Wie wir KI im Zentrum für Legistik nutzen

In unseren Regelungsbegleitungen haben wir bereits erfolgreich KI-basierte Methoden genutzt, um Bestandsrecht zu analysieren und zu strukturieren. Zwei Beispiele sind unsere Regelungsbegleitung mit dem Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BLMEH) sowie unsere Zusammenarbeit mit dem Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (BMDS) und dem Nationalen Normenkontrollrat (NKR). Das Zwischenfazit: KI kann helfen, bürokratische Hürden strukturiert sichtbar und so für neue Gesetzgebungsvorhaben nutzbar zu machen.

Daraus leitet sich eine zentrale Frage ab: Wie sieht ein KI-Tool aus, das die legistische Arbeit bestmöglich unterstützen kann? Das Team des ZfL hat diese Frage im Rahmen eines eintägigen Hackathons untersucht und vier konkrete Anwendungsbereiche identifiziert:

1. Bestandsrecht: Pflichten strukturiert analysieren

• Das Ziel: Einen schnellen Überblick über bestehende Rechtsbereiche gewinnen, Dopplungen zwischen unterschiedlichen Pflichten erkennen und Regelungen sinnvoll clustern.
• Die Methode: Pflichten werden automatisch u. a. anhand von sprachlichen Indikatoren (z. B. Soll-, Kann- und Muss-Vorschriften), Befugnisnormen und Normadressaten extrahiert.
• Das Format: Interaktive Tabelle
• Einordnung: Unter dem Aspekt der Machbarkeit hat das Team diesen Bereich als am vielversprechendsten identifiziert. Aktuell entwickeln wir einen Prototypen, der bereits in Nutzendentests mit Legistinnen und Legisten auf seinen konkreten Mehrwert hin überprüft wird. Einen ersten Einblick gibt es hier.

2. Strukturierung: Gesetzestexte visuell aufbereiten

• Das Ziel: Komplexe Regelungstexte und Gesetzespassagen schneller analysieren und visuell greifbarer machen.
• Die Methode: Texte werden in ihre funktionalen Bestandteile anhand definierter Kategorien zerlegt (z. B. Akteur, Aktion, Bedingung).
• Das Format: Automatisiertes Syntax-Highlighting (farbliche Markierung der Textbausteine)
• Einordnung: Die strukturierte Aufbereitung von Rechtstexten hilft perspektivisch dabei, Recht in visuelle Strukturen zu überführen. Anhand der Vorstrukturierung lassen sich logische Entscheidungsbäume oder Prozess- und Organisationsstrukturen leichter und präziser darstellen.

3. Angrenzendes Recht: Interdependenzen und Abhängigkeiten erkennen

• Das Ziel: Bestehende Begriffe und Definitionen in anderen Gesetzestexten schnell auffindbar machen, um angrenzendes Recht zu berücksichtigen.
• Die Methode: Gesetzestexte werden automatisiert auf Schlagworte durchsucht und nach Sachgebieten sortiert (bspw. „Pflege“).
• Das Format: Netzwerk-Baum oder Beziehungs-Graph
• Einordnung: Bestehende Online-Tools ermöglichen bisher primär die manuelle Suche nach angrenzendem Recht und einzelnen Begriffen (bspw. Gesetze im Internet, buzer.de). Eine automatisierte, visuelle Darstellung der Verknüpfungen kann die Suche beschleunigen und systematisch sortierte Ergebnisse nach Sachgebieten liefern. In ersten Nutzendentests erachten Legistinnen und Legisten das Themenfeld als besonders relevant.

4. Optimierung: Regelungsvorhaben auf bestimmte Kriterien überprüfen

• Das Ziel: Projektskizzen neuer Regelungsvorhaben frühzeitig auf Optimierungspoten­ziale untersuchen – beispielsweise anhand der „Fünf Prinzipien für digitaltaugliche Gesetzgebung“.
• Die Methode: Entwürfe werden automatisiert gegen vorgegebene Qualitätskriterien überprüft.
• Das Format: Direkte Markierung relevanter Textstellen verbunden mit konkretem methodischem Feedback und Verbesserungsvorschlägen.
• Einordnung: Diese Überprüfung lässt sich perspektivisch um weitere Prüfkriterien erweitern (z. B. Interoperabilitäts-Bewertungen) und kann so das Vorhaben, Arbeitshilfen, Leitfäden und Checks zu konsolidieren, unterstützen. Um eine gute Qualität der Ergebnisse zu erreichen, fehlt es aktuell noch an entsprechenden Beispielen als Datengrundlage, die manuell aufbereitet werden müssten. Bei diesem Ansatz besteht außerdem ein höheres Risiko für den Automation Bias (siehe im folgenden Kapitel: Technologische und strukturelle Grenzen).

Bei allen Potenzialen denken wir Herausforderungen und technische Grenzen von Anfang an mit. Zwei Kernbereiche sind besonders entscheidend:

Datengrundlagen und -struktur

Large Language Models (Sprachmodelle) basieren auf historischen Daten. Enthält diese Grundlage wider­sprüchliche oder ungenaue Informationen, wirkt sich das direkt auf die Validität der Ergeb­nisse aus. In der Rechtsetzung stehen wir zudem vor der Herausforde­rung, dass die be­stehende Datengrundlage, wenn überhaupt zugänglich, oft noch unstrukturiert und in für Maschinen schwer zugänglichen Formaten vorliegt.

Hinweis: An einer verbesserten, strukturierten und API-basierten Bereitstellung von Rechts­informationen wird bereits gearbeitet. Mehr Informationen bietet das Projekt NeuRIS des Bundes.

Der Automation Bias und die Notwendigkeit von Digitalkompetenz

Sprachmodelle arbeiten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Ein unkritischer Einsatz dieser Systeme zur Interpretation oder Generierung rechtlich binden­der Texte birgt unkontrollierbare Risiken für die Rechtssicherheit und die Prinzipien der Ge­waltenteilung: Auslassungen von Informationen oder mangelhafte Quellen und Halluzi­na­tio­nen führen zu fehlerhaften Ergebnissen. Verstärkt wird dieses Risiko durch psycho­lo­gi­sche Effekte wie den Automation Bias – die Tendenz, automatisierten System­ent­schei­dungen insbesondere unter Zeitdruck ungeprüft zu vertrauen.

Diese strukturellen Herausforderungen lassen sich nicht allein durch formale Regulie­run­gen lösen. Sie müssen durch den aktiven Aufbau von Digitalkompetenz in der Verwaltung flankiert werden. Interdisziplinäre Ausbildungsprogramme, wie sie beispielsweise in Schweden erprobt werden, zeigen hier erfolgreiche Wege auf. Das Zentrum für Legistik bietet mit den Regelungsbegleitungen bereits Formate an, in deren Rahmen die methodischen Fähigkeiten im Umgang mit KI-Systemen gestärkt werden. Auch das Schulungsangebot soll mit Blick auf diese Herausforderungen perspektivisch ergänzt werden.

Unsere tägliche Arbeit in den Regelungsbegleitungen und die Ergebnisse des Hackathons verdeutlichen: Das Unterstützungspotenzial von KI in der Rechtsetzung ist groß. KI-generierte Vorschläge ersetzen jedoch nicht die Einbindung von Normadressaten, die fundierte Auseinandersetzung mit der praktischen Umsetzung oder die finale legistische Bewertung – sie sind zu prüfender Zwischenstand, nicht Endergebnis.

Für Juristinnen und Juristen verändert sich insbesondere der Arbeitsschwerpunkt: Ein Teil der vorgelagerten Recherche, Strukturierung und Zusammenstellung wird in Zukunft maschinell erledigt. Damit werden KI-gestützte, vorstrukturierte Ergebnisse zum neuen Ausgangspunkt. Das reduziert die vorgelagerte Fleißarbeit und legt den Fokus auf das kritische Bewerten und Prüfen. Hierfür müssen KI-Ergebnisse nachvollziehbar und verifizierbar sein. Da die Ergebnisgenerierung von Sprachmodellen weitestgehend eine Blackbox bleibt, gelingt das nur, wenn KI-Ergebnisse stets anhand ihrer Quelle, in diesem Fall also Gesetzestext und Rechtsprechung, verifiziert werden.

Genau dafür bleibt das klassische juristische Handwerkszeug – analysieren, subsumieren und systematisieren – entscheidend. Die in der juristischen Ausbildung angelegten Kom­pe­ten­zen sind die Voraussetzung dafür, Ergebnisse fachlich einzuordnen und einen Auto­mation Bias zu vermeiden. Ergänzt werden müssen sie jetzt durch ein Grundverständnis der Funktionsweise und Grenzen digitaler Werkzeuge. So entsteht ein fortentwickeltes Kompetenzprofil, an dessen Vermittlung auch die juristischen Ausbildungsstätten ihren Anteil tragen sollten.

Diese Verantwortung hat zugleich eine verfassungsrechtliche Dimension: Nach der Wesentlichkeitslehre muss der Gesetzgeber die wesentlichen Entscheidungen selbst treffen. Die demokratische Legitimation einer Norm folgt aus dem parlamentarischen Verfahren, nicht aus dem Werkzeug ihrer Vorbereitung. Wer KI im Ministerium einsetzt, muss deren Ergebnisse also so prüfen und aufbereiten, dass die politisch Verantwort­lichen diese verstehen und auf einer tragfähigen Grundlage entscheiden können.

Gesetze, die digital umsetzbar sind und Effizienzen in der Praxis heben, entstehen nur dann, wenn alle beteiligten Akteurinnen und Akteure über die nötige Digitalkompetenz und das entspre­chende methodische Know-how verfügen. Das Zentrum für Legistik verbindet daher solides legistisches Handwerk mit digitaler Kompetenz und arbeitet daran, die Lücke einer bislang kaum systematischen Vermittlung des Gesetzgebungs­handwerks zu schließen. Es unterstützt die Ministerien, Legistinnen und Legisten dabei, diesen Weg erfolgreich zu gestalten und steht dazu auch im Austausch mit der Wissenschaft sowie Praktikerinnen und Praktikern.