Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Ein besonders spannendes Anwendungsfeld ist die automatische Analyse von Vertragsklauseln, die dazu beitragen kann, rechtliche Abläufe effizienter zu gestalten. In diesem Artikel stellen wir euch ein SDU-Projekt vor, bei dem ein KI-Modell entwickelt wurde, um Vertragsklauseln automatisch auf ihre Wirksamkeit oder Unwirksamkeit zu bewerten. Ziel ist es, die Arbeit von Juristen zu erleichtern und die Genauigkeit und Effizienz in der Rechtsbranche zu verbessern.

Entwicklung eines KI-Modells zur Analyse von Vertragsklauseln

Für dieses Projekt wurde ein KI-Modell entwickelt, das auf maschinellem Lernen basiert. Ausgangspunkt waren Textdaten aus Vertragsklauseln, die in wirksame und unwirksame Klauseln unterteilt wurden. Die Daten stammten aus zwei CSV-Dateien, die zu einem gemeinsamen Datensatz zusammengeführt wurden.

Vorverarbeitung der Daten: Ein Schlüssel zum Erfolg

Bevor das KI-Modell trainiert werden konnte, mussten die Textdaten umfassend vorverarbeitet werden. Die Datenbereinigung umfasste Schritte wie die Umwandlung in Kleinbuchstaben, das Entfernen überflüssiger Zeichen und die Normalisierung der Texte. Diese Vorverarbeitungsschritte sind essentiell, um eine konsistente Datenbasis zu schaffen, die die Grundlage für ein zuverlässiges Modell bildet.

Maschinelles Lernen: Logistische Regression für Klassifikationsaufgaben

Die Modellentwicklung stützte sich auf die logistische Regression, eine gängige Methode im maschinellen Lernen für Klassifikationsaufgaben. Dabei wurden die Textdaten zunächst mithilfe des CountVectorizers in numerische Vektoren umgewandelt. Diese Vektoren dienten als Eingabedaten für das KI-Modell, das darauf trainiert wurde, zwischen wirksamen und unwirksamen Vertragsklauseln zu unterscheiden.

Bewertung des KI-Modells: Genauigkeit und Konfusionsmatrix

Um die Leistung des Modells zu bewerten, wurden verschiedene Metriken eingesetzt. Die Genauigkeit des Modells betrug in diesem Fall 71,4 %, was auf eine vielversprechende Grundlage hindeutet. Zusätzlich wurde eine Konfusionsmatrix verwendet, um zu analysieren, wie oft das Modell korrekt zwischen wirksamen und unwirksamen Klauseln unterscheiden konnte.

Einschränkungen und Herausforderungen des Modells

Trotz der positiven Ergebnisse gibt es einige Einschränkungen des Modells. Da die Methode auf einer relativ einfachen Feature-Extraktion basiert, die nur die Häufigkeit von Wörtern berücksichtigt, werden komplexere Muster im Text möglicherweise nicht vollständig erfasst. Zudem wird der Kontext der Wörter nicht in die Analyse einbezogen, was die Feinheit der Analyse einschränkt.

Ein weiteres Problem ist die Generalisierbarkeit des Modells. Da Vertragsklauseln stark von dem spezifischen juristischen Kontext abhängen, könnte das Modell in verschiedenen Rechtsordnungen oder bei der Analyse von komplexeren Verträgen Schwierigkeiten haben.

Zukünftige Entwicklungen: KI im Rechtswesen weiter ausbauen

Trotz dieser Herausforderungen zeigt das Projekt das enorme Potenzial von KI zur Unterstützung juristischer Tätigkeiten. In Zukunft könnte die Integration fortschrittlicherer Techniken, wie der Verwendung von neuronalen Netzen oder der Berücksichtigung von Wortkontexten, die Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit solcher Modelle erheblich steigern.

Fazit: KI als wertvolle Unterstützung für Juristen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz bereits heute dazu beitragen kann, die Effizienz in der Rechtsbranche zu erhöhen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Modelle bietet das Potenzial, die Rechtsanalyse zu revolutionieren und die Arbeit von Juristen durch automatisierte Vertragsanalysen nachhaltig zu verbessern.

Hier findet ihr die Ausarbeitung der Gruppe!