Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von 眉ber 60 Abschnitten aus unserem vollst盲ndigen Bericht mit dem Titel: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Bitte laden Sie den vollst盲ndigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu 眉berpr眉fen.
IP-Risikobewertung in Datenfl眉ssen
Datenerhebung und -speicherung:
Eine Studie der World Intellectual Property Organization (WIPO) aus dem Jahr 2023 ergab, dass rechtliche KI-Systeme bei der Datenaufnahme zunehmend automatisierte IP-Erkennungsalgorithmen einsetzen.[54] Die Herkunft der Dateneingaben ist von Bedeutung, da sie die Zuverl盲ssigkeit eines bestimmten KI-Outputs beeinflusst. Blockchain-basiertes Herkunfts-Tracking ist eine Methode zur L枚sung dieses Problems, indem ein unver盲nderliches Datenprotokoll erstellt wird, w盲hrend gleichzeitig die Vertraulichkeit gewahrt bleibt.[55]
Anwaltskanzleien, die eigene Legal-AI-Tools entwickeln m枚chten, werden Zugang zu einem gro脽en Volumen an Mandantendaten haben. Ein Bericht der London School of Economics aus dem Jahr 2024 prognostiziert, dass eine der gr枚脽ten Herausforderungen f眉r solche Kanzleien bei der Entwicklung von KI-Tools darin bestehen wird, die Balance zwischen der Erstellung hochwertiger Trainingsdatens盲tze unter Verwendung sensibler Informationen und dem Schutz der Privatsph盲re von Einzelpersonen zu finden.[56]
Das Risiko einer Verletzung von IP entsteht beim Training generativer KI-Modelle auf gro脽en Datens盲tzen.[57] Dieses Thema wurde in den vergangenen Jahren gerichtlich verhandelt, wobei bemerkenswerte F盲lle eine US-Klage der New York Times umfassen, in der behauptet wird, dass OpenAI und Microsoft ihre Modelle mit Artikeln der New York Times trainiert haben,[58] sowie eine Klage von Getty Images im Vereinigten K枚nigreich gegen Stability AI, in der behauptet wird, dass deren Bilder zum Training des Modells von Stability AI verwendet wurden.[59] Beide F盲lle sind noch anh盲ngig und werden ma脽geblich daf眉r sein, wie der Modelltrainingsprozess k眉nftig gestaltet wird.
"Es besteht immer das Risiko, Urheber- und Vertraulichkeitsfragen zu verletzen, die wir bei Legal AI ber眉cksichtigen m眉ssen. Als Unternehmen arbeiten wir bei der Zusammenarbeit mit Mandanten fast immer unter NDA. Die Eingabe von Vertragsdetails oder anderen Informationen zur Gesch盲ftsangelegenheit kann einen Versto脽 gegen die Vertraulichkeitspflicht darstellen."
Aleksandra Kozikowska, Solicitor (Construction and Engineering), UK
Ausgabenerstellung:
Legal-AI-Tools wie Thomson Reuters' CoCounsel k枚nnen die Effizienz in der Rechtsrecherche steigern, indem sie Zitierungen von Rechtsprechung in den Ergebnissen liefern.[60]
