Tech, egal ob FinTech, Legal Tech, InsureTech, PropTech, überhaupt Tech und AI, ist hipp. Die Gartner Curve weist immer noch steil nach oben. Gartner ist eine amerikanische Beratungsfirma, die den Hype-Zyklus entwickelt hat. Technische Innovationen lösen zunächst einen Hype aus, dem eine Talfahrt folgt, um sich schließlich auf einem mittleren Niveau einzupendeln. Im Grunde ist dies paradox: Eine hochrationale, in 0 und 1 denkende Technologie löst irrationale Phantasien aus. Legal-Tech-Phantasien, um nicht zu sagen Phantastereien, werden auf PowerPoint entwickelt, das Programmieren überlässt man den Codern. (Ganz gönnerhaft, Rechtsanwalt und Legal-Tech-Pionier X zu Studierenden: »Sie müssen sich nur auskennen, aber natürlich nicht zum Coder werden.«) Wer coden kann, ist in der Branche eher schlecht angesehen. Realitätsbezug und Kenntnis um die (begrenzten) Möglichkeiten der Algorithmen schaden meist nur.

Daniel Katz, der an der Bucerius Law School und dem Chicago Kent College of Law lehrt, ist einer der klügsten Köpfe auf dem Gebiet des Legal Tech. Er weiß nicht nur, dass Python eine Programmiersprache ist, sondern nutzt auch Python für seine Modelle zur Urteilsvorhersage. Seine Veröffentlichungen sind spannend zu lesen. Zugleich machen sie die Begrenztheit von Legal Tech deutlich.

Zwischen V und K wird vereinbart, dass V an K einen gebrauchten BMW für 12.000 EUR verkauft, gleichzeitig nimmt V den Opel Astra des K für 6.000 EUR in Zahlung. Kurz vor Übergabe des Opel Astra wird dieser dem K trotz aller Vorsichtsmaßnahmen gestohlen. (Fall entnommen aus Fezer/Obergfell, Klausurenkurs zum Schuldrecht BT, 10. Aufl. 2020, 8.). 

Gefragt, wie der Fall rechtlich zu beurteilen ist, ist zu prüfen, ob ein Kauf-Tausch vorliegt, bei dem ein Teil der Leistung (Opel Astra) unmöglich geworden ist (§ 275 I BGB). Dies würde nach § 139 BGB zum Wegfall der ganzen Leistungspflicht des K und über § 326 I BGB auch des Verkäufers führen. Denkbar wäre aber auch, dass dem K lediglich eine Ersetzungsbefugnis eines Teils seiner Leistung durch den Opel Astra eingeräumt wurde (§ 364 BGB). Da er mit dem Opel Astra nicht leisten kann, bliebe es bei der Kaufpreisschuld in Höhe von 12.000 EUR.

Fragt man hingegen, wie das Gericht entscheiden wird, verändert sich die Perspektive. Das OLG Hamm vertrat die erste Ansicht, der BGH die zweite Ansicht. Unser Bauchgefühl sagt uns, dass das angerufene Gericht wohl eher dem BGH als dem OLG Hamm folgen wird. Hier setzt nun die Arbeit von Daniel Katz an. Er entnimmt den Datenbanken ganz unterschiedliche Kriterien, wie zB in welchem Monat der Fall argumentiert wurde, die Verfahrensbeschlüsse des Gerichts, wo die Entscheidung veröffentlicht wurde, ob Untergerichte abgewichen sind etc. Mit einer jeweils unterschiedlichen Kombination solcher Kriterien trainiert er die Datenbank des US Supreme Court, um die Kriterienkombination zu entwickeln, welche die Entscheidung am besten vorausgesagt hat. Am Ende fand er eine Kombination, welche zu 70 % richtigen Treffern führte.

Mit der eigentlichen juristischen Dogmatik hat dieses Vorgehen nichts mehr zu tun. Es wird nicht mehr nach der richtigen dogmatischen Argumentation gesucht, sondern nach außerdogmatischen Indikatoren, welche für eine bestimmte Entscheidungspraxis stehen könnten. Völlig neu ist dies freilich nicht. Die Critical legal studies haben bereits die Idee verfochten, dass die gerichtlichen Entscheidungen nicht durch rechtliche Regelungen bestimmt werden, sondern durch außerrechtliche Kriterien, wie die politische Einstellung des Richters, ökonomische Folgeabschätzungen etc.

Der Unterschied zu Critical legal studies und Legal Tech ist ein doppelter: Big Data und sogenannte KI haben die Analyseinstrumente deutlich verbessert, Computerprogramme können Urteile schneller und besser nach bestimmten Kriterien absuchen. Und Politisches tritt heute gern in einem scheinbar wertfreien Gewand auf. Man will nicht mehr den Nachweis für den Kalauer führen, dass die hM die Meinung der Herrschenden ist, sondern schlicht wissen, wie Gerichte wahrscheinlich entscheiden. Dass so etwas zu einer Versteinerung der hM führen kann, ist freilich eine andere Geschichte.

Dies ist für jeden, der entscheiden muss, ob er einen Prozess führen soll, hilfreich. Allerdings sollte es nicht der einzige Entscheidungsparameter sein. Verfahrenskosten, möglicher Vergleich, Höhe des Schadens etc. sind auch in die Rechnung zu stellen. Und die Rechtsprechung kann sich ändern, Wahrscheinlichkeit 30 %.

Genau das ignoriert ein Legal-Tech-Guru. Richard Susskind weiß, bei allen ppp-Phantastereien, Algorithmen können nicht die juristische Dogmatik nach- und durchdenken. §§ 275, 139 BGB oder § 364 BGB? Wie soll zwischen den Interessen des Käufers und denen des Verkäufers entschieden werden? Ein Algorithmus kann dies nicht. Braucht er auch nicht, so Susskind. »Outcome-oriented« lautet das Zauberwort. Es reicht, wenn uns KI ein Ergebnis errechnet, was wahrscheinlich in einem Gerichtsverfahren herausgekommen wäre. Wie absurd das Ganze ist, wird deutlich, wenn man sich noch einmal die Kriterien ansieht, die Katz seiner Prognosestruktur zugrunde legt. Die Frage »Ist die Klage im richtigen Monat erhoben?« soll darüber entscheiden, ob der Kaufvertrag insgesamt unwirksam ist oder der Käufer seinen Opel nicht in Zahlung geben darf, sondern den ganzen Kaufpreis zahlen muss.

Recht ist die Spielregel, wie wir unser wirtschaftliches und gesellschaftliches Zusammenleben organisieren. Die Spielregeln werden auf der Makroebene (Gesetze) argumentativ im politischen Prozess entschieden, und auf der Mikroebene werden die gesetzlichen Wertungen argumentativ auf den Einzelfall übertragen. Dies ist ein Kernbestandteil unserer auf der Menschenwürde basierenden Verfassungsordnung. Dies immer wieder gegenüber Legal-Tech-Phantastereien deutlich zu machen, ist unsere Aufgabe als Juristen.