Glossar

Systematische Fehler in KI-Ergebnissen, die Vorurteile in Trainingsdaten oder im Modelldesign widerspiegeln. Im rechtlichen Kontext kann dies Strafzumessungsempfehlungen, Einstellungstools und Risikobewertungen beeinflussen.

Eine Schnittstelle, über die Softwaresysteme miteinander kommunizieren können. KI-APIs ermöglichen es Entwicklern, KI-Funktionen in andere Anwendungen zu integrieren, einschließlich Legal-Tech-Plattformen.

Ein strukturierter Ansatz zur Erstellung effektiver juristischer Prompts: Context (Kontext), Role (Rolle), Action (Handlung), Format, Tone (Tonalität). Für Lawra entwickelt, um Juristinnen und Juristen bei der effektiven Kommunikation mit KI-Systemen zu unterstützen.

KI-Tools, die für den organisatorischen Einsatz konzipiert sind und über erweiterte Sicherheits-, Datenschutz-, Zugriffskontroll- und Compliance-Funktionen verfügen — im Gegensatz zu verbraucherorientierten Tools.

Der Grad, in dem der Entscheidungsprozess eines KI-Systems für Menschen nachvollziehbar ist. Im rechtlichen Bereich von entscheidender Bedeutung, da Entscheidungen begründet und anfechtbar sein müssen.

Der Prozess des Weitertrainierens eines allgemeinen KI-Modells mit spezialisierten Daten (z. B. juristischen Texten), um die Leistung in einem bestimmten Fachgebiet zu verbessern.

KI-Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen — Texte, Bilder, Code, Audio — anstatt lediglich vorhandene Daten zu analysieren. ChatGPT, Claude, DALL-E und Midjourney sind Beispiele.

Wenn ein KI-Modell Informationen erzeugt, die plausibel klingen, aber sachlich falsch oder vollständig erfunden sind. Im juristischen Kontext äußert sich dies häufig durch fiktive Rechtsprechungszitate oder ungenaue Gesetzesverweise.

Die maximale Menge an Text (gemessen in Token), die ein LLM in einer einzelnen Interaktion verarbeiten kann. Größere Kontextfenster ermöglichen die Verarbeitung längerer Dokumente.

Ein breites Fachgebiet der Informatik, das sich mit dem Bau von Systemen befasst, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Mustererkennung, Sprachverständnis und Entscheidungsfindung.

Ein KI-Typ, der auf großen Mengen von Textdaten trainiert wurde und menschliche Sprache generieren, zusammenfassen, übersetzen und analysieren kann. Beispiele sind GPT-4, Claude und Gemini.

Ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme Muster aus Daten lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Die Grundlage für die meisten modernen KI-Tools.

Ein Teilgebiet der KI, das sich darauf konzentriert, Computern die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.

Die Texteingabe, die einem KI-System gegeben wird, um dessen Antwort zu steuern. In der juristischen Praxis beeinflusst die Qualität des Prompts direkt die Qualität der Ausgabe.

Die Fähigkeit, effektive Prompts zu formulieren, um gewünschte KI-Ergebnisse zu erzielen. Umfasst die Angabe von Kontext, Rolle, Anweisungen, Format und Einschränkungen.

Eine Technik, die KI-Antworten verbessert, indem vor der Textgenerierung relevante Informationen aus einer kuratierten Wissensdatenbank abgerufen werden, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu erhöhen.

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Unterstützung bei der Durchsicht großer Dokumentenmengen während der Beweiserhebung in Rechtsstreitigkeiten. In vielen Gerichtsbarkeiten gerichtlich anerkannt.

Die grundlegende Texteinheit, die ein LLM verarbeitet. Entspricht ungefähr drei Vierteln eines Wortes im Deutschen. Modelle haben Token-Limits, die die Eingabe- und Ausgabelänge begrenzen.

Der Datensatz, der zum Trainieren eines KI-Modells verwendet wird. Bei LLMs umfasst dieser typischerweise Bücher, Websites, wissenschaftliche Arbeiten und andere Texte. Die Zusammensetzung der Trainingsdaten beeinflusst das Verhalten und die Verzerrungen des Modells.

Das neuronale Netzwerkdesign, das modernen LLMs zugrunde liegt. 2017 eingeführt, verarbeiten Transformer Text, indem sie die Beziehungen zwischen allen Wörtern einer Eingabe gleichzeitig berücksichtigen.