Ein Typ hat an einem Dienstag ein Projekt namens Mike ausgeliefert. Zwei Commits. Acht Stunden alt. Als ich ins Bett ging, hatte es 130 Sterne auf GitHub und war an der Spitze von Hacker News.
Mike ist ein quelloffener Klon von Harvey und Legora. Selbst hostbar, eigener API-Schlüssel, keine Pro-Sitz-Preise. Der Code selbst ist rau - jemand in den Kommentaren wies richtig darauf hin, dass es im Grunde ein Supabase-Authentifizierungsaufruf und fünf Datenbanktabellen sind. Aber das ist nicht wirklich der Punkt.
Wichtige Fakten
- CourtListener des Free Law Project hostet 250 Millionen Seiten US-Gerichtsdaten kostenlos, und die meisten Legal AI Startups trainieren darauf, ohne dies anzuerkennen.
- Das Caselaw Access Project von Harvard digitalisierte 360 Jahre US-Rechtsprechung: 6,9 Millionen Fälle, seit 2024 vollständig offen.
- HAQQ bedient über 17.000 Rechtsteams in über 200 Gerichtsbarkeiten, während nicht-differenzierende Infrastruktur Open Source bleibt.
Der Punkt ist die Reaktion.
Hunderte von Kommentaren. Reddit-Threads. LinkedIn-Debatten. Anwälte fragten, warum ihre Mitarbeiter nicht einfach am Wochenende etwas Ähnliches entwickeln könnten. Entwickler fragten, warum dies nicht schon vor fünf Jahren passiert war.
Ich habe das Ganze zweimal gelesen. Und je mehr ich las, desto mehr fühlte es sich wie ein Moment an. Nicht weil Mike selbst etwas umwälzen wird - das wird es wahrscheinlich nicht. Sondern weil Legal Tech endlich den Open-Source-Virus gefangen hat, und wenn das einmal anfängt, kann man es nicht mehr zurückdrehen.
Warum der Rechtsbereich der letzte war, der hier ankam
Jede andere Branche bekam Open Source schon vor Jahren. Das Gesundheitswesen hat OpenMRS. Fintech hat Hyperledger. E-Commerce hat Magento. Sogar die langweiligen Ecken der Unternehmen haben ihr Ding.
Im juristischen Bereich gab es im Grunde nichts. Und die Gründe lagen nie in der Technologie.
Der erste Grund ist, dass Anwaltskanzleien durch Ineffizienz Geld verdienen. Entschuldigung - ich weiß, das klingt hart. Aber die abrechenbare Stunde schafft einen perversen Anreiz: Wenn Sie eine 10-Stunden-Aufgabe auf 1 Stunde automatisieren, haben Sie gerade 9 Stunden Umsatz gelöscht. Warum sollte also ein Partner zu einem Projekt beitragen, das genau das tut?
Der zweite Grund ist die Geheimhaltung. Kanzleien hüten ihre Schriftsatzsammlungen und Vorlagen wie Betriebsgeheimnisse, weil sie es irgendwie auch sind. Man kann seine Prozessstrategie nicht quelloffen machen, wenn man sie vielleicht nächsten Monat gegen die Kanzlei auf der anderen Straßenseite einsetzen wird.
Der dritte Grund ist die Angst vor Lizenzierung. Anwaltskammern sind nicht schnell. Compliance-Teams geraten bei GPL in Panik. Die meisten Rechtsberater, die die Worte 'Open Source' lesen, stellen sich einen Teenager im Kapuzenpulli vor, der Klientendaten stiehlt, und nicht einen Linux-Kernel-Maintainer.
Und der vierte Grund - der, über den niemand genug spricht - ist, dass Thomson Reuters und LexisNexis ihre 'Gräben' um Daten herum gebaut haben, nicht um Software. KeyCite und Shepard's sind Taxonomien, deren Aufbau Jahrzehnte dauerte. Ihre Replikation kostet Hunderte von Millionen. Selbst wenn man einen Open-Source-Legal-Stack liefern wollte, war die darunterliegende Datenschicht verschlossen.
Das ist die Welt, in der wir gearbeitet haben. Es ist auch die Welt, die langsam anfängt zu bröckeln.
Was gerade tatsächlich gebaut wird
Ich führe eine fortlaufende Liste. Einige davon sind Jahre alt und bekommen endlich Aufmerksamkeit. Einige wurden diesen Monat ausgeliefert. Der Bereich ist viel größer, als die meisten Leute denken. Lassen Sie mich versuchen, es zu organisieren.
Die Datenschicht - die Grundlage, auf der alles andere steht
Free Law Project ist die am meisten unterschätzte Organisation im Bereich Legal Tech. Sie betreiben CourtListener (250 Millionen Seiten US-Gerichtsdaten, kostenlos), RECAP (eine Browser-Erweiterung, die Bundesgerichtsakten aus PACER in den öffentlichen Bereich überträgt), eyecite (den De-facto-US-Zitierparser) und Juriscraper (Python-Scraper für Hunderte von US-Gerichten). 138 Repositories. Die meisten Legal AI Startups trainieren mit ihren Daten und erwähnen sie nicht. Das sollten sie aber.
Harvards Caselaw Access Project digitalisierte 360 Jahre US-amerikanisches Fallrecht. 6,9 Millionen Fälle, seit 2024 vollständig offen zugänglich. Wenn Sie etwas entwickeln, das amerikanische Rechtspräzedenzfälle benötigt, ist dies Ihr Ausgangspunkt.
Pile of Law - 256 GB juristischer Texte aus 35 Unterkorpora, gehostet auf Hugging Face. Das Nächstbeste zu 'The Pile' für das Recht. Nahezu jedes offene juristische LLM wird mit einem Teil davon trainiert.
Find Case Law (UK National Archives) - Urteile des Vereinigten Königreichs, veröffentlicht als maschinenlesbares LegalDocML XML, mit Atom-Feeds. Dies ist das Goldstandard-Schema. Andere Länder sollten es kopieren.
EUR-Lex / Cellar - Alle EU-Gesetze und die Rechtsprechung des EuGH, mit einem SPARQL-Endpunkt. Wahrscheinlich das am besten strukturierte offene Rechtskorpus der Welt. Außerhalb der Wissenschaft untergenutzt.
OpenLegalData ist das deutsche Äquivalent - kostenlose deutsche Gerichtsentscheidungen, normalisiert über fragmentierte offizielle Portale hinweg.
Indian Legal Corpus / InLegalBERT vom IIT Kharagpur umfasst Urteile des indischen Obersten Gerichtshofs und der Hohen Gerichte. Die meisten Gerichtsbarkeiten außerhalb der USA sind kritisch unterversorgt, und Indien ist eine der wenigen mit ernsthafter offener Korpusarbeit.
Brasilien verfügt über von der Community erstellte Wrapper um die CNJ DataJud API, die über 100 Millionen Fallakten zugänglich machen - von der Community gepflegt, fragil, wichtig. Gleiches Muster: technisch öffentlich, praktisch nicht scrapbar, bis jemand die Brücke quelloffen macht.
Legal Data Hunter ist ein kleines Beispiel für den "Long Tail" hier - ein Scrapy + FastAPI-Projekt, das Gesetze und Amtsblattveröffentlichungen auf Regierungswebsites sucht und normalisiert. Kein Flaggschiff, aber bezeichnend. Legal AI läuft auf Hunderten von Solo-gepflegten Scrapern wie diesem. Sie sind das unsexy Rückgrat, das niemand finanziert.
- die HAQQ Legal Agent Studie (1.372 Long-Horizon-Aufgaben)
- HAQQ Legal Benchmark, unser Open-Source-Zivilrechts-Benchmark
- Unser Feldschbericht zu Anthropic's Rechts-Webinar
- Free Law Project
- Caselaw Access Project (Harvard)
- Pile of Law (Hugging Face)
- Find Case Law (UK)
- EUR-Lex
- OpenLegalData
- InLegalBERT
NLP-Bibliotheken und offene Gewichte
Blackstone - spaCy Pipeline für juristische Texte aus dem Vereinigten Königreich und dem Commonwealth. Seltenes, nicht-amerikanisches juristisches NER.
LexNLP - Python-Bibliothek zum Extrahieren von juristischen Entitäten, Zitaten, Zeitspannen, Geldbeträgen, Parteien. Vor-LLM, aber immer noch in der Hälfte der kommerziellen Tools enthalten, von denen Sie gehört haben.
Legal-BERT (nlpaueb) - BERT vortrainiert auf EU-Gesetzgebung, EMRK, US-Verträgen. Über tausendmal zitiert. Grundlegend.
Saul (Equall.ai) - Das erste Open-Weights LLM, das auf juristischen Korpora weitertrainiert wurde. Beweist, dass das Rezept 'domain-pretrain a Llama' für das Gesetz funktioniert.
CUAD (Atticus Project) - 13.000 von Experten gekennzeichnete Klauseln aus 510 Verträgen, 41 Kategorien, CC BY 4.0. Fast jedes Vertrags-KI-Produkt weltweit trainiert oder evaluiert mit CUAD, ob sie es zugeben oder nicht.
Benchmarks
LegalBench - 162 juristische Argumentationsaufgaben, von Anwälten entworfen, von Stanford und Hazy Research. Der Benchmark, über den die führenden Labs jetzt berichten. Ersetzt LexGLUE in der Praxis.
LexGLUE - die ältere Suite (EGMR, SCOTUS, EUR-Lex, LEDGAR, CaseHOLD, UNFAIR-ToS). Immer noch nützlich, um OSS-Modelle ehrlich zu vergleichen.
Legal Benchmarks AI ist die praxisorientierte Version. Anbieterunabhängig. Ihr Benchmark für die Vertragsgestaltung hat 14 Tools und eine Reihe menschlicher Anwälte in dasselbe Bewertungssystem eingeordnet, offene Methodik. Man kann nicht verbessern, was man nicht messen kann, und bis vor kurzem hat niemand Legal AI ernsthaft gemessen.
AI-Anwendungen, Agenten und Fähigkeiten
Mike - der Liebling von Hacker News. Grober Code, echtes Signal.
Lawvable / awesome-legal-skills ist die, zu der ich immer wieder zurückkehre. Ein kuratiertes Verzeichnis von SKILL.md-Dateien, die von tatsächlichen Praktikern von Clifford Chance, Baker McKenzie und anderen geschrieben wurden. Geben Sie eine davon in Claude, Codex, Gemini CLI oder ein beliebiges Tool ein, das das Format unterstützt, und Sie haben ihm beigebracht, eine Klassifizierung nach dem EU AI Act, eine DSGVO-Verletzungsbewertung, eine NDA-Triage oder eine référé-Zuweisung auf Französisch durchzuführen. Über vierzig Fähigkeiten, das letzte Mal, als ich nachgesehen habe, und wöchentlich kommen neue hinzu. Näher daran, wie juristisches Wissen tatsächlich zwischen Menschen ausgetauscht wird, als jedes monolithische AI-Produkt, das ich gesehen habe.
Offenlegung: HAQQ ist ein Co-Maintainer von awesome-legal-skills.
lawskills-hub (Harvard LIL) ist der institutionelle Cousin. Ein Community-Register von Agentenfähigkeiten für juristische Arbeitsabläufe, kuratiert vom Library Innovation Lab der Harvard University. Gleiches Muster, anderes Vertrauenssignal. Die Tatsache, dass Harvard seinen Namen auf ein Kompetenzregister setzt, zeigt, dass das Format Bestand haben wird.
anthropic-skills - Das offizielle Skill-Repository von Anthropic. Praktiker forken Subsets für die juristische Arbeit. Hier entstand der SKILL.md-Standard. Anthropic hat im April 2026 auch ein 'Claude for Legal'-Plugin veröffentlicht; ihr eigenes Rechtsteam nutzt Skills intern und hat dies ziemlich öffentlich gemacht.
Atticus Project - eine gemeinnützige Organisation hinter CUAD und einer wachsenden Bibliothek von NLP-Tools für Verträge. Das nächste, was Legal AI einem akademischen Normungsgremium gleicht.
ContraxSuite (LexPredict) - Open Core Vertragsanalyseplattform. Vor-LLM, GPL-lizenziert, aber die vollständigste OSS-Vertragsprüfungs-Pipeline, die je gebaut wurde. Altert gut als Baseline.
Harvard LIL's OLAW - offene juristische AI-Werkbank für RAG-Forschung, die AI mit juristischen APIs wie CourtListener integriert.
Die juristischen Cookbooks von LangChain und LlamaIndex sind keine juristischen Projekte, aber sie sind die Grundlage, auf der jede juristische RAG-Demo läuft. Es lohnt sich zu wissen, wo die SEC/EDGAR-Lader, Muster zur Vertragskonkretisierung und Hilfen zur Zitationen-Erdung zu finden sind.
LawGPT, ChatLaw, DISC-LawLLM, Lawyer LLaMA und eine lange Reihe akademischer juristischer LLM-Projekte auf Hugging Face. Die meisten sind Forschungsprototypen, die den Kontakt mit der realen Praxis nicht überleben - aber einige der chinesischsprachigen (ChatLaw, DISC-LawLLM von Fudan) sind wirklich gut und außerhalb Chinas unterverwendet.
Casetext-ähnliche RAG-Demos sind inzwischen eine eigene Kategorie - es gibt eine kleine Armee von Einzelentwicklern, die 'Harvey-Klone in 200 Zeilen' mit LlamaIndex oder LangChain auf CourtListener herausgeben. Die meisten sind Spielzeuge. Einige verwandeln sich leise in echte Produkte.
GitHub-Themen wie gpt-legal-chatbot, legal-rag und legal-agent bringen jeden Monat Dutzende von Projekten hervor. Die Qualität ist extrem unterschiedlich. Es lohnt sich, sie zu scannen, wenn Sie vor dem Bau frühere Arbeiten recherchieren.
- Mike (mikeoss.com)
- awesome-legal-skills (Lawvable)
- lawskills-hub (Harvard LIL)
- anthropic-skills
- Atticus Project
- ContraxSuite
- LangChain
- LlamaIndex
Was HAQQ für die Allgemeinheit bereitgestellt hat
Ich sollte diesen Teil präzisieren, da Sie danach gefragt haben.
Nomos ist unsere quelloffene, agenten-native Rechtsschnittstelle. Selbst-hostbar. Skills-first. Entwickelt, um das 'Cursor für Juristen' zu sein, in dem Sinne, dass die Legal AI Engine und der Anwalt beide gleichrangige Benutzer desselben Arbeitsbereichs sind. Wir nutzen es intern für HAQQ-Arbeiten.
LegalMD ist ein Markdown-Dialekt für Rechtsdokumente - vier typisierte Primitive (`@party`, `@cite`, `@clause`, `@deadline`) mit einem TypeScript-Parser, einem Resolver, der Zitate anhand offener Rechtsdaten verifiziert, zwei Rendereinheiten (HTML und JSON) und einer VS Code-Erweiterung. MIT-lizenziert. Die These ist, dass Anwälte Verträge im Jahr 2026 nicht mehr in DOCX schreiben sollten, genauso wenig wie Entwickler Code in Word schreiben sollten. Früh, aber lieferbar.
Master Claude for Legal ist ein Community Skill Pack. Fünf funktionierende Starter-Skills (NDA-Triage, Mehrparteien-Versionsabgleich, Meeting-Briefing, Zitationsprüfer, Statussynthese), Referenzdokumente zur Privilege-Architektur und MCP-Berechtigungs-Härtung, drei Vorlagen (firmeneigene KI-Richtlinie, kundenorientierte Datenerklärung, Lieferanten-Sicherheitsfragebogen). MIT. Erstellt als Langversion des Webinars Claude for Legal Teams von Anthropic - zwanzigtausend Anmeldungen, einundfünfzig Fragen, die Hälfte davon unbeantwortet.
awesome-legaltech ist genau das, wonach es klingt - eine kuratierte Liste von Legal Tech-Projekten, Open Source wo möglich, kommerziell wo wissenswert. Beiträge sind willkommen.
awesome-legal-skills ist das oben erwähnte Lawvable-Register. Wir pflegen es gemeinsam.
Legal Data Hunter - unsere interne Scraper-Schicht zum Auffinden von Gesetzen, Verordnungen und Amtsblattpublikationen auf Regierungsseiten in den Jurisdiktionen, in denen wir tätig sind. Teile davon sind bereits öffentlich. Mehr davon wird in den nächsten zwei Quartalen Open Source, wenn wir das Schema standardisieren.
Es kommt noch mehr. Einiges davon befindet sich in privaten Repositories, bis es stabil genug ist, um uns nicht in Verlegenheit zu bringen. Das Prinzip ist konsistent: Alles, was keine Kernproduktdifferenzierung darstellt, wird an die Allgemeinheit zurückgegeben. Parser, Schemata, Scraper, Evaluierungs-Harnesses, Skill-Register - nichts davon ist HAQQs Alleinstellungsmerkmal. Unser Alleinstellungsmerkmal sind die Tiefe der Jurisdiktion, firmenspezifisches Training und die Produktschicht, die all dies für einen praktizierenden Anwalt nutzbar macht.
HAQQ AI kostenlos testen
Erleben Sie KI-gestützte juristische Recherche und Entwurf
Dokumentenautomatisierung, A2J, E-Discovery
Docassemble gibt es schon ewig und betreibt Selbsthilfesysteme für Gerichte in mehreren US-Bundesstaaten. Wenn Sie jemals ein kostenloses Gerichtsformular online ausgefüllt haben, besteht eine gute Chance, dass Docassemble dahintersteckte. Ruhig, langlebig, gebaut von einem Anwalt und Programmierer, der einfach immer weitergeliefert hat.
Open Decision ist die modernere, webnative Antwort aus Berlin. MIT-lizenzierter Entscheidungsbaum-Builder für juristische Selbsthilfe. Aktiv.
Suffolk LIT Lab's Document Assembly Line - basiert auf Docassemble, automatisiert Gerichtsformulare in US-Bundesstaaten. Open Source, gut gepflegt, zutiefst unsexy, zutiefst wichtig.
Aleph (OCCRP) - investigative Dokumentenplattform, die OCR, NER und dokumentenübergreifende Suche in großem Maßstab durchführt. Nicht juristisch spezifisch, aber es ist die OSS-Entsprechung, die Relativity oder Nuix am nächsten kommt, für Ermittlungen und streitfallbezogene Arbeit. Journalisten nutzen es. Anwaltskanzleien für Kläger sollten es auch.
opensource.legal - OpenContracts für Anmerkungen, Docxodus für das Redlining von DOCX in WebAssembly, Python-Redlines, CAML zum Markieren juristischer Artikel. Langweilige Infrastruktur, enorm wertvoll.
SALI Alliance LMSS taxonomy - kein Code, aber eine offene Ontologie, die jedes ernstzunehmende Legal AI-Projekt irgendwann übernimmt. Es lohnt sich zu wissen, dass es sie gibt.
GitHub's Open Source Guide on legal stuff ist kein Produkt, aber wenn Sie in diesem Bereich tätig sind und den Unterschied zwischen MIT, Apache 2.0 und AGPL nicht verstehen, lesen Sie es, bevor Sie etwas veröffentlichen.
Ich habe ein Dutzend weitere weggelassen. ROSS-ähnliche Überlebende, Smart-Contract-Experimente, Nischen-Regional-Scraper, halbfertige Hackathon-Repos, die sich leise in Infrastruktur verwandelt haben. Das Ökosystem ist jetzt real. Vor zwei Jahren passte die gesamte OSS Legal AI-Landschaft auf eine Folie. Das geht jetzt nicht mehr.
- Docassemble
- Open Decision
- Suffolk LIT Document Assembly Line
- Aleph (OCCRP)
- opensource.legal
- SALI Alliance
- GitHub Open Source Guide - Legal
Das, worüber niemand spricht: Daten
Hier ist der Teil, der nicht auf die Marketingseite passt.
Der Engpass bei Legal AI sind nicht die Modelle. Es ist nicht einmal das Tooling. Es sind die Daten.
Die Arbeit, die für Klienten wirklich zählt - Memos, Vertragsdokumente, Discovery-Produktionen, Vergleichsvereinbarungen, interne Beratung, die Korrekturen, die ein Senior Partner um 2 Uhr morgens vornimmt - ist privilegiert, vertraulich oder vertraglich in den Kanzleien eingeschlossen. Nichts davon kann veröffentlicht werden. Nichts davon kann öffentlich bewertet werden. Nichts davon kann verwendet werden, um eine Legal AI Engine zu trainieren, die eine andere Kanzlei sehen wird. Das von mir zuvor erwähnte Heppner-Urteil hat dies nur noch deutlicher gemacht.
Was offen bleibt - veröffentlichte Meinungen, Gesetze, EDGAR-Einreichungen, die 510 CUAD-Verträge - ist ein winziger, nicht repräsentativer Ausschnitt. Berufungsgerichte. Börsennotierte Unternehmen. Englischsprachig. US-lastig. Deshalb wirken Benchmarks wie LegalBench eng gefasst. Deshalb überfordern Vertragsmodelle CUAD. Deshalb ist das eigentliche Alleinstellungsmerkmal jedes seriösen Legal AI-Anbieters eine private Datenpipeline, keine Architekturentscheidung.
Dies schafft eine strukturelle Obergrenze für Open Source. OSS kann hervorragende Infrastruktur (eyecite, Juriscraper, Docassemble, Aleph, Open Decision) und hervorragende Legal AI Engines für öffentliche Daten (Legal-BERT, Saul, InLegalBERT) liefern. Aber es kann den Kreislauf der Arbeitsergebnisse, die die tatsächliche Praxis definieren, nicht schließen. Man kann nicht Open Source machen, worauf man keinen Zugriff hat.
Die interessante OSS-Front ist also nicht 'Open GPT für Recht'. Es ist die föderierte Bewertung. Generierung synthetischer Daten. Datenschutzfreundliches Fine-Tuning. Skill-Marktplätze, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten privat zu halten und Verhaltensweisen zu teilen. Das ist der Bereich, in dem Open Source im Jahr 2026 immer noch echte Hebelwirkung hat, und es ist der Bereich, der mich am meisten begeistert.
Die Konsequenz ist übrigens, dass die öffentliche rechtliche Datenschicht wichtiger ist denn je. Jede Regierung, die ihre Gesetze und Rechtsprechung in maschinenlesbarer Form öffnet, erweitert die Oberfläche, auf der Open Source zu gleichen Bedingungen konkurrieren kann. Die britischen National Archives haben es mit LegalDocML auf den Punkt gebracht. Die EU hat das meiste davon mit EUR-Lex richtig gemacht. Die meisten anderen Jurisdiktionen, einschließlich derer, in denen HAQQ tätig ist, haben dies nicht getan. Das sehen wir jeden Tag. Gesetze in PDFs eingeschlossen. Gerichtsentscheidungen einmal veröffentlicht und nie indexiert. Gesetzblätter, die nur als gescannte Bilder existieren. Solo-Entwickler, die Scraper wie Legal Data Hunter bauen, um dies Gesetz für Gesetz zu beheben.
Wenn Sie wissen wollen, wo der eigentliche Engpass liegt, dann ist er dort.
Die Argumente, die ich immer wieder sehe, und was ich tatsächlich denke
Jedes Mal, wenn eines dieser Projekte auf Hacker News oder Reddit landet, tauchen die gleichen Argumente auf. Lassen Sie mich die durchgehen, die ich interessant finde.
Es ist nur ein Wrapper um ein LLM.
Ja. Das gilt auch für Cursor. Das gilt auch für Harvey. Das gilt, offen gesagt, für das meiste, was derzeit in jeder AI-Branche auf den Markt kommt. Der Wrapper ist der Ort, an dem das Produkt lebt - Zitationsgenauigkeit, Dokumentenhandling, Workflow-Orchestrierung, Bereitstellungsmodell, Sicherheitslage. Zu sagen 'es ist nur ein Wrapper' ist wie zu sagen 'Ihr Auto ist nur ein Chassis um einen Motor'. Technisch wahr. Völlig am Punkt vorbei.
Copyleft wird die Unternehmensakzeptanz töten.
Dem stimme ich tatsächlich zu. Anwaltskanzleien werden ihren internen Stack nicht GPL-lizenzieren. Jeder, der Open-Source Legal AI anbietet, sollte Apache 2.0 oder MIT wählen, Punkt. Die Teams, die das verstehen, werden die Akzeptanz gewinnen. Die Teams, die das nicht verstehen, werden auf Twitter geliebt und bei der Beschaffung ignoriert.
Große Firmen werden niemals Open Source für juristische Arbeit verwenden.
Das tun sie bereits. Jede Anwaltskanzlei der Welt läuft auf Linux, Postgres und hunderten anderer Open-Source-Komponenten. Die Frage ist nicht, ob sie OSS verwenden werden - sie tippen diesen Kommentar buchstäblich in einen Chromium-Browser. Die Frage ist, ob sie Open Source für die rechtsspezifische Ebene vertrauen werden. Und die Antwort ist: Das werden sie, aber nur, wenn es etwas ist, das sie selbst hosten, prüfen und absichern können. Und genau das ermöglicht gute Open Source.
KI verletzt das Anwaltsgeheimnis.
Das Heppner-Urteil, das jeder zitiert, betraf einen öffentlichen Chatbot-Dienst. Es ging nicht um eine Firma, die ihre eigene Instanz auf ihren eigenen Servern mit ihren eigenen Schlüsseln betreibt. Selbsthosting ist die Geheimnisschutz-Story. Und Open Source ist der einzige Weg, wie die meisten Firmen selbst hosten können, ohne einen Vertrag in der Größe von Harvey.
Wo HAQQ wirklich steht
Ich sollte das Offensichtliche sagen: HAQQ ist keine Open Source. Wir sind ein Risikokapital-finanziertes Unternehmen, das ein kommerzielles Produkt entwickelt. Wir haben neuntausendachthundert Firmen, die uns in über achtzig Ländern bezahlen. Daran ändert sich nichts.
Aber unser gesamter Stack läuft auf Open Source. Wir verwenden Postgres, Next.js, Python, Node, die SDKs jedes Modellanbieters, Dutzende von Bibliotheken, für die wir nie bezahlt haben und die wir nie hätten entwickeln können. Wir veröffentlichen unsere eigenen AI-Skills und Bibliotheken zurück. Wir senden PRs upstream. Wir sponsern Projekte, wenn wir können.
Und das ist die Sache, die ich unserem Team immer wieder sage: Mehr Open Source in der Legal Tech ist gut für uns, nicht schlecht für uns. Es hebt das Niveau an. Wenn CourtListener existiert, wenn LegalBench existiert, wenn Lawvable existiert, kann jeder Entwickler in diesem Bereich - uns eingeschlossen - um das konkurrieren, was wirklich zählt. Nämlich, ob das Produkt ein echtes Problem für einen echten Anwalt löst.
Wenn Mike oder Docassemble oder OpenContracts einem Einzelanwalt irgendwo hilft, seine Mandanten besser zu bedienen, ist das ein Gewinn. Es ist nicht unser Geschäft, andere Leute am Bauen zu hindern. Es ist unser Geschäft sicherzustellen, dass die fünf Milliarden Menschen, die sich keine rechtliche Hilfe leisten können, tatsächlich welche bekommen.
Die Ära der geschlossenen Legal-Tech-Systeme geht zu Ende. Sie war nie von Dauer.
Was ich als Nächstes beobachten würde
Ein paar Vorhersagen - geringes Vertrauen in den Zeitpunkt, hohes Vertrauen in die Richtung:
- Die Lizenzfrage klärt sich. Apache 2.0 setzt sich im Rechtsbereich durch. Wer AGPL oder Copyleft verwendet, wird Schwierigkeiten mit der Unternehmensbeschaffung haben, bis er eine Neulizenzierung vornimmt.
- Self-Hosting wird zur Grundvoraussetzung. Das Argument der Vertraulichkeit wird Am Law-Kanzleien schnell zu privaten Implementierungen drängen. Projekte mit sauberen Docker-Images und vernünftiger Infrastruktur werden Harvey einen Großteil des Geschäfts wegnehmen.
- Offene Rechtsdaten gehen global. Die USA haben CourtListener. Die meisten anderen Jurisdiktionen haben nichts Vergleichbares. Wer Gerichtsdaten in Brasilien, Indien, Indonesien, Nigeria öffnet - diese Leute werden das nächste Jahrzehnt prägen. Wir arbeiten an unserem Beitrag dazu.
- Fähigkeiten werden zur Einheit des juristischen Wissens. Lawvable ist früh dran, aber richtig. Modulare, von Praktikern verfasste, versionskontrollierte Legal AI-Fähigkeiten kommen der Art und Weise, wie Anwälte tatsächlich Wissen teilen, näher als fein abgestimmte Monolithen. Wir bauen Teile unseres eigenen Produkts um diese Idee herum um.
- Der Mike-Moment wird sich wiederholen. Alle paar Wochen wird jemand ein Wochenendprojekt veröffentlichen, das zu viel Aufmerksamkeit und nicht genug Prüfung bekommt. Die meisten werden bedeutungslos sein. Einige wenige werden es nicht sein. Achten Sie darauf, zu welchen die tatsächlichen Anwälte (nicht nur die Ingenieure) immer wieder zurückkehren.
Die Sache, zu der ich immer wieder zurückkomme, ist, dass Open Source in der Legal Tech keine Bedrohung für Anwälte ist. Es ist auch keine Bedrohung für gute Legal AI-Produkte. Es ist die Infrastrukturschicht, die beides besser macht.
Die Entwickler tauchen endlich auf. Die Daten werden zugänglich. Die Tools werden real.
Wenn Sie etwas in diesem Bereich aufbauen - Open Source oder nicht - würde ich gerne davon hören. Erreichen Sie mich unter stephane@haqq.ai.
