Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von über 60 Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht mit dem Titel: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Bitte laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu überprüfen.
IP-Risikobewertung in Datenflüssen
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 Zuverlässigkeit eines bestimmten KI-Outputs beeinflusst. Blockchain-basiertes Herkunfts-Tracking ist eine Methode zur Lösung dieses Problems, indem ein unveränderliches Datenprotokoll erstellt wird, während gleichzeitig die Vertraulichkeit gewahrt bleibt.[55]
Anwaltskanzleien, die eigene Legal-AI-Tools entwickeln möchten, werden Zugang zu einem großen Volumen an Mandantendaten haben. Ein Bericht der London School of Economics aus dem Jahr 2024 prognostiziert, dass eine der größten Herausforderungen für solche Kanzleien bei der Entwicklung von KI-Tools darin bestehen wird, die Balance zwischen der Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze unter Verwendung sensibler Informationen und dem Schutz der Privatsphäre von Einzelpersonen zu finden.[56]
Das Risiko einer Verletzung von IP entsteht beim Training generativer KI-Modelle auf großen Datensätzen.[57] Dieses Thema wurde in den vergangenen Jahren gerichtlich verhandelt, wobei bemerkenswerte Fälle 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 Königreich gegen Stability AI, in der behauptet wird, dass deren Bilder zum Training des Modells von Stability AI verwendet wurden.[59] Beide Fälle sind noch anhängig und werden maßgeblich dafür sein, wie der Modelltrainingsprozess künftig gestaltet wird.
"Es besteht immer das Risiko, Urheber- und Vertraulichkeitsfragen zu verletzen, die wir bei Legal AI berücksichtigen müssen. Als Unternehmen arbeiten wir bei der Zusammenarbeit mit Mandanten fast immer unter NDA. Die Eingabe von Vertragsdetails oder anderen Informationen zur Geschäftsangelegenheit kann einen Verstoß gegen die Vertraulichkeitspflicht darstellen."
Aleksandra Kozikowska, Solicitor (Construction and Engineering), UK
Ausgabenerstellung:
Legal-AI-Tools wie Thomson Reuters' CoCounsel können die Effizienz in der Rechtsrecherche steigern, indem sie Zitierungen von Rechtsprechung in den Ergebnissen liefern.[60]
