IMR376: Sind Daten der Burggraben? LexisNexis-CEO, neuer Bucerius-Bachelor & Legal Data Science

0:00null Alle glauben, man braucht jetzt viele Daten, damit KI funktioniert. Und das ist eine ganz schöne Erfahrung, äh weil man sich mal überlegen kann, wie man eigentlich Ura unterrichten würde, wenn es halt das Examen nicht gäbe. Und jetzt stellen wir fest, dass die Large Language Models irgendwie immer breiter verfügbar werden. Gleichzeitig scheint dieser Free$ pro Seed und dann ist es gut bei den Foundation Models auch vorbei zu sein.

0:26null [musik] Herzlich willkommen zu einer neuen Episode IMR und Puzerios Update vom Campus to Career Episode 6 sind wir schon. Mein Name ist Markendorf und ich bin im Studio mit S Störmann. Freut mich, Mark. Auf geht's. Auf geht's. Heute ohne schlechte Dead Jokes haben wir gerade im Vorfeld [gelächter] beschlossen, aber wir gucken mal, ob das durchhält dafür mit mittelmäßig vollem Programm.

0:50null Ähm, was wird uns heute beschäftigen? Heute erzählst du uns von einem Legal Data Science Kurs, den du unterrichtet hast. Und dann gucken wir ein bisschen ähm der ist nämlich ein Baustein eines größeren Programms, das wir an der BS LAS gerade entwickeln äh und erzählen ein bisschen was da so die Gedanken sind, wo das hinführen kann. Dann sprechen wir ganz kurz über IMR Folge 370. Examensrelevante Rechtsprechung Strafrecht.

1:16null Yes. Äh nicht, dass uns hier jemand vorwerfen würde, dass wir zu wenig Examensnah sind. Ähm, dann äh habe ich ein kleines Stück mitgebracht äh ähm vom CEO von Lexis Nexis, der sagt: "Daten sind das eigentliche Ding." Das muss er natürlich sagen. Wir schauen uns mal an, was dran ist. So ein bisschen als Gegenpool zu unseren ganzen Legora, HW und so weiter Content Pieces aus den letzten Folgen.

1:41null Und dann erzähle ich noch was nettes, was mir bei passiert ist und dann lassen wir es für heute auch mal gut damit sein, würde ich vorschlagen. Ja. Damit du noch die Bahn kriegst. Genau so machen wir das. So machen wir das. Ich unterrichte Legal Data Science und die erste Frage ist natürlich, was ist eigentlich Legal Data Science? Ähm, das ist irgendwie so die Frage, wie man mit stachaastischen statistischen Methoden Recht untersuchen kann und da kann man im Prinzip quantitativ und qualitativ forschen.

2:09null Lass uns mal das vor allem quantitative anschauen, weil das ähm da vielleicht ein ganz bisschen einfacher zu verstehen ist. Und ein ganz leichtes Beispiel wäre etwa unsere Bozerius äh Herbststudie, die wir ene letzten Jahres, liebe Grüße an Lauris Gerlach an der Stelle, ähm gemacht haben am Center und the Legal Profession, wo wir untersucht haben, ob recht komplexer wird und das könnte man sich jetzt ja auf ganz viele verschiedene Arten überlegen.

2:34null Wir könnten 100 Professoren fragen oder am besten noch mehr, damit es statistisch signifikant ist, ist Recht eigentlich komplexer geworden. Wir könnten Normen zählen, wir könnten Querverweise zählen und irgendwie muss man dann auch sagen, was heißt eigentlich Recht? Soll das EU-Recht sein? Soll das nur deutsches Recht sein?

2:52null Landesrecht? Also, man muss irgendwie abgrenzen, damit man so einen entsprechenden Corpus baut, den man untersuchen will, dass man erstmal so ein Datenset aufbaut und dann kann man auf diesem Datenset entsprechende statistische Analysen machen. Praktisch sich fragen, ergehen pro Jahr eigentlich im deutschen Steuerrecht oder in der EU mehr Verordnungen, äh Gesetze, Richtlinien, je nachdem, was es dann natürlich irgendwie ist. Und wenn ersteres der Fall wäre, dass da irgendwie im deutschen Steuerrecht sogar es mehr gibt, sind die dann insgesamt auch länger? Man kann sich alle möglichen Fragestellen, Fragestellung ausdenken in diesem Kontext.

3:31null Und das Spannende ist erstmal, dass dieses Gebiet total unterrepräsentiert ist äh an deutschen juristischen Fakultäten bislang, ja, und man gleichzeitig da aber extrem viel lernen könnte und auch Zukunftsprognosen treffen könnte. Wir haben z.B. in der Vergangenheit auch mal untersucht ähm wie das denn ungefähr 2030 aussehen wird mit der Anzahl der Berufseinsteiger in Jura. haben wir hier auch schon mal drüber gesprochen, einfach wenn man das ja jetzt zuverlässig sagen kann, weil man einfach historisch weiß von so und so viel Jura Studierenden im ersten Semester machen. Statistisch gesehen so und so viel Prozent erstes und so und so viel Prozent etwas weniger natürlich zweites Examen. Quereinsteiger gibt's

4:09null praktisch keine. Insofern kannst du sehr zuverlässige Aussagen über den Arbeitsmarkt 2030 treffen. Ja, also es ist ein super wirkungsvolles Tool und das Hauptproblem war aber in der Vergangenheit, dass man dafür sehr sehr viel Coden lernen musste. Ähm, dann gibt's R als Programmiersprache äh für diejenigen, die da irgendwie ein bisschen tiefer drin sind oder sich das mal anschauen wollen. Es gibt natürlich Python als entsprechende Sprache, die man sich mal anschauen kann und dann schreibt man da so Loops und dann muss man vielleicht Daten von der Webseite runterscrapen, nennt man das, also runterziehen, ne, dass man sagt, okay, wir wollen erstmal diese ganzen Gesetze, um in dem Beispiel eben zu bleiben,

4:47null irgendwie ja auch gewinnen. Und heutzutage machst du das natürlich alles einfach mehr oder weniger auf Knopfdruck. Ganz so einfach ist es dann natürlich doch nicht, aber im Groben und ganzen mit KI. Und du sparst dir das ganze ähm programmieren lernen. So ein bisschen. Es ist gut, wenn man es kann, damit man überprüfen kann, was da gerade eigentlich stattfindet und damit man auch die Fehler findet.

5:06null Ja, aber man lernt es eben auch, wenn man so gar keine Exposure bislang hatte, indem man es einfach mal tut. Das ist der große Vorteil und man kann sozusagen schneller zu dem eigentlichen Wissen, also der dem statistischen Anteil und muss weniger sozusagen den handwerklichen Teil weniger Zeit darauf verwenden, den zu erlernen. Ja, genau. Genau. Richtig.

5:26null Und wie welchem Studienfortschritt waren die Studies, mit denen du das gemacht hast? Die sind im Studium Generale. Das müsst du mir sagen, wie weit die dann eigentlich so sind. Ich glaube noch gar nicht so weit, oder? Genau. Also, das kann schon im ersten Jahr dann sein. Ja. Ja. Ja. Ich würde auch sagen, die waren relativ am Anfang. Ähm und die erste Vorlesung war, glaube ich, auch so, hah, die Praxisbeispiele waren ganz spannend, aber so richtig äh drin im Thema waren sie noch nicht. Und so ab der zweiten Stunde war es dann aber direkt so, ah, das irgendwie der Groschen gefallen. Ähm und zwar haben wir uns da ähm Knowledge Grafen angeguckt und wir haben einfach mal am Beispiel einer alten Hausarbeit von mir, die

6:05null irgendwie 20 Jahre alt ist, habe ich mit denen mal gemappt, ähm wo sozusagen wie sich Fundstellstellen zueinander verhalten. Also ich habe eine Fundstelle in den Knowledge Graph eingetragen als runden Kreis. Also Knowledge grafen für diejenigen, die da nicht so drin sind. Wir können mal hier ein Bild einblenden, wie das so aussieht. Das gibt's gerade übrigens auch bei Backnox Tour, das ist nichts anderes. In der Version 5 von ihrem neuen KI Tool ähm sind Visualisierungen von sogenannten Notes und Edges und du kannst selber bestimmen, was eine Note sein soll. Also z.B. kann ein Autor eine Note sein und ein Werk kann eine Note sein und dann könnte man die miteinander verbinden, weil dieser Autor dieses Werk

6:45null geschrieben hat. Letztlich zeigen Knowledge Grafen an, wie sich verschiedene Entitäten zueinander verhalten. Genau. Und wenn du jetzt z.B. du eine Hausarbeit geschrieben hast und dieser Knowledge Graph ist nicht so ausgefranzt, sondern extrem miteinander verwoben, dann ist das eine hohe Wahrscheinlichkeit dafür, dass du alles zu deinem Thema gelesen hast, weil man kennt das ja bei Hausarbeiten, dass man sagt, okay, ich also entweder dein Kreis ist nicht groß genug gezogen und war wirklich sehr klein, du hast nur sechs Quellen, aber wenn du sagen wir mal 60 Quellen gelesen hast und irgendwann stellst du fest so nach einer Woche Recherche, ich lese irgendwie im Kreis, weil ich immer wieder vorne anfange,

7:20null dann ist Knowledge Graf eine einfache Art der Visualisierung. um dieses Gefühl nicht zu beweisen, aber doch sozusagen zu unterfüttern, könnte man sagen. Ja, weil ich dann sehen kann, alle Quellen, die ich lese, referenzieren sich nur noch gegenseitig. Genau. Und es gibt keinen Weg nach außen mehr. Genau. Und wenn du aber z.B. so mehrere Quellen in der Mitte hättest und von drei Kreisen geht dann so ein Strich nach außen und da oben ist dann so dieses eine Paper, dann weiß man wohl, okay, das haben drei von meinen Autoren oder drei Paper hier haben das zitiert, da muss ich glaube ich mir das noch mal anschauen. Ja, und ich würde mal sagen, so wah wahrscheinlich kann man auch die Relevanz von Fundstellen einschätzen,

7:59null ne? Genau. Wenn ich was für, wenn ich was gesehen habe und ich denke so m na ja äh überfliege ich mal nur und dann wird's aber zehn mal reenziert in meiner Hausarbeit, dann lese ich vielleicht doch besser gründlich. Genau. Und äh du kannst z.B. auch sagen, wie weit Urteile voneinander entfernt sind, wie viele Hops sie sozusagen brauchen, wenn du es mit Urteilen machst. Corina Coup hat in dem Bereich ja ganz viel geforscht früher. Ähm, sie nennt es dann, glaube ich, juristische Netzwerkforschung und hat damit dazu sogar promoviert.

8:26null Ähm, und kannst eben auch sagen, ah, schau mal, das hier ist ein Kluster und das hängt halt irgendwie inhaltlich zusammen, obwohl man das normalerweise gar nicht denken würde und so. Das ist äh total spannend und ist eben sehr visuell und deswegen auch einprägsam. Und dann ist so ein wurde so ein Hebel umgelegt und die Studierenden kamen auch auf richtig viele coole eigene Ideen für ihre kleinen Abschlusspaper, was sie da machen könnten und untersuchen könnten.

8:54null Ähm und das macht einfach total viel Freude, ne? Was was haben die so für Ideen? Das eine, also jetzt, wo wir aufzeichnen, gerade sind wir vor der letzten Lecture, das heißt, wir werden die noch ein bisschen feine tunen, aber ich hoffe es okay, wenn ich trotzdem schon so ein bisschen was erzähle. Es kommt dann ja erst danach.

9:08null Das eine war Monitoring des Lobbygisters auf die letzten Jahre, weil man da auch historische Daten abfragen kann und dann schauen, wie viele dieser Lobbyvorschläge in den Gesetzesvorhaben der letzten Jahre irgendwie sich niedergeschlagen haben. Das ist wahrscheinlich einerseits cool, weil es eine API zum Lobbyregister gibt und andererseits wahrscheinlich schwierig, weil obwohl der Bundesgesetze sind ja schon ja ganz okay verfügbar.

9:33null Ja und was heißt niedergeschlagen? Also geht's dann wirklich? Aber okay. Ja, gut. Das ist das ist ja dann Teil der Teil der Aufgabe od daf das finde ich dann auch okay, wenn wenn Studies wir überlegen uns folgende Metrik. Ja. Und ab dann äh betrachten wir das als zusammenhängend oder auch nicht. Ja, aber es ist ein ein schönes Beispiel finde ich dafür, dass äh äh Public Data ähm und deren Zugänglichkeit halt da da steht ganz und fällt ganz viel damit, ne? Also, wenn man ähm ich glaube Bayern hat jetzt angekündigt, dass sie irgendwie 50 Millionen Urteile anonymisieren und verfügbar machen werden, das ist ähm natürlich immer noch nur ein kleiner Teil, aber das da ähm hängt halt ganz ganz viel dran.

10:13null Ja, und ich glaube so dieser Grundgedanke, dass öffentliche Daten zugänglich, also maschinenbar zugänglich sein sollten, ähm der ist noch nicht überall verbreitet. Äh, aber dann eine coole Idee, wenn man sich sowas Lobby register ist ja noch relativ neu, glaube ich, wenn man sich eins aussucht, wo es dann schon geht. Ja, Public Money, public goods ist da so das Stichwort, ne?

10:34null Ja. Und ein anderes Beispiel, was ich auch extrem cool fand, war zu sagen, wir untersuchen mal die Mietpreisbremse ein bisschen wissenschaftlicher und mappen mal die Mietspiegel mit der jeweiligen Mietpreisbremse an dem Ort, mit den Durchschnittsgehältern. an in dieser Stadt und gucken dann mal, ob sozusagen die Mietpreisbremse eigentlich gleich stark belastet die Vermieterseite oder gleich stark entlastet die Mieterseite.

11:05null Also, das kann man jetzt in beide Richtungen mappen und ob es nicht vielleicht auch andere Städte gibt, wo es eigentlich eine bräuchte oder wo man wiederum ableiten könnte, m die ist eigentlich Unsinn, weil es gibt andere Städte, da ist die Belastung im Verhältnis zum Durchschnittseinkommen sogar viel höher und da gibt's keine Mietpreisbremse. Wer weiß, das werden dann die Daten zeigen, aber bislang ist es ja so dass wir nur in Ballungsgebieten Mietpreisbremsen haben.

11:29null Jetzt können wir über Sinn und Unsinn lange uns unterhalten. Ich kann es mir nicht verkneifen. Ich glaube, bauen würde mehr helfen, aber anderes Thema. [gelächter] Ähm, aber das dann jetzt mal sozusagen als eine statistisch signifikante Entscheidungsgrundlage, vielleicht sogar rein theoretisch jetzt für ein zukünftiges Gesetzesvorhaben zu haben, wäre halt einfach wertvoll.

11:53null Und man ähm bringt den Studies damit ja was bei, was glaube ich ganz wichtig ist, aber in der Rechtswissenschaft ein bisschen verpöhnt, nämlich die Befassung mit den Wirkungen von Regulierung. Ja, also stimmt. Ich glaube, wenn in den Gesetzgebungsverfahren immer schon drin hinge, wie würden wie wie werden wir denn hinterher messen und bewerten, ob das geklappt hat, was wir vorhaben, dann ähm glaube ich, hätten wir schon vom Zugang her viel gewonnen. Das hat in der Ausbildung aber nie eine Rolle gespielt.

12:19null Ja, dann haben wir immer gesagt, na ja, die Wirkung, das können ja die Soziologen machen. Äh und das jetzt früh im im Studium schon reinzuholen, damit die Studies selber mal sozusagen leidvoll erfahren, äh nicht leidvoll, aber aufwendig erfahren, äh wie schwierig das ist, an äh Daten zu kommen, wenn man das nicht von vorne rein mitdenkt und wie schwierig es dann ist, eine Aussage über die Wirkung von Regulierung zu treffen.

12:43null Ja, also da hat man sozusagen gleich auf mehreren Ebenen irgendwie was beigebracht. Das finde ich eigentlich ja ganz schönen Ansatz. Ja. Und ähm damit auch ihr sozusagen davon profitieren könnt, wenn ihr nicht im Kurs wart oder wenn ihr äh hier irgendwie an der anderen Uni natürlich einfach tätig seid. Ich habe ein Teil des Kurs online gestellt, also ist nicht Teil des Kurses, das ist eine Art Selbstlern ähm Ausschnitt davon, aber auch mit Code, mit Jupiter Notebooks auf äh einem Online Portal, wo man mit dem Code rumspielen kann und Erläuterungen und so weiter, ähm findet ihr blenden wir auch hier irgendwo ein ähm unter legalatascience.mrecht.de und das Passwort lautet kg- buzerius -26. Das blenden wir jetzt hier auch

13:31null irgendwo ein. kg- Buzerius -26, da könnt ihr mal rumklicken. Ähm, da wird auch irgendwie gar nichts von euch gespeichert. Ihr gibt einfach nur Namen und Passwort ein, ähm damit das Tool euch mit eurem V und Nachnamen anspricht. Und das war's. Ja, sehr cool. Ich finde immer wichtig, dass sowas gibt. Ähm und würde das glaube ich gerne, als ich das gesehen habe, habe ich gedacht, da passt eigentlich gut äh ein Content Piece zu, das ich schon länger vor hatte. ähm weil es den ein bisschen größer oder den Rahmen noch ein bisschen größer zieht oder es in den Kontext stellt. Ähm und zwar was macht man eigentlich außer Ausbildung zum Staatsexamen so als Hochschule in diesen Zeiten?

14:08null Und ähm ich dachte, ich gebe einfach mal einen kurzen Zwischenbericht, weil eines der ähm Projekte, die mit denen ich so befasst bin in meinem Job an der Law School eben die ähm Entwicklung zusammen natürlich mit vielen anderen Menschen, die Entwicklung eines äh Bachelorstudiengangs ist. der aber anders als die, die im Moment alle in den Medien sind, nicht integriert in den Staatsexamenstudiengang ist. Das heißt, den macht man nicht sozusagen als Fallback Lösung im Vorbeigehen mit, sondern der ist vollkommen getrennt davon. Also, wir nennen das Autonom, aber wir kommen aus Hamburg, ne?

14:41null [gelächter] Ähm, also der ist äh getrennt davon und äh hat den Arbeitstitel Märkte digitaler Gesellschaft. ob das so bleibt oder sich noch mal ändert, muss man mal gucken. Ähm und die Grundüberlegung ist, dass ähm es sinnvoller ist, sich zu oder dass es sinnvoll sein kann, sich zu Beginn des Studiums, also bevor man anfängt, zu entscheiden, wo man eigentlich genau hin möchte, denn wir stellen immer wieder fest, also du hast jetzt zwar deine Studies da sitzen im Studium Generale ähm und die kommen da auch hin, das sind aber 8 ECTS insgesamt das Studium Generale an dem Staatsexamenstudiengang und das ist wie du dann ja auch geschilder hast schon ganz schön zum Ausprobieren, aber eigentlich ähm viel

15:25null zu wenig Zeit, um sinnvoll was zu machen. Ähm und gleichzeitig beobachten wir ja, das haben wir jetzt schon ganz oft hier besprochen, ne? Es braucht ganz viele neue Kompetenzen. Ähm neben der sozusagen juristischen generalistischen Expertise, sage ich mal, die ja das Staatsexamen so ein bisschen zum Ziel hat, ähm haben wir auch juristische Spezialisierung, die immer wichtiger wird, ne? Mit zunehmender Komplexität hat man ja nur die Möglichkeit, sich zu spezialisieren, wenn man ähm am Ball bleiben will. Ähm dann wird, glaube ich, die Verbindung zur Praxis im Studium immer wichtiger, dadurch dass sich die Praxis so viel schneller entwickelt, als das vielleicht noch vor 10 Jahren der Fall war.

16:03null Ähm, dann haben wir das ganze Thema Internationalisierung, Sprachfähigkeiten äh und dann haben wir das ganze Thema Interdisziplinarität ähm oder Transdisziplinarität, je nachdem, wie man das beschreiben möchte. Ähm, das wird der eine oder die andere wahrscheinlich im Studium auch schon gemerkt haben. Die Zusammenhänge äh werden einfach verknüpfter in der Welt.

16:20null Es ist nicht mehr so, dass Legel sozusagen so sein eigenes Department ist irgendwo im Konzern und die fragt man, wenn das Kind im Brund gefallen ist, wie wir es jetzt wieder rausfischen, sondern embeddedal Services, legal operations, all diese Dinge. Ja. Ähm und wir haben gesagt, das muss man halt einmal grundlegend ähm aufbrechen, diesen Zusammenhang von juristischer Ausbildung und Staatsexamen. Da gibt's natürlich schon ein paar, die das auch machen. Ähm gerade die Wirtschaftsjuristin, aber wir würden das gerne ein bisschen forschungsnäher ähm abstrakter machen ähm und sagen, wir machen die juristischen Kernkompetenzen nur noch im ersten Jahr. Ähm es wird ein Intensivstudiengang, also 240 ECTS, also

17:01null hat man dann hinterher auch echt was getan. Ähm und die anderen beiden Jahre widmen wir diesen vier anderen Säulen, also der Fokussierung eben auf die Teile, die für digitale Märkte relevant sind, Plattformökonomie und Regulierung, all solche Dinge, IP sicherlich auch ein bisschen Recht der Digitalisierung. Ähm und wir machen eine echte Bachelorarbeit, die sozusagen nicht die Examenseminararbeit oder die Schwerpunktseminararbeit ist, sondern die auch forschend sein soll. Ähm, wir machen Praktiker, die nicht so in den Ferien nebenher erledigt werden, sondern die wirklich Mitarbeiten über einen längeren Zeitraum in dem Unternehmen auch erlauben, so wie es mal ähm ursprünglich gedacht war.

17:41null Ähm und wir sehen eben eine große Bedeutung darin ähm sowas wie Legal Data Science, aber auch wie ähm VWL äh und andere interdisziplinäre Elemente damit reinzubauen. Ähm und sozusagen das, was es alles schon gibt, was an vielen Punkten im Moment verteilt ist und was Wahlfächer sind, irgendwie zusammenzuführen und mit in so ein Kurrikulum zu bauen. Ähm und das ist eine ganz äh schöne Erfahrung äh weil man sich mal überlegen kann, wie man eigentlich Jura unterrichten würde, wenn es halt das Examen nicht gäbe.

18:14null Mhm. Das ist ähm total schön und praxisnah und gleichzeitig ähm stelle ich fest, dass die Lehrenden total mitmachen, also auch die ProfS. Okay, also ähm eine Kollegin von mir kümmert sich da noch ein bisschen intensiver drum, aber äh ich kann sagen, so aus diesen Brainstorming Workshops, wo man tatsächlich weitgehen mit dem leeren Blatt anfängt, ähm und dann sitzen da fünf, sechs Profs, ähm könnte man ja auch denken, die sagen, das ist alles Quatsch, ähm macht das mal alles nicht.

18:45null Ähm aber nicht nur ähm machen die mit, sondern haben da richtig Ownership auch für. Ähm und das ist total schön zu beobachten, finde ich, und passt schließt total schön an an Folge 4, wo wir über das DJT Gutachten ja gesprochen haben. Was muss ich eigentlich ändern? Wir müssen viel stärker kompetenzorientiert arbeiten. Wir müssen von diesem endständigen Prüfungsformat weg. Ähm wissenschaftlicher Arbeiten auch. Ja, also alle sagen immer, es muss Rechtswissenschaft sein. In Wahrheit machen wir aber ganz viel Fallösung auf sehr unwissenschaftliche Art.

19:16null Ähm, genau. Habe ich gedacht, das ist vielleicht eine interessante Beobachtung oder eine interessante Erzählung. Für wen ist das relevant? Also zu sagen, was für die Studieperspektive oder genau? Also, wer kann da irgendwann studieren, ab wann kann man das machen und so weiter. Ja, ähm aus meiner Sicht geht das erstaunlich schnell. Ähm aus Sicht das ein oder anderen vielleicht auch langsam ab Sommer oder Herbst 2027.

19:38null Mhm. Das heißt, wir haben jetzt noch ein bisschen Zeit, um das Kurrikulum fertig zu machen und dann muss es auch schon akkreditiert werden. Als private Hochschule muss man das immer machen. Äh und dann Studienstart äh im Herbstrimester, also so September 2027. Ich glaube, ähm machen sollte das wer ähm Interesse daran hat, Geschäftsmodelle in der Legal Industrie zu finden, die nicht klassisch regulierte Berufe sind. Mhm.

20:09null Ähm, also mein, wenn ich auf einen Satz runterbrechen möchte, dann dann sage ich immer, also da werden nicht die Anwältinnen ausgebildet, da werden auch nicht die Paralegals ausgebildet, die in so einem Solution Center arbeiten, sondern da werden die Leute ausgebildet, die das Solution Center bauen, ähm oder die so ein Innovation Hub von der Kanzlei leiten wollen oder die bei einer ähm bei einem Konzern Legal Operations machen wollen, der interdisziplinär international arbeitet. Ähm, also so Rollen äh wo man ähm tatsächlich auch Nutzen aus diesem aus diesen anderen Inhalten hat und wo man die Befähigung zum Richteramt halt nicht braucht.

20:48null Ja. Ähm was auch cool ist, der ist total anschlussfähig. Das heißt, ähm wir haben uns ganz viele Masterprogramme angeschaut, die es gibt äh und sichergestellt, dass man ne nach Brücke oder wo auch immer man gern hin mag, Mailand äh oder wo es solche Studiengänge gibt, die irgendwie etabliert sind, ähm dass man da gut hinkommen kann. Und wer schon ähm weiß, ich möchte was mit Jura machen, ähm ich mag vielleicht auch gerne ähm Gesellschaft gestalten in einem Bereich, der so schnell ist und sich so verändert. Ähm und ich möchte aber nicht Staatsanwältin oder Staatsanwalt werden, würde ich sagen, dann ist das eine gute Gelegenheit in dem in einem Umfeld ähm wo alle Bock haben, wo was Neues entsteht, äh wo aber die Qualität der

21:29null Lehre auch hoch bleiben muss. Natürlich, das ist uns ganz wichtig, dass es nicht irgendwie sozusagen ein Side Project oder so, sondern das wären zwei gleichwertige Studiengänge, ähm, die wir beide auch mit dem Anspruch, den wir an uns haben, an der Boss Law School ähm ins Gleis setzen werden, sozusagen und dann hoffe ich, wir peilen so 30 Leute für den ersten Jahrgang an, äh dass wir die finden. Bin da aber eigentlich ganz optimistisch und finde das auch ein schöner Moment. Also, weil es auch ein bisschen ist ein bisschen mutig, ne? Man hat ein super funktionierendes Erfolgsmodell, aber ich predige ja immer, die Kanzleien müssen sich sozusagen selbst disruptieren. Äh und man darf sich nicht auf seinen Lorbären

22:06null ausruhen. Und das gilt natürlich für eine Hochschule genauso. Ja, wir können uns sicher auch hinsetzen und sagen, wir lassen eigentlich alles wie es ist, läuft ja. Ähm, aber jetzt so nach 25 Jahren sagen, wir machen noch mal was ganz Neues. Äh, finde ich auch als Mensch, der da arbeitet total cool. Diejenigen, die noch Stadsex haben schreiben. Ähm, der ganz kurze Hinweis auf IMR 370 mit Charlot Schmidt Leonard examensrelevante Rechtsprechung im Strafrecht. Ähm, einfach mal reinschauen und wenn ihr das Strafrecht noch vor euch habt, dann findet ihr da noch zwei Dutzend weitere Folgen mit Charlotte.

22:41null ähm gibt sich sehr viel Mühe in der Examensvorbereitung das entsprechend aufzubereiten und äh ja für eure Ohren zugänglich zu machen. Und ich finde, sie macht das auf eine sehr unprofessorale Art, nicht um damit zu sagen, dass es nicht inhaltlich gutell. [gelächter] Nein, nein, unprofessor, das richtig. Ähm äh nicht um damit zu sagen, dass sein nicht gut oder innerlich falsch oder so. Das Gegenteil ist der Fall, äh sondern auf eine Art, man kann hier super zuhören, finde ich.

23:09null Und es ist halt ehrlich im Sinne von Examensvorbereitung, wir wollen jetzt halt lernen, was man für diese bescheuerte Prüfung können muss und wir müssen nicht so tun, als wäre das noch Gott weiß, wie viel Wissenschaft, die wir hier machen. Ähm, ich höre ihr sehr, sehr gerne zu, muss ich sagen. Ich höre auch Barbara Dauner lieb gerne zu in deinen Examensvorbereitungs Podcast schon auch, weil da immer noch so Dönekisses erzählt werden oder Geschichten so.

23:34null Äh, aber äh Charlotte Schmidt Leonardi macht das irgendwie, finde ich, mit sehr viel Fokus und sehr studieorientiert und auch einfach viel Einsatz, viel Zeit und Input, ne? Das unterschätzt man ja total, man unterschätzt das total und natürlich gibt's auch ein paar Leute, die im Hintergrund mal über was drüber lesen und so, bevor man da irgendwie online geht, aber das ist eben nicht nur spontan zusammensetzen und mal labern, ähm wie manche das vielleicht hier ab und zu tun. [gelächter] Nein, hier steckt natürlich auch Vorbereitung drin, aber das ist dann doch noch mal, wenn du es materiell äh mit Material im Recht machst, einfach ähm sozusagen mehr und es gibt ja auch immer nette Zuhörer, die schon dir auch

24:15null schreiben, wenn Aktenzeichen mal ein Zahlendreher hat oder ähnliches. Also, wir haben halt eine kritische Hörer und Zuschauerschaft und insofern muss es alles sitzen, aber es sitzt ja auch im Regelfall und das ist einfach aufwendig. Und da auch noch mal an dieser Stelle vielen Dank Charlotte, falls du das hier mal sehen solltest.

24:32null Ist ja auch ein schönes Zeichen, weil wenn du Feedback kriegst auch kritisches siehst ja die Leute hören es immerhin. Ja. Und setzen sich damit auseinander. Ja, das ist schon was dran. Weiter geht's mit Lexis Nexis. Was machen die W? Genau. Ähm ich dachte, wir können ja auch mal ein bisschen auf andere Podcasts verweisen, die es so gibt und die vielleicht hörenswert sind. Ich bin über eine Folge ähm vom Best Practice AI Podcast gestolpert, dass der Host George Henner äh weiß nicht, ob du den schon mal gehört hast, kenne ich.

24:58null Ähm glaube ich eine relativ junge, aber so wie ich das wahrnehme relativ stark wachsende Publikation, wenn man so möchte. Ähm und der hatte den CEO von, ich glaube CEO Global sogar ähm von Lexis Nexus zu Besuch, Shan Fitzgerald und der hat ein bisschen was erzählt über seinen Take ähm dazu, wie sich das eigentlich verhält mit Daten und Technologie. Mhm.

25:23null Ähm und ich würde, glaube ich, gar nicht so sehr die äh Folge analysieren wollen jetzt, sondern einfach selber mal drüber sprechen und vor allen Dingen hören, was deine Gedanken so sind. Ähm, aber vielleicht so zur Einordnung. Ähm, die Frage war so ein bisschen, was ist eigentlich der Mode? Also, wie übersetzt man das? Der Burgraben. Genau. Also, die die Verteidigung.

25:44null Genau. Was was verteidigt eigentlich ähm ein Unternehmen oder eine Kanzlei heutzutage? Ähm und wahrscheinlich hätte man jedenfalls bis 2021 gesagt, Technologie wird da schon irgendwie auch eine Rolle spielen. Ähm dann gab es mal eine Weile die Überlegung, ob so Domäne spezifische Large Language Models entstehen würden und dann wären die das vielleicht auch, wenn man da viel Ressourcen investiert. Ähm und dann will man natürlich auch die verteidigen. Und jetzt stellen wir fest ähm dass die Large Language Models irgendwie immer breiter verfügbar werden. Gleichzeitig scheint dieser Free Ride 20$ pro Seed und dann ist es gut bei den ähm bei den Foundation Models auch vorbei zu sein.

26:26null Ähm und wenn man jetzt der CEO von einem Legal Information Provider ist, dann findet man natürlich die Daten, die die haben. Klar, die sind der Mode. Ja. Ähm und der sagt äh sie haben 200 Milliarden Records in der Datenbank. Ich nehme an, das wird relativ feingranular gemessen sein, aber ohne Zweifel werden Sie jedenfalls eine riesige Menge Daten haben.

26:49null Ähm gleichzeitig gibt's ähm immer noch relativ viel Halluzination. Ähm die Studien dazu sind ja kan bisschen kommen immer mit ein bisschen Verzögerung raus, aber ein bisschen was gibt es schon noch. Ähm und eine Schwierigkeit von Menschen, die Rechtsrat erteilen, ist es eben sicherzustellen, dass das, was man mit AI produziert, fehlerfrei ist. schon aus sozusagen berufsrechtlichen und Haftungsgründen will man das irgendwie vermeiden. Ähm er sagte irgendwie, es gibt über 1000 Gerichtsfälle, die ihm bekannt sind mit Halluzination. Das finde ich jetzt persönlich wieder gar nicht so viel. Ähm gibt halt so zwei, drei sehr prominente von großen Kanzleihen, das ist dann schon eher Genau, das ist das ist dann halt

27:33null schlecht. Ähm, man muss gleichzeitig aber auch immer ein bisschen aufpassen, dass man nicht dieser AI Fallacy unterlegt. Äh, ähm, die Richard Huskind ja so beschrieben hat. Also, mit AI müssen wir nur besser werden als Mensch, ne? Wir müssen nicht fehlerfrei werden, damit es ein Fortschritt ist. Ähm, genau. Und äh dann könnte man sich noch Gedanken dazu machen. Ich weiß nicht, ob der eine oder die andere das mitbekommen hat. Lexus Nexus partnert ja auch mit Harvey. Das heißt, ähm man könnte sich jetzt mal fragen, wie passt das eigentlich zueinander, dass er sagt, unsere Informationen sind eigentlich unsere Verteidigungsbastion.

28:09null Ähm, gleichzeitig Partnern wir mit so einem Technologieanbieter. Dazu hat er in dem Podcast gesagt, nur 1% aller Daten, die Sie haben, geht in diese HW Partnerschaft und die Daten bleiben bei Ihnen angeblich, darf damit kein Rack äh gemacht werden, also da dürfen die Angebote von Habi nicht verbessert werden, wenn man das mal so allgemein formulieren will.

28:28null Ähm ja, also da ähm finde ich steckt ein bisschen was drin. Ja. Ähm, also da ist bestimmt was dran, dass ähm Daten, die Qualität von KI Output natürlich gut die richtigen Daten vor allem ähm erhöhen. Dieses quantitative Argument gehe ich so überhaupt nicht mit. Das kommt immer daher, dass alle glauben, man braucht jetzt viele Daten, damit KI funktioniert, aber da muss man eben die beiden Ebenen unterscheiden.

28:56null KI Modell trainieren, viele Daten, sehr aufwendig und so weiter. Im Zweifel einfach in einem langen Prompt, weil wir mittlerweile eine Million Token Context Windows haben, die zwei richtigen Urteile mitschicken, auf die es hier ankommt, damit der entsprechende Textbaustein von der KI gut geschrieben werden kann, um mal ein konkretes Beispiel zu nennen. braucht ja gar nicht viele Daten, braucht einfach nur genau diese zwei Urteile.

29:19null Ja, und was da häufig ähm glaube ich viel wertvoller ist, ist eben einfach eine große Datenbank zu haben. Ja, und dann aus dieser Datenbank aber die ein D relevanten Fundstellen heraus zu destillieren und die dann wiederum im Rahmen des Prozesses, des Arbeitsprozesses zu verwenden. Und ich glaube auch für Kanzleien vor allem bedeutet es immer sich die Frage zu stellen, das aber kein neues Problem. Wo sind eigentlich Verlagsdaten unser Mode aus Kanzleisicht und damit ist es wird es ja auch der Mode des Verlags, weil dann können die das ja verkaufen, wenn es für die Kanzleien wichtig wird und man hat als Kanzlei den Vender Login, wenn man aufpasst.

30:00null Genau. Also ist dann sozusagen ist man dann aligned, wenn man z.B. eine Nation hat, die einen sehr großen mächtigen Verlag hat, dann ist klar, alle müssen bei dem kaufen. Ähm und umgekehrt muss man sich aber auch die Frage stellen, wo z.B. Wie wenn jetzt in der internationalen Wirtschaftskanzlei arbeitest, nutzen wir überhaupt Verlagsdaten und wo ist es nicht eigenes Erfahrungswissen, äh Mandatshistorie, Sektorwissen der Mandantin, wo die unterwegs ist, wenn du Biotech machst oder so, da muss ich natürlich da auskennen, wenn du Automotive machst da und so weiter und da kommt's auch gar nicht so sehr darauf an, was den Verlag irgendwie noch liefern kann. Und theoretisch müsste das doch eigentlich in der Civil Law

30:38null Jurisdiction noch ausgeprägter oder sozusagen andersrum der ähm dieser Bedarf an Grounding von AI Ergebnissen, also an der, wie sagt man, an der Validierung äh und an der Sicherstellung der Richtigkeit, die man als Kanzlei hat, ähm der ist ja in beiden Fällen groß, aber theoretischer in der Commonlaw äh Jurisdiktion viel stärker abhängig von Genau. wegen wegen wegen Präsidenzfällen viel viel stärker abhängig von der Verfügbarkeit eben dieser Präsidenzfälle, während in der Civil Law Jurisdiktion, das ja eigentlich weniger ausgeprägt sein sollte, oder?

31:13null Ja, würde ich auch so sehen und ich glaube ein ganz großes Gegenargument ist sozusagen Kanzlei internes management ist ein Mode für eine Kanzlei, weil die einfach auf Erfahrungswissen sitzt und viele wissen auch einfach noch in den Köpfen der Partnerin und Partner ist und da kommt's dann auf die Verlagswelt gar nicht so sehr an. Auf der anderen Seite gibt's eben auch kleinere Kanzleien, die vielleicht auch juristisch dann noch etwas anders arbeiten, die auch gerade schon mehr Verlagswissen einfach in ihren Ergebnissen nutzen und einfließen lassen. Klassiker ist so Verkehrsrechtsanwälte, die natürlich irgendwie die haben Level Playing Field, die haben alle dieselben Datenbanken, die haben alle dieselben Urteile. kennt

31:52null sich, man kennt die Urteile und das im Prinzip dann einfach immer das gleiche, nicht deslich gemeint, aber ist eine andere Art von Jura, als wenn du ähm irgendwie eine große M&L- Transaktion machst. Und da würde ich sagen, trifft es dann schon eher zu, dass in dieser Gruppe, wenn so ein Verlag kommt, entsprechendes Fachwissen mitliefert, ein gutes KI Modell da hinten anbindet, vielleicht noch mit so einem Rapper wie HW zusammenarbeitet. Da kann auf Knopfdruck dann schon ziemlich viel erstellt werden, wo eine Anwältin oder Anwalt dann auch sagt: "Ja, okay, gut, das übernehme ich einfach so und dafür bin ich auch bereit im Monat mehrere 100 € weil diese Zugänge sind natürlich teuer.

32:27null Es darf man auch nicht vergessen, das dann auch zu zahlen." Ja, das heißt, ähm eigentlich ist das gar nicht so ein richtiger ähm Widerspruch als Kanzlei ähm zu sagen, wir stellen uns da diverser auf und sagen, okay, wir versuchen am liebsten eigentlich unser eigener Verlag zu sein und die Zeiten, in denen ähm man Formular Handbuch Formular übernommen hat, die sind eigentlich eh lange vorbei.

32:51null Ja, klar. Ähm und gleichzeitig lizensieren wir die eben noch, solange das nützlich für uns ist. Aber was bedeutet das jetzt? Sagen wir mal, du würdest jetzt diesem mächtigen deutschen Verlag zufällig vorsitzen. Ähm sollte man, wenn man so einer ist, äh dann eher sagen, wir suchen uns auch einen Legalag AI Rapper und Partner mit dem sollte man das so machen, wie die das getan haben, was kaufen und gucken, wie das klappt. Hat man vielleicht schon verloren, weil jedenfalls die großen Einheiten da selber draus oder machen die es genau richtig? Was was wirst du sagen?

33:30null Also ich glaube, da muss man sich überlegen, ob man sein Geld eigentlich mit den großen Einheiten, den mittleren oder den kleinen verdient. M mein Bauchgefühl ist, dass die ihr Geld nicht mit den großen Einheiten verdienen, eben weil das schon immer so ist, dass die großen Einheiten ein anderes eine andere Art von Wissen auch an ihrer Mandantinnen und Mandanten verkaufen.

33:49null Und wenn ich dann eher in einem feingegliederteren Markt unterwegs bin und natürlich auch die Verwaltung und die Justiz mitdenken muss, dann hilft es glaube ich alles Formen von KI da irgendwie mit drin zu haben. So zumal man ja als Verlag auch eine gewisse Historie hat. Man hat viel Vertrauen im Markt und die kann man auch entsprechend leveragen auf diese neue Technologie.

34:12null Im Einzelfall mag das eine oder andere besser sein, aber da überhaupt was mit reinzubringen, was sozusagen auch Inhaus ist, ist glaube ich schon eine gute und clevere Strategie, wie das da gerade gefahren wird. Ja. Ja. Und ähm wenn man trotz der Daten, die zur Verfügung stehen, immer noch so 17 oder ich weiß gar nicht mehr, was die RLAB Studie von Stanford war, aber so 17, 18% irgendwie Halluzination hat, wird du sagen, das liegt daran, dass die Qualität der Kanzlei eigenen Daten noch nicht gut genug ist. Oder liegt das Problem bei den Verlagen oder ist es einfach das Level mit dem man lebt und dann ist eben ein Teil des Geschäftsmodells der Kanzlei zu finden?

34:54null Also ich glaube man müsste noch mal sich angucken, was in dieser Recklab Studie können wir vielleicht beim nächsten Mal nachliefern genau untersucht wurde, denn die ist ja auch schon von 2024, also wahrscheinlich. Genau, also die ist was älter. Ähm, ich glaube, da hat man fertige Schriftsätze sozusagen angeschaut und nicht nur die Extraktion von Daten in einem bestimmten Punkt, ob die richtig war. Und ich sag mal beim Schriftsatzerstellen, ich glaube, da hast du einfach so natürliche Probleme, die dir in den Weg kommen.

35:22null Also, du hast Daten, die erstmal aus irgendeiner Datenbank herausgezogen werden, Lexis Nexus Beispiel. Dann hast du Daten von der Mandantin, die müssen ja, du musst dann ja noch subsumieren. Das heißt, du hast auch sozusagen noch ein eigenes Ergebnis. Das macht dann teilweise die KI. Dann schickst es an deinen Partner, dann wird was umgestellt, dann hast du irgendwo ein Typ auf der Tastatur, den musst du bemerken. Also einfach so diese The Messiness of Real life würde ich das mal nennen. Und ähm da kommst du selbst bei perfekt funktionierenden KI Systemen, was den Retrieval Part angeht, in Situationen, wo du natürlich immer einen Laer in the Loop brauchst, bevor was rausgeht, der das noch mal auf Konsistenz, Stringenz

36:01null und so weiter, Rechtschreibung, Grammatik vielleicht nicht mehr so sehr wie früher. ähm durchschaut, noch mal durchdenkt und dafür wird man dann auch ein bisschen natürlich am Ende des Tages bezahlt, abgesehen davon, dass man auch Haftungsobjekt immer ist und schon aus diesem Grunde äh gute Arbeit machen sollte. Schöner äh Abschluss, würde ich sagen.

36:22null Gute Arbeit sollte man immer machen. Ähm ja, ich würde sagen, das äh war doch ein gutes Ende für diese Folge, oder? Haben wir noch was? Du hättest noch eine kurze dies [gelächter] Script ähm schöne Geschichte, vielleicht eine Minute zum Schluss. Ja, ich habe auf die Uhr geguckt und dachte, wir müssen zum Ende kommen, aber du hast völlig recht. Ähm wir hatten ja bis vor zwei Folgen irgendwie immer dieses "Ade erzähl mir noch was Schönes" und ich dachte, das hat mich eigentlich immer gefreut. Deswegen erzähle ich jetzt mal noch was Schönes. Äh und zwar mit lieben Grüßen an Professor Lin Dathos, falls er das sieht.

36:53null ähm der äh lehrt an der und forscht an der äh Universität in Sabrücken. Und [räuspern] äh es ist ja so, ich hatte erzählt, ich versuche Deskript so ein bisschen unters Volk zu bringen. Das heißt, man redet mit vielen Menschen, stellt den das vor und zeigt den das. Viele testen das dann auch so auch äh Herr Lina Ratos und ähm dann hört man manchmal nichts mehr und denkt sich so, na ja, okay, mir fehlt auch ein bisschen, ne, es gibt irgendwie 1000 Jura ProfS, ich kann nicht allen hinterher schreiben, danach fehlt mir die Zeit. Ähm, der war total interessiert und offen und hat gesagt, ich importiere hier mein Zeug und probier das mal aus, ne? Wir haben ja diesen Importer, der lärt seine Worddatei hoch, dann gibt er das seinen

37:32null Studies und dann geht es los und dann habe ich nichts mehr gehört. M und irgendwie ja so ein bisschen aus dem Blick verloren. Jetzt anderthalb Jahre später bekam ich so eine E-Mail, in der sagte, ja ähm er würde das jetzt gerne aktualisieren, ähm ob wir dabei unterstützen können und was äh man denn da machen würde. Und natürlich unterstützen wir dabei, keine Frage.

37:51null Ähm, aber das Schöne war eigentlich, dass so jemand, von dem ich sagte, na ja, okay, habe vielleicht nicht überzeugt oder so, passt für ihn nicht, ähm dann halt wieder kam. Und äh für alle, die es interessiert und die was zum Kapitalgesellschaftsrecht äh lernen wollen, ähm Grundzüge des Kapitalgesellschaftsrechts ähm wird jetzt also bald aktualisiert und im Moment noch in der ersten Auflage verfügbar sein und ist auch äh dafür herzlichen Dank an Herrn Lina Datus ähm Open Access verfügbar. Also cool, auch wer noch keine Campuslizenz hat oder keinen Premium Account, kann das trotzdem lesen. Ähm, ich fand aber einfach nur schön, dass es manchmal passiert, dass man Leute so denkt, ja, war nett, aber war vielleicht nichts und

38:31null dann kommen sie doch noch mal wieder und man stellt fest, die haben das die ganze Zeit genutzt und sind irgendwie zufrieden. Spricht dafür, dass ihr eure User nicht total fein granular trackt. Nee, [gelächter] genau, das das machen wir nicht. Äh und man kriegt von uns auch nicht solche äh äh Sven von Kleinanzeigen oder Pinterest oder so äh Daily Digest äh sondern ähm ja, wir lassen die Leute auch in Ruhe, wenn sie keine Lust haben, das zu benutzen. Das ja auch okay und umso schöner, wenn sie dann wiederkommen und Lust haben.

39:00null Cool, dann vielen herzlichen Dank, dass ihr Lust hattet, hier heute dabei zu sein. Äh liken, subscriben und so weiter. Tralala. Aber vor allem bitte [musik] jemandem davon erzählen, wenn es euch Mehrwert liefert, was wir hier tun. Da fließt eine Menge Arbeit rein. Vielen Dank, Sven auch natürlich wieder für deine Mühe.

39:17null Ich danke dir. War sehr schön. Wir sehen uns in zwei Wochen wieder. Lasst ein Abo da oder ein Like. Ja, bis dahin. Macht's gut. Ciao. Ciao. Ciao. [musik] [musik]