Justinian

ChatGPT ist ein Allzweck-Sprachmodell, das plausibel klingenden Text erzeugt. Justinian ist eine juristische KI-Engine: Bevor überhaupt ein allgemeines Modell aufgerufen wird, klärt sie, wonach Sie tatsächlich fragen, welche Jurisdiktion einschlägig ist, in welcher Sprache das maßgebliche Recht verfasst ist und was die Anfrage erfordert. Erst danach läuft das allgemeine Modell, und zwar auf einer bereits aufbereiteten Fragestellung. Justinian wendet Rechtsnormen auf Sachverhalte an, wahrt die Grenzen der jeweiligen Jurisdiktion, belegt Aussagen mit den abgerufenen Quellen und liefert strukturierte, mandantenfertige Arbeitsergebnisse.

Ja. Justinian durchsucht verifizierte juristische Datenbanken, bevor er antwortet. Jedes Zitat ist rückverfolgbar und überprüfbar.

Ja. Justinian verfasst nativ auf Arabisch, Englisch und Französisch mit vollständiger RTL-Unterstützung.

Justinian führt juristische Analysen für die MENA-Region, Europa und die USA sowie für internationale Schiedsordnungen einschließlich ICC und UNCITRAL durch und verfasst Dokumente auf Englisch, Arabisch und Französisch. Die Tiefe der Abdeckung unterscheidet sich je nach Jurisdiktion, denn sie hängt davon ab, wie gut die Rechtsquellen digitalisiert und wie weit sie öffentlich zugänglich sind. Statt eine pauschale Gesamtzahl zu nennen, beantworten wir die Frage lieber konkret für die Jurisdiktion, in der Sie tätig sind.

Ja. Jede Justinian-Ausgabe enthält eine transparente Begründungskette.

Ihre Frage gelangt nicht unmittelbar an ein Allzweck-Modell. Sie durchläuft zunächst eine Verarbeitungsstufe, die wir selbst entwickelt haben und kontrollieren. Diese Stufe klärt, wonach Sie tatsächlich fragen, um welche Art juristischer Arbeit es sich handelt, welche Jurisdiktion betroffen ist und in welcher Sprache das maßgebliche Recht verfasst ist, und sie erfasst die Sachverhaltsangaben Ihrer Anfrage als strukturierte Daten. Erst danach läuft das allgemeine Modell, und es erhält die Fragestellung bereits aufbereitet, statt sie erraten zu müssen.

Dafür gibt es zwei Gründe. Erstens ist das Kontextfenster eines Modells begrenzt: Alles, was unnötig geladen wird, konkurriert mit Ihrem eigentlichen Dokument um Aufmerksamkeit. Zweitens verwendet ein Modell, dem strukturierte Sachverhaltsdaten statt einer Textwand übergeben werden, sein Budget auf juristisches Reasoning und nicht auf das Entschlüsseln des Eingangsmaterials. Der zweite Effekt fällt deutlich stärker aus, als die meisten erwarten, und genau deshalb liefert dasselbe Allzweck-Modell innerhalb von Justinian bessere juristische Arbeit als in einem einfachen Wrapper.

Wir setzen bewusst nicht auf einen einzigen Anbieter. Die abschließende Generierung übernimmt ein Frontier-Modell eines Drittanbieters, doch alle Schichten, die unsere Wertschöpfung tragen, funktionieren unabhängig von einem bestimmten Modell: Orchestrierung, Werkzeuge, Retrieval, Gedächtnis und Sicherheitsmechanismen. Justinian ist so konzipiert, dass unterschiedliche Arten juristischer Arbeit an unterschiedliche Modelle geleitet werden. Erscheint ein besseres oder günstigeres Modell, ist dessen Einsatz daher eine Frage der Konfiguration und kein Neubau.

Ja. Wir behandeln die Dokumentenerfassung als eigenständige technische Kernaufgabe und nicht als nebensächlichen Vorverarbeitungsschritt, denn ein großer Teil juristischer Arbeit erreicht uns als Scan, als Foto einer gestempelten Seite oder als PDF, das ausgedruckt und schief erneut eingescannt wurde. Ein Fehler, der auf dieser Stufe entsteht, lässt sich später nicht mehr beheben: Das System würde dann einwandfrei über die falsche Klauselnummer argumentieren.

Ja. Justinian hält die Zusammenhänge zwischen Ihren Mandaten über die Zeit hinweg fest und greift darauf zurück, wenn eine Frage es erfordert, statt lediglich die letzten Nachrichten erneut in den Prompt zu schreiben. Genau dadurch erkennt das System, dass die Gegenpartei eines Vertrags, den Sie heute prüfen, dieselbe ist wie in einem Streitfall vor zwei Monaten.

Jedes System, das auf einem Sprachmodell aufsetzt, kann eine falsche Antwort erzeugen, und jeder Anbieter, der etwas anderes behauptet, geht nicht sorgfältig mit Worten um. Eine gute Architektur macht Fehler seltener und erkennbar: Juristische Aussagen werden auf Grundlage abgerufener Quellen erzeugt, jede Aussage trägt eine Fundstelle, die Sie öffnen können, und wo Quellen sich widersprechen oder die Rechtslage tatsächlich unklar ist, weist Justinian auf die Unsicherheit hin, statt sie für Sie aufzulösen. Das System ist darauf ausgelegt, von einem qualifizierten Juristen geprüft zu werden, und nicht darauf, ihn zu ersetzen.

Vier Fragen in einer Demo, und sie funktionieren bei jedem Anbieter, uns eingeschlossen. Erstens: Fragen Sie etwas außerhalb des Rechts. Ein verpacktes Allzweck-Modell beantwortet in der Regel auch eine medizinische Frage. Zweitens: Stellen Sie dieselbe juristische Frage in zwei Sprachen. Ändert sich die Substanz der Antwort, wird die Sprache erst nach dem Reasoning behandelt und nicht davor. Drittens: Laden Sie ein schlecht fotografiertes Dokument hoch. Und viertens: Führen Sie das System in einen ungeklärten Rechtsbereich. Ein für die anwaltliche Praxis gebautes System sagt Ihnen dort, dass die Rechtslage unsicher ist, statt eine selbstbewusste Antwort zu liefern.

An rechtsspezifischen Benchmarks, nicht an allgemeinen, denn ein Modell mit guten Werten im allgemeinen Schlussfolgern kann an einer Klausel trotzdem scheitern. Validierung auf Klauselebene, jurisdiktionelle Genauigkeit und fortlaufendes Feedback praktizierender Anwältinnen und Anwälte bestimmen, was die Engine vor und um jeden Modellaufruf herum tut. Wir veröffentlichen die Ergebnisse, statt sie zu beschreiben, auch jene, in denen ein Frontier-Modell besser abschneidet.

Jede Zahl, die wir veröffentlichen, sagt, woher wir sie kennen. Gemessen heißt: aus unseren Nutzungsdaten oder unserem eigenen Benchmark-Lauf. Zitiert heißt: ein Ergebnis Dritter, mit Quelle verlinkt. Illustrativ heißt: ein Richtungsszenario, und es trägt einen entsprechenden Hinweis, auch bei den Beispielen weiter oben. Sagt eine Zahl nicht, welches der drei sie ist, behandeln Sie das als Fehler und sagen Sie uns Bescheid.

Ja, und Sie sollten jedem Legal-AI-Anbieter misstrauen, der das nicht tut. Ein Benchmark, den sein Urheber immer gewinnt, ist Marketing, keine Evaluation. Unsere veröffentlichten Läufe enthalten Aufgaben und Kategorien, in denen ein Frontier-Modell besser abschneidet, denn wer kauft, muss wissen, wo das Werkzeug stark ist und wo nicht, bevor er sich vor einem Mandanten darauf verlässt.