit, AI-Produkturteilskraft und praktischer Rechtsausarbeitungserfahrung zu einer der spezialisiertesten Schreibplattformen der Rechtsbranche. In ihrer Rolle leitet sie die AI-Produktstrategie für BriefCatch und führt die Entwicklung generativer und retrievalbasierter Tools, die darauf abzielen, die Art und Weise, wie Anwälte und Richter Rechtsdokumente erstellen, bearbeiten und verfeinern, zu verbessern. Ihre Vergangenheit umfasst Tätigkeiten als Partnerin bei The Norton Law Firm, als Senior Counsel und Appellationsstreiterin bei Hanson Bridgett und als Rechtsreferentin bei Richter James L. Dennis des US-Berufungsgerichts für den fünften Bezirk. Diese Kombination aus Erfahrungen vor Gericht, in der Appellationsgerichtsbarkeit und in der Beratung gibt ihr eine praxisorientierte Perspektive auf den Bau von AI-Tools, die reale Herausforderungen im Rechtsbereich angehen, anstatt abstrakte Produktivitätsprobleme.

BriefCatch ist eine künstliche Intelligenz-basierte Plattform für juristisches Schreiben und Editing, die speziell für Anwälte, Richter, Anwaltskanzleien, Gerichte und Regierungsbehörden entwickelt wurde. Gegründet im Jahr 2017 und aufgebaut um die juristische Schreibkompetenz von Ross Guberman, hilft die Plattform Rechtsfachleuten dabei, Klarheit, Präzision, Überzeugungskraft und Glaubwürdigkeit direkt in ihrem Schreibprozess zu verbessern. BriefCatch gibt an, dass es über 300 Anwaltskanzleien, darunter 45+ Am Law 200-Kanzleien, sowie 80+ Gerichte unterstützt, und sein neues Produkt BriefCatch Next kombiniert Expertenratgeber für juristisches Schreiben mit optionalen AI-Tools, die darauf abzielen, juristisches Urteilsvermögen zu ergänzen und nicht zu ersetzen.

Sie haben kürzlich BriefCatch als Leiterin der AI-Produkte nach einer Tätigkeit als Appellationsanwältin, zertifizierte Appellations-Spezialistin und Erbauerin von Rechts-Technologie-Produkten beigetreten. Wie hat Ihre Erfahrung an der Schnittstelle zwischen Appellationsrecht, Rechtsstrategie und Technologie Ihre Vision für KI im Rechtsberuf geprägt?

Nach meinem Studium der Linguistik an der Cal war ich fasziniert von KI und wünschte mir, ich wäre in dieses Feld eingestiegen. Ich wurde von ihrer Fähigkeit angezogen, menschliche Intelligenz zu erweitern und praktische Probleme im großen Maßstab zu lösen. Ich wurde Anwältin aus ähnlichen Gründen. Meine Mutter war eine Verfassungsanwältin, und von ihr lernte ich, dass das Gesetz verwendet werden kann, um Menschen effizient auf großem Maßstab zu helfen. Als ich praktizierte, nahm ich an, dass der Weg zu einer Karriere in KI für mich geschlossen war. Es ist also ein bisschen ironisch und tief befriedigend, dass meine juristische Karriere mich zurück zu den Fragen geführt hat, die mich ursprünglich interessierten: Wie können wir Technologie nutzen, um Expertenwissen verfügbarer, nützlicher und menschlicher zu machen?

Ich habe mit großen Sprachmodellen experimentiert, seit sie noch nicht als Chatbots verpackt waren, sondern als Sandbox von OpenAI angeboten wurden. Von Anfang an konnte ich das Potenzial für praktische Problemlösung sehen. Könnte dies bei der Überprüfung von Akten helfen? Könnte es die Recherche nach lokalen Vorschriften weniger schmerzhaft machen? Könnte es helfen, anhängige Fälle des kalifornischen Obersten Gerichtshofs zu verfolgen, die Dauer von Berufungen zu schätzen oder die Praxis nach dem Urteil zu straffen? Könnte es jemanden aus einer Sackgasse helfen?

Eines meiner Lieblingsbeispiele für die letzte Frage stammt von meinem Vater, einem pensionierten Zahlentheoretiker, der noch an offenen Problemen arbeitet. Ich überzeugte ihn, ein Pro-LLM-Konto auszuprobieren, und er hat es verwendet, um Theoreme zu beweisen und Fortschritte bei Problemen zu machen, über die er jahrelang nachgedacht hatte. Einer der Gründe, warum LLMs so effektiv bei der Lösung offener mathematischer Probleme sind, wie den Erdős-Problemen, ist, dass sie in vielen Bereichen der Mathematik ausgebildet wurden und diese Techniken von einem Bereich in einen anderen übertragen können, um Probleme zu lösen (z. B. Techniken aus der algebraischen Zahlentheorie verwenden, um ein Problem in der elementaren Geometrie zu lösen). Diese Erfahrung hat mir etwas Wichtiges gezeigt: KI kann unsere kreative Reichweite erweitern, uns helfen, auf ein breiteres Wissen und Expertenwissen zuzugreifen, als wir es individuell im Kopf haben, und es verwenden, um Fortschritte in menschlichem Wissen und Bestrebungen zu machen, die sonst viel länger gedauert hätten.

Ich sah das gleiche Muster in der juristischen Praxis. Als Appellationsanwältin kamen die gleichen prozessualen und strategischen Fragen immer wieder vor. Also baute ich Datenbanken, Tracker, Infografiken, Client-Ressourcen, Berufungsdauerkalkulatoren, Nach-Urteils-Timing-Tools und half schließlich bei der Erstellung einer Rechtsregel-Datenbank. Der rote Faden war immer der gleiche: Das Wissen existierte, aber es war in PDFs, Büchern, Seminaren, internen Notizen oder dem Kopf eines Experten gefangen. Ich wurde besessen von einem Problem, das KI ungewöhnlich gut lösen kann: Wie machen wir Wissen und Expertenwissen verfügbar, wenn Menschen es brauchen?

Diese Erfahrung hat meine Vision für juristische KI geprägt. Die meisten juristischen Technologie-Produkte versprechen, dass KI Langeweile automatisieren wird, damit Anwälte sich auf Strategie konzentrieren können. Das ist wahr und wertvoll, aber es ist erst der Anfang. Was mich am meisten interessiert, ist die Aktivierung von Expertenwissen. Ein Anwalt mag das richtige Buch gelesen, das richtige CLE besucht, den richtigen Beitrag gespeichert oder die richtige Lektion aus der Praxis gelernt haben, aber dieses Wissen ist oft inaktiv, wenn der Anwalt tatsächlich entwirft, recherchiert oder einen Klienten berät.

BriefCatch sitzt direkt in dieser Gelegenheit. Juristisches Schreiben ist nicht nur Politur. Es ist, wo juristisches Urteilsvermögen, Strategie und Überzeugungskraft nutzbar für einen anderen Geist werden. Ich bin aufgeregt über eine Zukunft, in der KI Anwälten hilft, die richtige Regel, Technik, Strategie, Warnung oder strategische Einsicht im Moment abzurufen, während sie professionelles Urteilsvermögen und Rechenschaftspflicht bewahrt. Ich denke daran als Experten-Exoskelett: Technologie, die Anwälten hilft, mehr Wissen zu tragen, klarer zu sehen, vermeidbare Fehler zu vermeiden und ihr bestes Urteilsvermögen anzuwenden, wenn es am wichtigsten ist. Wenn wir diese Systeme gut bauen, profitiert die Gesellschaft, weil juristisches Expertenwissen weniger in teuren Ein-zu-eins-Kanälen gefangen ist und mehr für die Menschen, Unternehmen, Gerichte und Institutionen verfügbar ist, die darauf angewiesen sind.

BriefCatch hat kürzlich RealityCheck vorgestellt, ein Tool, das darauf ausgelegt ist, halluzinierte oder ununterstützte juristische Zitate vor der Einreichung zu identifizieren. Was sahen Sie als die größten Lücken in bestehenden juristischen KI-Tools, die diese Fähigkeit notwendig machten, und wie groß ist das Problem der Zitierbarkeit heute?

Die größte Lücke ist, dass zu viele Tools noch auf Generierung und nicht auf Verifizierung optimiert sind. Sie können helfen, Text schnell zu produzieren, was beeindruckend aussieht, aber juristische Arbeit endet nicht mit plausiblem Text. Sie beginnt nicht einmal damit. Unser Rechtssystem hängt fundamental von Richtern und Anwälten ab, die Autoritäten treu wiedergeben und anwenden. Jedes juristische Tool muss mit Autoritäten beginnen, die tatsächlich existieren, muss genau beschreiben, was diese Autoritäten sagen, wie sie angewendet wurden und ob die Proposition, für die sie herangezogen werden, unterstützt wird, wenn man den Kontext berücksichtigt, in dem die Autorität entschieden wurde. Alles, was weniger als das ist, ist juristische Fantasie. Es gibt weniger höfliche Wörter dafür, aber ich werde sie den Richtern überlassen, die damit in ihren Gerichtssälen zu tun hatten.

Deshalb ist ein Tool wie RealityCheck so wichtig. Das Problem ist nicht nur auf völlig erfundene Fälle beschränkt, obwohl diese offensichtlich beunruhigend sind. Es gibt subtilere und häufigere Versagensarten: Ein echter Fall, der für die falsche Proposition zitiert wird, ein Urteil, das überbetont wird, ein Zitat, das leicht geändert wird, ein Klammern, das einen unangenehmen Unterschied glättet, oder ein Zitat, das facially ordnungsgemäß aussieht, aber den Satz, dem es folgt, nicht tatsächlich unterstützt.

Das sind nicht neue Probleme in der juristischen Praxis, aber sie werden jetzt verstärkt. Anwälte waren immer dafür verantwortlich, ihre Arbeit zu überprüfen, aber der Umfang und die Geschwindigkeit von KI-gestütztem Entwurf machen Verifizierung noch wichtiger. Die Frage ist nicht nur “Hat KI halluziniert?” Es ist “Enthält das eingereichte Dokument juristische Behauptungen, die genau, unterstützt und beruflich vertretbar sind?”

Ich denke auch, wir sollten vorsichtig sein, menschliche Arbeit nicht als Goldstandard zu behandeln. Menschen zitieren falsch, überbetonen und verpassen Dinge auch, besonders unter Zeitdruck. Unabhängig von der Textquelle ist die beste Praxis eine geschichtete Überprüfung: menschliches Urteilsvermögen, quellengestützte Tools, deterministische Überprüfungen, wo angebracht, und Verifizierungsworkflows, die es einfacher machen, Fehler vorher zu erkennen, bevor sie zu einem Grund für eine mündliche Verhandlung werden.

Viele Anwälte bleiben skeptisch gegenüber generativer KI wegen Bedenken hinsichtlich Genauigkeit, Ethik und beruflicher Verantwortung. Welche praktischen Schritte können juristische Technologie-Unternehmen unternehmen, um Vertrauen aufzubauen und verantwortungsvolle Adoption zu fördern?

Vertrauenswürdige Produkte sollten ihre Grenzen sichtbar machen. Sie sollten Quellen angeben, wenn Quellen wichtig sind. Sie sollten klarstellen, wenn ein System Sprache generiert oder eine Zitation verifiziert oder eine deterministische Regel anwendet. Sie sollten auch ehrlich über Einschränkungen sein, denn Überbehauptung ist einer der schnellsten Wege, um das Vertrauen der Anwälte zu verlieren.

Verantwortungsvolle Adoption muss in den Workflow eingebaut werden. Anwälte sollten nicht zum Prompt-Ingenieur oder KI-Risikobeauftragten werden müssen, um diese Tools gut zu nutzen. Gute Produkte sollten den Benutzer durch verantwortungsvolle Nutzung leiten: Bewahrung der Vertraulichkeit, Unterstützung der Aufsicht, Ermöglichung der Überprüfung, Beibehaltung von Prüfspuren, wo angebracht, und Ermöglichung der Verifizierung.

Sie haben umfassend mit retrieval-augmentierter Generierung (RAG) und anderen Techniken gearbeitet, die darauf ausgelegt sind, die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern. Wo sehen Sie, dass aktuelle juristische KI-Produkte noch hinterherhinken, und welche technischen Fortschritte sind notwendig, um diese Lücken zu schließen?

Die juristischen KI-Produkte sind bereits beeindruckend bei der Erstellung, Zusammenfassung, Brainstorming und Abruf. Einige fallen noch hinterher, wenn es um die exakte Genauigkeit geht, die die juristische Praxis erfordert. (Unser Justizsystem hängt davon ab!)

Ich würde das Zuverlässigkeitsproblem als Systemproblem und nicht als Ein-Modell-Problem betrachten. Bessere Modelle werden helfen, aber juristische Zuverlässigkeit kommt von mehreren Schichten, die zusammenarbeiten: Abruf und Rangliste, Verifizierungsschleifen, Speicher, Workflow-Design und hybride deterministische/LLM-Architektur.

Die grundlegenden Mechanismen des Abrufs sind ziemlich gut verstanden, aber es erfordert viel Testen und Iteration, um Abruf und Rangliste richtig zu bekommen. Adversarial-Agents und agierende Schleifen werden immer häufiger, aber die Designherausforderung besteht darin, diese Überprüfungen prinzipiell und nicht als teure, latenzreiche “Doppel-Überprüfungs-Sprawl” zu gestalten. Bei LLM-Speicher sind die technischen Herausforderungen, wo der Speicher hingehört (allgemeiner Speicher oder ein bestimmter Workflow; Speichersysteme können ziemlich angehängt wirken) und in welcher Form er vorhanden sein muss, um sicherzustellen, dass der Agent ihn abrufen kann, wenn es angebracht ist. Das Workflow-Design ist immer noch wichtig; wenn das System einem einzelnen langen, vagen Prompt gegeben wird, wird es unvollständige oder generische Ergebnisse produzieren. Juristische KI benötigt strukturierte Workflows, die die Aufgabe in bewusste Schritte aufteilen, um sicherzustellen, dass sie den Kontext hat, den sie benötigt, und alle Schritte durchläuft, die erforderlich sind, um genaue, hervorragende juristische Arbeitsergebnisse zu produzieren. Aber das kann zu einem geringeren Problem werden, wenn wir größere Grundmodelle entwickeln und Komprimierung verbessern.

Ein weiterer Hebel, den man betätigen kann, ist die Mischung aus deterministischen Regeln wie Regulären Ausdrücken und wahrscheinlichen Modellen. LLMs sind unglaublich nützlich in der Prototyp-Phase, weil sie helfen, die Form des Problems zu entdecken. Aber sobald man ein gutes funktionierendes Prototyp hat und das Muster versteht, möchte man möglicherweise Teile des Workflows in deterministische Logik zurückführen. Und obwohl LLMs inkonsistent sein können, sind sie hervorragend darin, das zu ergänzen, was deterministische Regeln nicht flexibel genug sind, zu fangen, und deterministische Regeln/Code selbst zu nutzen. Die stärksten Systeme werden nicht rein deterministisch oder rein LLM-basiert sein. Sie werden deterministische Regeln verwenden, wo das Problem verstanden ist, und LLMs, wo Mehrdeutigkeit, Urteilsvermögen oder kontextsensibles Sprachverständnis erforderlich ist. Die Frage ist, wo die Grenze liegt: Wo enden Regeln, und wo sollte das Modell übernehmen?

Wenn man diese Techniken schichtet, kann man enorme Verbesserungen in der Zuverlässigkeitslücke erzielen, aber der Kompromiss sind Ingenieurkomplexität, Tokenkosten und Latenz. Ich erwarte, dass diese mit technischen Fortschritten und wenn Speicher und Komprimierung effektiver und in Grundmodelle integriert werden, verbessert werden.

Juristisches Schreiben erfordert oft Nuancen, Überzeugungskraft und sorgfältige Interpretation von Präzedenzfällen. Welche Aspekte des juristischen Schreibens können Sie glauben, dass KI heute tatsächlich verbessern kann, und welche Elemente erfordern immer noch einzigartig menschliches Urteilsvermögen?

KI kann bereits viel juristisches Schreiben verbessern, besonders wenn die Aufgabe gut definiert ist. Sie kann helfen, unklare Sätze, vergrabene Punkte, Inkonsistenzen, Redundanz, schwache Organisation, ununterstützte tatsächliche Behauptungen, nicht übereinstimmende definierte Begriffe, Zitierprobleme und Stellen zu identifizieren, an denen der Entwurf den Leser nicht gut führt. Sie kann auch Anwälten helfen, kreativ zu brainstormen, Argumente zu testen und bekannte Schreib- und Überzeugungstechniken im Moment des Entwurfs anzuwenden, anstatt sich auf Erinnerung allein zu verlassen.

Dieser letzte Punkt ist besonders aufregend für mich. Ein Anwalt mag wissen, dass ein Brief eine stärkere Einführung, eine saubere Regelung oder eine lesbarere Darstellung der Fakten benötigt. Aber wenn man unter Zeitdruck entwirft, ist Wissen und Anwendung nicht dasselbe. KI kann helfen, Expertenratgeber für das Schreiben in den Workflow zu bringen, wenn es die Dokumente tatsächlich verbessern kann.

Aber gutes juristisches Schreiben ist nicht nur Handwerk oder Textoptimierung. Es ist auch die Fähigkeit, die wichtigsten, interessantesten und fallspezifischen Details zu identifizieren und sie in eine Theorie zu verwandeln, die den Leser versteht, warum dieser Streit wichtig ist. In meiner Erfahrung ist das immer noch, wo menschliche Anwälte viel stärker sind als LLMs. Vielleicht ist es Geschmack, vielleicht ist es Erfahrung, und vielleicht ist es etwas Tieferes über die Funktionsweise dieser Systeme. LLMs sind trainiert, um plausible Textfortsetzungen zu generieren, was eine Schwerkraft zu statistisch gewöhnlich klingendem Text erzeugt. In vielen juristischen Kontexten ist das nützlich. Man will nicht, dass juristisches Schreiben auf sich selbst aufmerksam macht. Man will, dass die Ideen, Fakten und Autoritäten durchscheinen.

Aber wirklich überzeugendes juristisches Schreiben hängt oft davon ab, das zu finden, was anders ist. Was ist das Detail, das den Fall zum Leben erweckt? Welche Tatsache ändert die emotionale Valenz des Streits? Welcher juristische Punkt wird den Richter dazu bringen, aufzustehen und das Problem zu erkennen? Als Appellationsanwältin ist das oft der Faden, den man zu finden versucht. Man sucht nach der Version des Falls, die einzigartig und überzeugend genug ist, um das Tribunal zu interessieren.

Das ist der Teil, den ich nicht durch KI-Verzerrung wegnehmen möchte. Ein System kann klarere Formulierungen vorschlagen, Schwächen markieren, Zitate überprüfen oder einen Anwalt an überzeugende Techniken erinnern. Aber der Anwalt muss immer noch entscheiden, was wichtig ist, was zu konzedieren ist, wie aggressiv zu sein ist, was nicht zu sagen ist, wie Unsicherheit zu erklären ist und wie das emotionale und ethische Herz des Falls zu erklären ist.

Ich bin vorsichtig, zu sagen, “KI wird das nie können”, weil diese Vorhersagen viele Male falsch waren. KI kann bereits viele diskrete Aufgaben schneller und genauer als Menschen erledigen, und ich denke, es ist nicht sinnvoll, sich von dem bedroht zu fühlen. Es ist ein Werkzeug. Aber zumindest heute erfordern die wichtigsten Teile der juristischen Überzeugung immer noch menschliches Urteilsvermögen: die richtigen Details auswählen, verstehen, warum sie wichtig sind, und eine Geschichte aufbauen, die emotional resonant ist.

Wie sehen Sie die Rolle der Associates und Junior-Anwälte in fünf Jahren, wenn KI immer tiefer in juristische Workflows integriert wird? Könnte KI grundlegend ändern, wie die nächste Generation von Anwälten juristisches Schreiben und Recherche-Fähigkeiten entwickelt?

Ja, und wir sollten das absichtlich tun. Junior-Anwälte haben traditionell gelernt, indem sie schwierige Arbeit langsam erledigten: Recherche, Entwurf, Überarbeitung, Kommentare erhalten und allmählich Urteilsvermögen entwickeln. KI wird diesen Weg ändern, aber es muss ihn nicht schwächen. Wenn man es gut nutzt, kann es die Ausbildung effektiver und expliziter machen.

Das Risiko ist, dass Junior-Anwälte den Kampf verpassen, der Urteilsvermögen aufbaut. Wenn ein Tool einen plausiblen Entwurf zu schnell produziert, kann ein neuer Anwalt nicht lernen, wie das Argument aufgebaut wurde, wo die Schwachstellen sind oder warum eine Rahmenbedingung besser ist als eine andere. Das wäre ein echter Verlust.

Aber die Gelegenheit ist enorm. KI kann als Tutor, Simulator, Schreibcoach und Quelle für sofortige Rückmeldung fungieren. Sie kann alternative Strukturen aufzeigen, ununterstützte Behauptungen identifizieren, erklären, warum eine Zitation möglicherweise nicht eine Proposition unterstützt, oder einen Entwurf mit Grundsätzen des effektiven juristischen Schreibens vergleichen. Sie kann auch Junior-Anwälten mehr Wiederholungen geben. Unsere Wiederholungen zu bekommen und Feedback zu erhalten, ist, wie wir lernen und wachsen.

Die Kanzleien und Rechtsabteilungen, die das am besten machen, werden nicht einfach Junior-Anwälten KI geben und das Beste hoffen. Sie werden die Ausbildung um KI herum neu gestalten. Sie werden Juniors auffordern, ihre Entscheidungen zu erklären, Ausgaben zu überprüfen, Alternativen zu vergleichen und lernen, KI-gestützte Arbeit zu überwachen, so wie sie eventually menschliche Arbeit überwachen werden.

Sie haben Kunden in Branchen wie Kryptowährung und Consumer-Technologie bis hin zu komplexer kommerzieller Rechtsstreitigkeiten beraten. Gibt es bestimmte Sektoren, in denen Sie glauben, dass die Adoption von juristischer KI am schnellsten voranschreiten wird, und warum?

Ich glaube, dass die Adoption von juristischer KI am schnellsten voranschreiten wird, wenn

1. Die Organisation Workflows hat, die gut mit LLMs funktionieren,
2. Die Organisation für Innovation offen ist, und
3. Die Organisation motiviert ist, eine Änderung vorzunehmen.

Zum ersten Punkt: Recht ist ein natürliches Gebiet für LLMs, weil es menschliches Verhalten und menschliche Werte in Sprache kodifiziert. Juristische Arbeit verwandelt unordentliche Fakten in Kategorien, Regeln, Verpflichtungen, Argumente, Risiken und Konsequenzen. Das ist genau das Gelände, auf dem Sprachmodelle leistungsstark sein können, vorausgesetzt, sie sind fundiert, überprüfbar und auf die Art und Weise entworfen, wie Anwälte tatsächlich arbeiten. Also denke ich, dass die meisten Organisationen im Rechtsbereich gute Kandidaten sind, außer vielleicht denen, deren primäres Dienstleistungsmodell menschliche Interaktion ist. Aber auch für Organisationen wie Pro-Bono-Kliniken kann KI bei Dingen wie Triage und Wissensmanagement helfen, also würde ich sie nicht ausschließen.

Der zweite Faktor, die Offenheit für Innovation, kann ein Tor sein. Deshalb denke ich, dass interne Rechtsabteilungen besonders gut positioniert sind. Sie sitzen innerhalb von Organisationen, die bereits versuchen, Geschwindigkeit zu verbessern, Kosten zu senken und Wissen zu operationalisieren. Sie verwalten Verträge, Streitigkeiten, Richtlinien, regulatorische Verpflichtungen, Kundenprobleme, Beschäftigungsfragen, Produktberatung, Risikobewertung und andere Aufgaben im großen Maßstab. Diese Workflows sind oft wiederholbar genug, um die Adoption von KI zu unterstützen, während sie immer noch genug juristisches Urteilsvermögen erfordern, um bessere Tools zu machen.

Ich denke auch, dass Rechtsstreitigkeiten, Appellationspraxis, regulierte Branchen, Finanztechnologie und Kryptowährungen, Consumer-Technologie, Versicherungen und Gesundheitswesen wichtige Bereiche sein werden. In Rechtsstreitigkeiten und Appellationspraxis kann KI beispielsweise bei der Überprüfung von Akten, der Verfolgung von Fragen, der Überprüfung von Zitaten, der Anwendung von Verfahrensregeln, der Analyse der Beweisverwahrung und der Erstellung von Entwurfsfeedback helfen. Die Einsätze sind hoch, also müssen die Tools ernst sein. Aber das ist kein Grund, die Adoption zu vermeiden. Es ist ein Grund, bessere Produkte zu bauen.

Der dritte Punkt – die Motivation zur Änderung – ist auch ein wichtiger Faktor. Die Rechtsbranche insgesamt sollte motiviert sein, sich zu ändern. Das Justizsystem ist langsam, teuer und für viele Menschen unzugänglich. Die schwierigere Frage ist, ob die Branche offen für Veränderungen ist. Ich denke, sie ist es zunehmend. Einige Teile der Branche waren langsam, weil das bestehende Modell profitabel und vertraut war. Aber Anwälte sind auch Problemlöser. Viele von uns sind justizorientiert, reformorientiert und hartnäckig in einem nützlichen Sinne. Wir sind trainiert, für Veränderungen zu argumentieren, wenn die bestehende Antwort falsch ist.

Der private Sektor kann zuerst handeln, weil er agiler und besser ausgestattet ist. Regierung, Rechtsberatung und Pro-Bono-Organisationen stehen unter anderen Einschränkungen und müssen oft auf die dringende Arbeit direkt vor ihnen fokussieren. Aber diese Sektoren sollten sich nicht selbst unterschätzen. Wenn KI juristische Dienstleistungen effizienter, zugänglicher und erschwinglicher machen kann, ist die langfristige Gelegenheit nicht auf einen Sektor beschränkt. Sie ist für jeden relevant, der daran interessiert ist, das Justizsystem besser zu machen.

Gerichte, Regulierungsbehörden und Anwaltskammern untersuchen zunehmend die Verwendung von KI in der juristischen Praxis. Welche regulatorischen oder ethischen Rahmenbedingungen erwarten Sie in den nächsten Jahren, und wie sollten juristische Technologie-Anbieter sich vorbereiten?

Unser bestehendes ethisches Rahmenwerk kann bereits die meisten dieser Bedenken bewältigen. Anwälte waren immer dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass alles, was sie einem Gericht vorstellen, auf der Wahrheit basiert. Sie müssen ehrlich sein, wenn ein Fall gegen sie geht, und transparent, wenn sie Fehler machen. Sie müssen ihre Fälle kompetent bearbeiten und Junior-Anwälte und Nicht-Anwälte, die ihnen helfen, überwachen. Sie müssen die vertraulichen Informationen ihrer Klienten schützen.

Die erste Welle der KI-Ethik erfordert nicht ein völlig neues moralisches Betriebssystem. Wir müssen diese vertrauten Pflichten mit neuer Ernsthaftigkeit anwenden. Der Anwalt kann nicht das Urteilsvermögen auslagern und dann die Verantwortung ablehnen. Dieser Teil sollte nicht umstritten sein.

Eines, was wir beginnen sollten, ist technologie-spezifische Schulung, damit Anwälte nicht von KI-Output überrascht werden, wenn sie ihn nicht angemessen überprüfen oder überwachen. Kalifornien beispielsweise verlangt jetzt technische Kompetenz als Teil der kontinuierlichen juristischen Ausbildung, und ich denke, das ist der richtige Weg. Aber eine Stunde alle paar Jahre reicht nicht aus. Kanzleien, Rechtsabteilungen, Gerichte und Rechtsdienstleistungsorganisationen sollten ihre eigenen internen KI-Richtlinien und verpflichtende Schulungen entwickeln: nicht nur “zitieren Sie keine halluzinierten Quellen”, sondern wann man diese Tools verwenden soll, wann nicht, wie man Ausgaben überprüft, wie man vertrauliche Informationen schützt und wie man über die Zuweisung von Verantwortung zwischen Mensch und Maschine nachdenkt.

Für juristische Technologie-Anbieter sollte Ethik nicht als Warnetikett behandelt werden, das am Ende des Produkts angebracht wird. Sie sollte Produktarchitektur sein. Die besten Tools machen verantwortungsvolle Nutzung einfacher durch Design: Quellentransparenz, Vertraulichkeitskontrollen und Workflows, die menschliche Überprüfung erleichtern.

Also sind keine der Probleme, die wir derzeit sehen, “neu”. Aber es gibt eine wirklich beispiellose juristische Ethik-Frage am Horizont. Was passiert, wenn KI-Systeme schneller, billiger, konsistenter, objektiv zuverlässiger und weniger voreingenommen als Menschen bei juristischen Denkaufgaben werden? Werden wir immer noch sagen, dass ein Mensch immer im Loop bleiben muss?

Diese Frage ist seltsam und unangenehm, aber ich denke, wir müssen ehrlich genug sein, um sie zu stellen. Ich denke nicht, dass wir nahe daran sind, Richter oder Anwälte in hochriskanten menschlichen Streitigkeiten zu ersetzen, und ich würde sehr skeptisch gegenüber jedem System sein, das das heute behauptet. Aber das passiert bereits in bestimmten Kontexten: KI löst bereits bestimmte Streitigkeiten mit einem großen ADR-Anbieter und auf X wird Grok häufig zur Klärung von Tatsachenstreitigkeiten verwendet.

Wir nehmen normalerweise an, dass menschliches Urteilsvermögen der ethische Sicherheitsmechanismus ist. Oft ist es das. Menschen bringen moralische Verantwortung, institutionelle Legitimität, Einfühlungsvermögen, praktische Weisheit und ein Verständnis des Kontexts mit, den Maschinen noch nicht besitzen. Aber Menschen bringen auch Verzögerung, Kosten, Inkonsistenz, Ermüdung, Voreingenommenheit, Gatekeeping und ungleichen Zugang mit. Wenn KI-gestützte Lösung genauer, erschwinglicher und zugänglicher wird als der Status quo, sollte die ethische Frage nicht reflexartig beantwortet werden. Die Frage sollte lauten: “Welcher Prozess produziert das faireste, genaueste, transparenteste und rechenschaftspflichtigste Ergebnis?”

Wenn automatisierte oder KI-gestützte Systeme schließlich Routine-Streitigkeiten bearbeiten, kann menschliche Überprüfung am wichtigsten an den Rändern sein: ungewöhnliche Fälle, unangenehme Versagensarten und Orte, an denen starre Konsistenz eher wie altertümlicher Rechtsformalismus als Gerechtigkeit aussieht.

Das ist, wie ich denke, juristische Technologie-Anbieter sich vorbereiten sollten. Bauen Sie für die aktuellen ethischen Regeln, aber auch für eine Zukunft, in der die Branche ehrlich die Leistung von Mensch und Maschine vergleichen muss. Das Ziel sollte nicht darin bestehen, jeden bestehenden Rechtspraxis-Ritual zu bewahren. Das Ziel sollte darin bestehen, das zu bewahren, was diese Rituale schützen sollen: Fairness, Genauigkeit, Rechenschaftspflicht, Legitimität und Zugang zur Justiz.

BriefCatch hat seinen Ruf um das Verbessern des juristischen Schreibens und nicht nur um die Automatisierung juristischer Arbeit aufgebaut. Wie balancieren Sie Produktivitätsgewinne durch KI mit der Notwendigkeit, kritisches Denken, juristische Argumentation und berufliche Verantwortung zu bewahren?

Ich denke nicht, dass Produktivität und kritisches Denken im Widerspruch stehen müssen. Tatsächlich kann ein Anwalt, der effizienter bei Routineaufgaben ist, mehr Raum für kreatives, kritisches Denken schaffen. Die Frage ist, was für eine Produktivität wir schaffen. Wenn KI nur hilft, mehr Wörter schneller zu produzieren, ist das nicht unbedingt Fortschritt. Juristische Arbeit hat bereits genug Wörter.

Das bessere Ziel ist, Anwälten zu helfen, klarere, genauere, überzeugendere und vertretbarere Arbeit zu produzieren. Das ist, warum der Fokus von BriefCatch auf Schreiben wichtig ist. Juristisches Schreiben ist nicht die dekorative Schicht auf juristischer Analyse. Es ist, wo die Analyse präzise, testbar und nützlich für den Leser wird.

Die Art, Verantwortung zu bewahren, ist, KI als Experten-Schicht und nicht als Ersatz für Autorität zu entwerfen. Das Tool kann vorschlagen, markieren, verifizieren, vergleichen und unter Druck setzen. Es kann helfen, Schreibprinzipien anzuwenden, Schwächen zu identifizieren und Probleme zu finden. Aber der Anwalt muss die endgültige Entscheidung treffen und für die Arbeit verantwortlich bleiben. Um meinen Lieblings-Peloton-Trainer zu paraphrasieren, “Die KI macht Vorschläge, Sie machen Entscheidungen.”

Meine eigene Meinung ist, dass KI am wertvollsten ist, wenn sie den Anwalt mehr engagiert. Ein gutes System sollte die Aufmerksamkeit des Anwalts schärfen. Es sollte die Frage stellen, die der Anwalt möglicherweise verpasst hat, die Autorität aufrufen, die überprüft werden muss, oder einen klareren Weg vorschlagen, den Punkt auszudrücken. Es sollte den Benutzer nicht in dem Glauben wiegen, dass plausibler Text dasselbe ist wie fertige Arbeit.

Blicken Sie fünf Jahre voraus, was sieht die ideale Beziehung zwischen Anwälten und KI aus? Stellen Sie sich KI vorwiegend als Assistenten, Kollaborator oder etwas, das einem vertrauenswürdigen juristischen Co-Piloten näher kommt?

Ich bevorzuge “Experten-Exoskelett”. Das ideale juristische KI-System sollte Anwälten und Richtern helfen, das zu tun, wofür sie bereits verantwortlich sind, aber mit besserer Reichweite, besserer Erinnerung, besserer Konsistenz, besserer Kreativität und besseren Verifizierungstools.

In fünf Jahren hoffe ich, dass Anwälte KI-Systeme haben werden, die tief in ihre Workflows eingebettet sind und viel spezifischer sind als die heutigen allgemeinen Chatbots. Ein Anwalt, der einen Brief entwirft, sollte in der Lage sein, auf Schreibkompetenz, Fallrecht, Aktenmaterial, Verfahrensregeln, Zitierüberprüfungen, interne Kenntnisse und strategisches Feedback zurückgreifen zu können, ohne den Workflow zu verlassen. Aber das System sollte auch transparent sein, was es weiß, was es überprüft hat und wo der Anwalt Urteilsvermögen anwenden muss.

Die ideale Beziehung ist nicht delegiertes Verständnis oder Urteilsvermögen. Es ist kalibriertes Vertrauen. Anwälte sollten wissen, welche Aufgaben das System hervorragend erledigt, welche Aufgaben Überwachung erfordern und welche Aufgaben eindeutig menschlichem Urteilsvermögen vorbehalten sind.

Wenn wir das richtig machen, wird KI Expertenwissen verfügbarer machen. Sie wird Anwälten helfen, besser zu schreiben, sorgfältiger zu argumentieren, vermeidbare Fehler zu vermeiden und mehr Zeit auf die Teile der Arbeit zu verwenden, die Intuition und Urteilsvermögen erfordern. Ich finde die Idee einer Legion von “Mecha-Anwälten” viel interessanter und optimistischer als einfache Automatisierung.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten BriefCatch besuchen.