Künftig sollen mehr Gerichtsentscheidungen in anonymisierter Form veröffentlicht werden. Das Vorhaben „Anonymisierungs- und Leitsatzerstellungs-Kit zur smarten Veröffentlichung von Gerichtsentscheidungen“ (ALeKS) unterstützt dieses Ziel, indem es den Prozess durch KI-gestützte (Teil-)Automatisierung vereinfacht.
Gegenwärtig werden in Deutschland – unter Einbeziehung aller Landes- und Bundesgerichte – weniger als 3 % aller Gerichtsentscheidungen veröffentlicht. Bei den Amtsgerichten liegt die Anzahl der veröffentlichten Gerichtsentscheidungen sogar noch darunter.
Der Prozess der Veröffentlichung ist derzeit sehr arbeitsaufwendig, da Entscheidungen händisch durch die Gerichte anonymisiert werden. Zudem müssen noch weitere Metadaten der Gerichtsentscheidungen erfasst werden, wie z. B. der Europäische Rechtsprechungs-Identifikator (ECLI), das entscheidende Gericht, das Land, das Entscheidungsdatum und das Aktenzeichen. Darüber hinaus werden vielfach Leitsätze und Schlagwörter erstellt, die den Kern der Entscheidung zusammenfassen und eine bessere Auffindbarkeit gewährleisten. Im Anschluss werden die erfassten Daten unter anderem den (kostenfrei zugänglichen) Rechtsprechungsdatenbanken von Bund und Ländern zur Veröffentlichung übergeben.
Um den Zugang zum Recht und insbesondere die Gerichtspraxis transparent und nachvollziehbar zu gestalten, ist eine hohe Veröffentlichungsquote von Gerichtsentscheidungen wichtig. Dasselbe gilt für das Training eigener Anwendungen für die Justiz. Auch im Koalitionsvertrag der Bundesregierung 2021 wurde festgehalten, dass Gerichtsentscheidungen grundsätzlich in anonymisierter Form öffentlich und maschinenlesbar verfügbar sein sollen.
Das Vorhaben „Anonymisierungs- und Leitsatzerstellungs-Kit zur smarten Veröffentlichung von Gerichtsentscheidungen (ALeKS)“) hat zum Ziel, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Veröffentlichung von Gerichtsentscheidungen zu erleichtern, indem der Veröffentlichungsprozess (teil-)automatisiert wird. Der Veröffentlichungsprozess soll zukünftig möglichst ressourcensparsam ausgestaltet werden und so eine höhere Veröffentlichungsquote bei gleichbleibendem Personaleinsatz ermöglichen.
In einem ersten Schritt wird den Gerichten ein justizspezifisches Anonymisierungstool bereitgestellt, das personenbezogene Daten in den Entscheidungen erkennt und durch Abkürzungen ersetzt. In einem Forschungsprojekt mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg hat Bayern die automatisierte Anonymisierung von Gerichtsentscheidungen mit Hilfe computerlinguistischer Verfahren untersucht und bereits einen ersten Prototyp entwickelt.
Anfang 2024 wurden verschiedenen Anonymisierungstools – einschließlich des Prototyps aus dem bayerischen Forschungsprojekt – von drei niedersächsischen Praktikern getestet und mit anderen frei verfügbaren Produkten verglichen. Der Prototyp aus Bayern erzielte in dem Vergleichstest sehr gute Ergebnisse, sowohl mit Blick auf die Erkennungsgenauigkeit als auch die Benutzerfreundlichkeit der Software.
In einem zweiten Schritt soll der gesamte Veröffentlichungsprozess betrachtet und teilweise automatisiert werden. Nach einer nutzerzentrierten Analyse des Veröffentlichungsprozesses werden die Vereinfachungsmöglichkeiten festgelegt und technisch umgesetzt. Large Language Models sollen dabei helfen, Leitsätze zu erstellen und Entscheidungen zu verschlagworten. Die Erfassung der Metadaten und der Versand der Entscheidung sollen automatisiert erfolgen.