Warum KI Paragrafen und Urteile erfindet

Nicht existierende Aktenzeichen in Schriftsätzen haben schon mehrere Anwälte eine Geldbuße und ihren Ruf gekostet. Das liegt nicht an Böswilligkeit des Modells, sondern an der Funktionsweise von Sprachmodellen. Wer das versteht, weiß, warum ein bloßes „Sei präzise“ in der Anweisung nicht reicht und warum die KI eine echte Quelle braucht.
Warum KI Rechtsprechung erfindet – und wie man es verhindert
Europaius Österreich: Inhalt des Korpus

Die Beispiele in dieser Anleitung basieren auf tschechischem Recht. Dieselben Tools funktionieren auch mit dem Korpus von Europaius Österreich:

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Wie eine Halluzination entsteht

Ein Sprachmodell trainiert nicht auf Fakten, sondern auf wahrscheinlichen Textfortsetzungen. Wenn Sie schreiben „laut Urteil des Obersten Gerichts, Az.“, ergänzt das Modell etwas, das wie ein Aktenzeichen aussieht, weil es solche Muster tausendfach gesehen hat. Es hat keine Möglichkeit zu prüfen, ob die Entscheidung tatsächlich existiert. Dasselbe gilt für Paragrafennummern, Fristen und den Wortlaut von Vorschriften.

Je weniger Daten zu einem Thema das Modell gesehen hat, desto selbstbewusster erfindet es. Tschechische Gesetzgebung und Rechtsprechung sind in den Trainingsdaten nur schwach vertreten, sodass hier das Risiko am größten ist. Eine englische oder deutsche Antwort kann dabei präziser ausfallen als eine tschechische – paradoxerweise die schlechteste Kombination für tschechische Juristen.

Was geschah, als man sich darauf verließ

Der erste bekannte Fall stammt aus dem Jahr 2023 aus New York, wo Anwälte dem Gericht einen Schriftsatz mit sechs von ChatGPT generierten, nicht existierenden Entscheidungen vorlegten und dafür eine Geldbuße erhielten. Seitdem mehren sich ähnliche Fälle in den USA, Kanada, Großbritannien und Europa, und Gerichte verlangen zunehmend Erklärungen zur Nutzung von KI. Auch im tschechischen Umfeld tauchen erste Fälle von Schriftsätzen mit nicht auffindbaren Zitaten auf.

Warum es nicht reicht, dem Modell zu sagen „erfinde nichts“

Eine Anweisung im Prompt verringert die Bereitschaft des Modells, Zitate zu erfinden, gibt ihm aber nichts, womit es sie ersetzen könnte. Das Modell verweigert dann entweder die Antwort, antwortet vage, oder erfindet trotzdem etwas. Die einzige verlässliche Lösung ist, ihm eine Quelle zu geben, aus der es lesen kann: Dieses Prinzip nennt man Grounding, also Verankerung.

Grounding funktioniert so, dass das Modell vor der Antwort eine Suche in einer echten Datenbank aufruft, den Text erhält und daraus antwortet. Die Zitate sind dann nicht generiert, sondern aus dem Ergebnis kopiert – samt Link, den Sie öffnen können.

Wie der Europaius-Konnektor das löst

Ein Arbeitsablauf, der Halluzinationen praktisch ausschließt

Fragen Sie ausdrücklich nach einer Quelle. Lassen Sie die KI zuerst suchen und dann zusammenfassen. Öffnen Sie jedes Zitat, das Sie in einem Dokument verwenden, über den Link. Fragen Sie bei zentralen Aussagen mit anders formulierter Anfrage erneut nach, ob dasselbe Ergebnis herauskommt. Und führen Sie eine Übersicht darüber, was die KI recherchiert hat; der Europaius-Konnektor protokolliert jede Anfrage in Ihrem Konto, sodass Sie zur Recherche zurückkehren können.

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Die Adresse des Konnektors ist für alle Tools gleich. Sie melden sich mit Ihrer E-Mail-Adresse an, in zwei Minuten fertig.
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Häufige Fragen

Bedeutet der Konnektor, dass die KI nie mehr einen Fehler macht?

Nein. Die Zitate sind echt, aber die KI kann eine irrelevante Entscheidung auswählen oder deren Kernaussage falsch zusammenfassen. Die Links dienen dazu, das zu überprüfen.

Erfindet auch Claude etwas, oder nur ChatGPT?

Alle Sprachmodelle, ohne Ausnahme. Nur das Ausmaß unterscheidet sich. Die Lösung ist bei allen gleich: ihnen eine geprüfte Quelle geben.

Wie erkenne ich, dass die KI den Konnektor tatsächlich genutzt hat?

Claude und ChatGPT zeigen in der Antwort an, welche Werkzeuge mit welcher Anfrage aufgerufen wurden. Fehlt dieser Aufruf, stammt die Antwort aus dem Gedächtnis.

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