Auf einem Transatlantikflug habe ich vor kurzem zufällig den Film "Her" gesehen, einen futuristischen Film über eine Figur namens Theodore, der sich in sein Betriebssystem verliebt (so etwas wie eine viel anspruchsvollere Version von Apples Siri). Was den Film jedoch wirklich interessant macht, ist, dass das Betriebssystem, das sich selbst Samantha nennt, sich tatsächlich in Theodore verliebt - verrückt, besessen, besitzergreifend, kann nachts nicht mehr schlafen vor Liebe.
Anfangs nahm ich an, dass dieses Betriebssystem Theodore nur vorgaukeln konnte, dass es tatsächlich Gefühle für ihn hegt. Als Samantha jedoch im Laufe des Films zugeben muss, dass sie gleichzeitig auch in mehrere andere verliebt ist, begann ich zu verstehen: Dieses Betriebssystem ist so fortschrittlich, dass es nicht nur wie ein Mensch lernen kann, sondern sogar die Fähigkeit hat, Gefühle wie ein Mensch zu entwickeln.
Als der Film zu Ende war, nahm ich meine Kopfhörer ab und fragte den CTO meines Unternehmens, einen technischen Visionär namens Lowell Stewart, der den Film ebenfalls gesehen hatte, wie weit in der Zukunft so etwas sein könnte. Lowell kommt natürlich aus der realen Welt der agilen Entwicklung, Scrum, Coding Sprints, Bug Reports usw. Ich werde also nicht im Detail auf seine Antwort eingehen. Unnötig zu sagen, dass ich den Eindruck habe, dass es noch eine Weile dauern könnte.
"Ich nehme Vorher und Nachher für 50, Alex"
Wenn jemand etwas anderes weiß, dann ist es Mike Rhodin, der die hochentwickelte Watson-Gruppe von IBM leitet. Auf einer kürzlich an der Harvard Law School abgehaltenen Konferenz über disruptive Innovationen erläuterte Rhodin einen großen Paradigmenwechsel, der sich in der Datenverarbeitung anbahnt - der Übergang von einem deterministischen Programmiermodell (wir schreiben Code, um ein Ergebnis zu bestimmen) zu einem probabilistischen Modell, einer statistischen Analyse riesiger Datenmengen, die Computern helfen soll, weit über die Bearbeitung relationaler Daten hinauszugehen.
Was Rhodin und sein Team anstreben, ist kognitive Software - echte künstliche Intelligenz, die Wörter in ihren syntaktischen Beziehungen analysieren und die Bedeutung ableiten kann. Es war die Watson-Gruppe, die den Supercomputer gebaut hat, der Harvard- und MIT-Studenten in der TV-Spielshow Jeopardy schlagen konnte.
Auf den ersten Blick scheint die Vorstellung, dass ein Computer mehr triviale Fakten auf Lager hat als ein Mensch, nicht sehr beeindruckend zu sein, aber das Gewinnen bei Jeopardy geht weit über das Wiederkäuen hinaus. Die Kategorienamen (wie der in der obigen Überschrift) sind oft selbst raffinierte Wortspiele, die als Anhaltspunkte für eine Antwort auf eine Frage dienen, die ein Kandidat auf der Grundlage von Kenntnissen der Geschichte, der Populärkultur und darüber hinaus bilden muss, und zwar in einer komplexen Beziehung, die früher nur ein menschliches Gehirn (und zwar ein wirklich kluges) herausfinden konnte.
Einzeiler und der Weg nach vorn
Rhodin weist darauf hin, dass es sich bei den Jeopardy-Fragen - so knifflig sie auch sein mögen - um Einzeiler handelt, die der Computer Watson zum Zeitpunkt der Jeopardy-Herausforderung beantworten konnte. Er weist aber auch darauf hin, dass Watson einige der Fragen falsch beantwortet hat. Rhodin geht dann auf das Problem längerer, komplexerer Sprachblöcke ein, deren Analyse viel mehr Raffinesse erfordert - die Fähigkeit, Fragen zur Sprache zu formulieren, die erst dann beantwortet werden können. Für diese Art der Analyse muss die Fähigkeit, wie ein Mensch zu denken und zu lernen, in einem Computer nachgebildet werden, und diese Art von Funktionalität ist das, was das Watson-Team anstrebt.
Zurück zu Samantha und die Unterbrechung der juristischen Dienstleistungen
Wenn Rhodin glaubt, dass so etwas wie Samantha in den nächsten zwei oder drei Lebenszeiten möglich ist, dann hat er das in seiner Harvard-Präsentation sicher nicht angedeutet. Rhodin geht sogar so weit zu sagen, dass Technologien wie Watson Anwälte nicht ersetzen werden, sondern vielmehr deren Fähigkeiten verbessern werden, enorme Datenmengen spontan zu synthetisieren und selbst zu besseren Schlussfolgerungen zu gelangen.
Rhodin bezieht sich natürlich speziell auf Sachverhalte, die einfach zu komplex sind, um in irgendeinem System - sei es ein deterministisches, ein probabilistisches oder ein anderes - kodiert zu werden. Natürlich eignen sich auch andere Arten von Rechtsangelegenheiten gut für die Automatisierung von Prozessen (z. B. die Zusammenstellung von Dokumenten), und es stehen heute bewährte Technologien zur Verfügung, die es ermöglichen, das Fachwissen erfahrener Juristen in Systemen zu kodieren, die von anderen genutzt werden können.
Die zwingende Frage...
Die zwingende Frage, die sich mir stellt, ist folgende: Wenn ein kognitives System in absehbarer Zeit in der Lage sein wird, einen Textblock so zu dekonstruieren, wie es ein Mensch könnte, ist es dann möglich, dass ein kognitives System tatsächlich juristische Dokumente von Grund auf neu verfassen könnte? Ich bin zwar kein Experte, aber diese Art von Funktionalität klingt fast wie Samantha. Sagen wir einfach, ich halte nicht den Atem an.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag wurde ursprünglich veröffentlicht auf HotDocs.com. Im Juni 2024 erwarb Mitratech die fortschrittliche Dokumentenautomatisierungsplattform HotDocs. Der Inhalt wurde seither aktualisiert und enthält nun Informationen, die auf unser Produktangebot, Änderungen der Vorschriften und die Einhaltung von Vorschriften abgestimmt sind.
