Funding Funded Projects The Judge and their AI Clerk: Testing How Dedicated AI Assistance Shapes Judicial Decision-Making and Court Performance – Evidence from a System-Wide Adoption

The Judge and their AI Clerk: Testing How Dedicated AI Assistance Shapes Judicial Decision-Making and Court Performance – Evidence from a System-Wide Adoption

Im Rahmen dieser empirischen Studie wird die Einführung eines KI-Assistenten namens Legal-Chat für den richterlichen Einsatz in der israelischen Justiz begleitet.

Die besondere Gelegenheit ergibt sich daraus, dass den insgesamt 849 Richterinnen und Richtern über einen Zeitraum von neun Monaten hinweg bis März 2027 nach und nach Zugang zu Legal-Chat eingeräumt wird. Dieser Umstand erlaubt ein quasi-experimentelles Forschungsdesign, in dessen Rah­men das richterliche Verhalten jeweils vor und nach der Zugänglichmachung des KI-Assistenten (intrasubjektives Design) sowie als Matching zwischen jeweils einem Rich­ter mit und einem Richter noch ohne Zugang über den­selben Zeitraum hinweg (ein sog. Differenzen-von-Differenzen-Design, intersubjektiv) verglichen werden kann.

Die Europäische Union erachtet KI-Systeme im Justizkon­text als Hochrisikonutzung, die ausdrücklich kontinuierli­che und bedeutete Überwachung durch Menschen erfordert, also ein Modell, das zwar auf KI-Integration als gericht­lichen Assistenten zielt, bei dem die letzte Verantwor­tung aber fest in der Hand des menschlichen Richters bleibt. Dieses Modell wird auch in Israel verfolgt. Legal-Chat basiert auf Gemini und befindet sich vollständig in der sicheren nationalen digitalen Infrastruktur und ist auf dem Ge­samtkorpus der Justizakten trainiert worden. Legal-Chat assistiert bei zahlreichen richterlichen Unteraufgaben. Trotz verschiedener Unterschiede zwischen dem deutschen und dem israelischen Rechtssystem sind die Erfahrun­gen, die derzeit in Israel gesammelt werden, für die deutsche Debatte und für lokale Pilotprojekte einschlägig. Bislang gibt es noch nirgends eine großangelegte empi­rische Studie, die die Einführung eines KI-Assistenten in der Justiz direkt beobachtet.

Prof. Weinshall und Prof. Engel überprüfen im Rahmen dieses Projekts, welche Effekte sich im richterlichen Entscheidungsfindungsprozess und auf des­sen Ergebnisse ausmachen lassen, richterliche Produkti­vität, die Qualität der Entscheidungen und ihre Begrün­dung sowie welches Verhalten sich in der Breite aufsei­ten der Prozessführer und auf dem Rechtsmarkt zeigen.

Legal-Chat kann sieben richterliche Unteraufgaben aus­führen: Dokumentenrecherche, Zusammenfassung, Her­ausarbeitung von Dogmatik und Auslegung, Vorhersage des Fallausgangs zur Bestimmung des Rechtsmittelrisi­kos, Übersetzung, Ausformulierung und juristische Be­gründung (einschließlich Auslegung). Die KI trägt das Potential in sich, die Entscheidungsgeschwindigkeit zu steigern und damit die überfrachtete Justiz zu entlasten. Allerdings kann sich alternativ auch zeigen, dass Fälle anders entschieden werden. In vorangegangenen Stu­dien hat sich gezeigt, dass Richter mit mehr Zeit eher aufgrund des Sachverhalts und weniger summarisch entscheiden, seltener zu Vergleichen kamen, mehr Zeu­gen hörten, häufiger schriftlich als mündlich urteilten und längere Begründungen verfassten. Auch zeigte sich, dass sie eher zugunsten der Kläger entschieden und die Ge­samtergebnisse kategorischer ausfielen, was Prof. Weinshall und Prof. Engel auf geringere kognitive Last zurückführen. Schließlich besteht die Hoffnung, Geschlechter- und Herkunftsdiskriminierung durch KI abzumildern, da kogni­tive Last und Zeitdruck diese Art von Urteilsverzerrun­gen typischerweise steigern.

Umgekehrt birgt ein KI-Assistent allerdings auch die Gefahr schlechterer Entscheidungsqualität, wenn die Richter entgegen ihrer rechtsstaatlichen Rolle die Ent­scheidung de facto an die KI vollständig auslagern. Auch kann es zu gesteigerter Gleichförmigkeit rich­terlicher Entscheidungen kommen. Das führt zwar zu mehr Konsistenz, kann aber rechtliche Innovation und dogmatische Weiterentwicklung aufhalten.

Prof. Weinshall und Prof. Engel gehen von etwa 1,8 Millionen Fällen aus, die sie bis März 2027 sammeln und auswerten können.

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