Vor etwa einem halben Jahr endete mein erster Versuch, mit Unterstützung von ChatGPT einen Zivilprozess selbst zu führen. Das Ergebnis vorweg: Wir haben verloren, auf eine ziemlich unbefriedigende Art. Das Amtsgericht hat nicht entschieden, ob meine tatsächliche Position gegenüber der Beklagten richtig oder falsch war. Es hat meine Klage als unzulässig abgewiesen.
Unbefriedigend finde ich das Ergebnis in zweierlei Hinsicht.
Erstens wegen ChatGPT. Bei vielen Aufgaben war die KI erstaunlich hilfreich. ChatGPT führte mich grundsätzlich in Richtung einer sogenannten Deckungsklage gegen meine Haftpflichtversicherung – genau so bezeichnete ich später auch meine Klageschrift. Unzuverlässig war ChatGPT aber bei der entscheidenden Frage, wie dieser Deckungsanspruch konkret geltend zu machen war: Sollte ich feststellen lassen, dass die LVM den Schaden vollständig decken muss, oder nach der bereits erfolgten Zahlung unmittelbar die noch offenen 469,10 Euro verlangen? Je nach Chat bekam ich unterschiedliche Antworten. Dazu kamen Halluzinationen: nicht auffindbare oder falsch wiedergegebene Urteile und sogar vermeintliche Zitate aus Schriftsätzen der Gegenseite, die dort so nicht standen.
Zweitens bin ich mit der Verfahrensführung des Gerichts unzufrieden. Ich war ohne Anwalt unterwegs, hatte selbst erkannt, dass mit meiner Klagekonstruktion etwas nicht stimmen könnte, und das Gericht ausdrücklich um einen Hinweis gebeten. Danach ging der schriftliche Austausch noch über Monate weiter. Schließlich kündigte das Gericht an, im schriftlichen Verfahren zu entscheiden, setzte eine letzte Schriftsatzfrist und bestimmte sogar einen Verkündungstermin. Als juristischer Laie ging ich spätestens jetzt davon aus, dass das Gericht die vorgetragenen Argumente prüfen und über den eigentlichen Streit entscheiden würde. Stattdessen wurde die Klage als unzulässig abgewiesen. Dazu werde ich später noch einen eigenen Blogpost schreiben.
Hier soll es vor allem um ChatGPT gehen. Denn aus Sicht eines Informatikprofessors, der sich mit intelligenten Systemen beschäftigt, ist der Fall weit interessanter als die 469,10 Euro, um die gestritten wurde.
Warum mich LegalTech und KI als Rechtsbeistand interessieren
Large Language Models wie ChatGPT sind besonders spannend, wenn man sie nicht nur danach beurteilt, ob sie schöne Texte schreiben oder Prüfungsfragen beantworten können, sondern ob sie Menschen bei realen, komplexen Aufgaben unterstützen.
Das Recht ist dafür ein hervorragendes Testfeld.
Recht zu haben und Recht zu bekommen sind in der Praxis zwei verschiedene Dinge. Selbst bei kleinen und eigentlich überschaubaren Streitigkeiten muss man Schreiben verstehen, Fristen beachten, einen Sachverhalt strukturieren, Beweise sammeln, die Argumente der Gegenseite einordnen und schließlich etwas produzieren, das formal so aussieht, dass ein Gericht damit arbeiten kann.
Das ist aus Sicht intelligenter Systeme interessant, weil hier mehrere Fähigkeiten zusammenkommen: Sprachverständnis, Informationsgewinnung, Argumentation, Planung, Quellenarbeit, Unsicherheitsbewertung und die Interaktion zwischen Mensch und KI.
Und es hat gesellschaftliche Relevanz. Gerade bei kleinen Streitwerten kann die praktische Durchsetzung eines Anspruchs schnell unwirtschaftlich werden. Wer wegen einiger hundert Euro einen Anwalt sucht, kann viel Zeit mit der Suche verbringen oder feststellen, dass der Aufwand für beide Seiten in keinem sinnvollen Verhältnis zum Streitwert steht.
Genau hier könnte LegalTech einen großen Unterschied machen. Wenn ein KI-System einen Laien dabei unterstützt, ein anwaltliches Schreiben zu verstehen, die wichtigen Fragen zu identifizieren, Beweismittel zu sortieren und einen brauchbaren Schriftsatz zu formulieren, sinkt die Eintrittsschwelle erheblich.
Dabei stelle ich mir gar nicht unbedingt einen vollautomatischen „KI-Anwalt“ vor, der nach einem Klick selbstständig einen Prozess führt. Interessanter finde ich zunächst ein intelligentes Assistenzsystem, das einen Menschen so weit verstärkt, dass dieser Aufgaben bewältigen kann, für die er sonst Fachwissen oder sehr viel Zeit benötigen würde.
Mein Verfahren gegen die LVM wurde damit ungeplant zu einem kleinen Feldexperiment unter realen Bedingungen: echte Gegenseite, echter Anwalt, echte Schriftsätze, echte Fristen und am Ende ein echtes Urteil.
Ganz ohne Prozesserfahrung war ich nicht
Einige Jahre zuvor hatte ich bereits selbst gegen Lufthansa geklagt – und gewonnen. Damals ging es ebenfalls nur um einige hundert Euro. Den Fall hatte ich komplett ohne ChatGPT geführt, vom Schlichtungs- und Mahnverfahren bis zum Prozess vor dem Amtsgericht Köln.
Rechtlich war der Lufthansa-Fall rückblickend ziemlich einfach. Trotzdem hatte er mich enorm viel Zeit gekostet: recherchieren, Schreiben verstehen, Formulare ausfüllen, eine Klageschrift verfassen und ständig prüfen, ob ich irgendeine Formalie übersehen hatte. Hätte ich einen Stundenlohn ausgerechnet, wäre ich schockiert gewesen.
Beim LVM-Verfahren war die Arbeit mit ChatGPT wesentlich angenehmer.
Ich konnte einen gegnerischen Schriftsatz hochladen, mir die zentralen Argumente erklären lassen und anschließend mit ChatGPT meine Erwiderung strukturieren. Nach meinem Eindruck waren meine Schriftsätze dadurch auch deutlich professioneller aufgebaut als einige Jahre zuvor gegen Lufthansa.
Bis zum Urteil schickte ich vier eigene Schriftsätze an das Gericht: eine achtseitige Klageschrift, eine umfangreiche Erwiderung von ungefähr zehn Seiten sowie zwei kurze einseitige Schreiben. Insgesamt also rund 20 Seiten eigener Schriftsätze, Anlagen noch nicht mitgerechnet.
Bei den längeren Texten stammte ein großer Teil der Struktur und der Formulierungsvorschläge aus ChatGPT.
Das bedeutet allerdings keineswegs, dass ich einfach auf „Generate“ gedrückt und das Ergebnis ans Gericht geschickt hätte. Viele Passagen benötigten erhebliche manuelle Nacharbeit. Ich strich Text, formulierte um, ergänzte Tatsachen, änderte Argumentationen und kontrollierte Quellen. Häufig bestand die Arbeit aus mehreren Schleifen: Entwurf durch ChatGPT, Überarbeitung durch mich, erneute Überarbeitung durch ChatGPT und anschließend wieder Kontrolle durch mich.
Trotzdem war die Zeitersparnis gegenüber meinem Lufthansa-Prozess erheblich.
Das Potenzial war also sehr deutlich sichtbar.
Einen Anwalt zu finden war schwieriger als ChatGPT zu fragen
Hinzu kam ein ganz praktisches Problem.
Ich hatte versucht, den LVM-Fall anwaltlich bearbeiten zu lassen. Insgesamt hatte ich acht Anwälte angefragt. Sieben meldeten sich entweder nicht oder lehnten den Fall ab, weil Streitwert und damit Honorar zu niedrig beziehungsweise der Aufwand zu hoch waren. Eine Anwältin übernahm den Fall zunächst, die Zusammenarbeit funktionierte für mich aber nicht, sodass ich das Mandat wieder beendete.
Bei einem Streitwert von 469,10 Euro ist das nicht besonders überraschend.
Genau deshalb ist dieser Bereich für LegalTech so interessant. Es gibt Streitigkeiten, bei denen ein Bürger durchaus einen vernünftigen Anspruch haben kann, anwaltliche Unterstützung aber wirtschaftlich kaum verfügbar ist.
ChatGPT antwortet dagegen auch bei 469,10 Euro.
Die Frage ist nur, wie gut.
Das Garagentor und die 469,10 Euro
Der Sachverhalt war zunächst ziemlich überschaubar.
Im April 2023 rollte mein bei der LVM haftpflichtversichertes Auto gegen das Tor einer von mir gemieteten Garage. Das Tor wurde dabei funktionsunfähig.
Ich hatte den Schaden verursacht und wollte die Angelegenheit möglichst unkompliziert lösen.
Dem Vermieter sagte ich sinngemäß:
Ich kümmere mich darum.
Ein Fachbetrieb kam zu dem Ergebnis, dass das beschädigte Tor nicht sinnvoll repariert werden konnte. Ein geeigneter gebrauchter Ersatz war ebenfalls nicht verfügbar. Also wurde ein neues Tor eingebaut.
Die Rechnung betrug 2.345,49 Euro. Ich bezahlte sie direkt selbst; mein Vermieter war an dieser Zahlungsabwicklung nicht beteiligt.
Die LVM wollte davon nicht alles übernehmen. Sie ging von einem ungefähr acht Jahre alten Tor aus und erstattete schließlich 1.876,39 Euro. Offen blieben 469,10 Euro.
Zwischendurch hatte die LVM noch angeboten, insgesamt 2.000 Euro gegen eine Abfindungserklärung zu zahlen. Ich lehnte das ab. Rückblickend kann man natürlich fragen, ob es wirtschaftlich sinnvoll war, wegen der verbleibenden Differenz einen Prozess zu führen. Aber ich hielt den Abzug für falsch und wollte die Rechtsfrage geklärt haben.
Warum die LVM nicht alles zahlen wollte
Die Position der LVM ist im Grundsatz nachvollziehbar.
Das beschädigte Tor war nicht neu. Vor dem Unfall hatte der Eigentümer ein gebrauchtes Tor, danach ein neues. Wenn der Eigentümer dadurch einen wirtschaftlichen Vorteil erhält, kann man argumentieren, dass dieser Vorteil berücksichtigt werden muss.
Die LVM stellte also nicht in Frage, dass ein neues Tor eingebaut und bezahlt worden war. Der Streit drehte sich darum, ob sie wegen des Alters des alten Tores trotzdem einen Teil der Kosten abziehen durfte.
Ich halte diesen Ausgangspunkt nicht für absurd.
Ich bin aber dennoch überzeugt, dass der Abzug in meinem konkreten Fall nicht gerechtfertigt war.
Warum ich glaube, dass ich recht habe
Das alte Garagentor war vor dem Unfall funktionsfähig. Niemand wollte es austauschen. Erst mein Unfall machte einen Austausch erforderlich.
Und ein Garagentor ist wirtschaftlich kein völlig isolierter Gegenstand. Es ist Teil einer Garage und diese wiederum Teil einer Immobilie.
Angenommen, eine Immobilie ist 500.000 Euro wert. Ist sie tatsächlich plötzlich 500.469,10 Euro wert, nur weil ein zuvor funktionierendes acht Jahre altes Garagentor jetzt neu ist?
Ich glaube das nicht.
Juristisch dürfte die Frage komplizierter sein als diese einfache Rechnung. Denkbar ist zum Beispiel, dass es nicht auf den Verkaufswert ankommt, sondern darauf, ob dem Eigentümer in Zukunft Ausgaben erspart bleiben.
Aber auch dabei bin ich skeptisch. Das alte Tor funktionierte, ein Austausch war nicht geplant und niemand wusste, wie lange es noch gehalten hätte.
Ich bin daher ziemlich überzeugt, dass die LVM die restlichen 469,10 Euro hätte übernehmen müssen.
Aber überzeugt sein und recht haben sind zwei verschiedene Dinge.
Vielleicht entspricht meine Vorstellung von Fairness nicht der tatsächlichen Rechtslage. Vielleicht gibt es einen guten juristischen Grund für den Abzug, den ich als Informatiker nicht sehe. Vielleicht bewertet das Recht bestimmte Vorteile anders als ich.
Das wäre für mich auch ein legitimes Ergebnis.
Genau deshalb wollte ich ein Gericht entscheiden lassen.
ChatGPT war erstaunlich hilfreich
Bei der eigentlichen Arbeit war ChatGPT häufig beeindruckend.
Es konnte lange Schriftsätze zusammenfassen, Argumente strukturieren und aus einer Ansammlung meiner Gedanken einen vernünftig gegliederten Entwurf machen.
Gerade beim Schriftsatz der Gegenseite war das hilfreich. Statt einen langen juristischen Text immer wieder selbst zu zerlegen, konnte ich ChatGPT zunächst fragen: Welche Behauptungen werden hier überhaupt aufgestellt? Welche davon sind Tatsachenbehauptungen? Welche Punkte betreffen die Zulässigkeit? Wo widerspricht die Gegenseite meinem Sachverhalt?
Anschließend konnte ich meine Antworten Punkt für Punkt entwickeln.
Aus Sicht der Mensch-KI-Interaktion funktionierte das ziemlich gut. Ich lieferte Fachwissen über den konkreten Sachverhalt und überprüfte die Ergebnisse. ChatGPT lieferte Struktur, Formulierungen und Vorschläge.
So ungefähr stelle ich mir eine sinnvolle Form von KI-Unterstützung vor.
ChatGPT produzierte allerdings auch zu viel
Eine Schwäche wurde ebenfalls schnell sichtbar: ChatGPT kann sehr gut Argumente erzeugen. Es ist deutlich schlechter darin zu erkennen, wann man besser auf ein Argument verzichtet.
Das sieht man rückblickend schon in meiner ursprünglichen Klageschrift.
Neben dem eigentlich wichtigen Streit um „Neu für Alt“ baute ich einen zweiten großen Argumentationsstrang auf. Ich argumentierte unter anderem mit Aussagen der LVM wie „optimaler Versicherungsschutz“ und „Rundumschutz“ und versuchte daraus zusätzliche Ansprüche wegen der Beratung beim Versicherungsabschluss herzuleiten.
Mein Antrag vermischte deshalb sogar die Kraftfahrtversicherung „und die vorangegangene Beratung“.
Heute würde ich das deutlich schlanker machen.
Das ist ebenfalls eine interessante Eigenschaft generativer KI: Wenn ich frage „Welche weiteren Argumente gibt es?“, bekomme ich weitere Argumente. Wenn ich zehnmal frage, bekomme ich noch mehr.
Ein guter Anwalt muss aber nicht nur wissen, was man schreiben könnte. Er muss auch erkennen, welches Argument den Kern trifft und welches den Fall nur unnötig komplizierter macht.
Auch hier brauchte ChatGPT viel menschliche Kontrolle.
Und dann waren da noch die Halluzinationen
Noch problematischer waren klassische Halluzinationen.
Mehrfach nannte mir ChatGPT Gerichtsentscheidungen, die hervorragend zu meinem Fall zu passen schienen. Gericht, Datum, Aktenzeichen und passende Kernaussage – alles sah seriös aus.
Bei der Überprüfung stellte sich dann teilweise heraus, dass ich eine Entscheidung unter dem genannten Aktenzeichen nicht finden konnte oder dass der tatsächliche Inhalt nicht dem entsprach, was ChatGPT behauptet hatte.
Ähnliches passierte sogar bei Dokumenten, die ich selbst hochgeladen hatte. ChatGPT präsentierte mir gelegentlich vermeintliche Aussagen oder Zitate aus gegnerischen Schriftsätzen, die dort so nicht standen.
Gerade im Recht ist das eine ziemlich unangenehme Fehlerklasse.
Ein erfundenes Urteil sieht auf den ersten Blick genauso professionell aus wie ein echtes.
Also musste ich zentrale Zitate, Aktenzeichen und Fundstellen immer wieder selbst kontrollieren.
Und obwohl ich gründlich geprüft habe, kann ich natürlich nicht ausschließen, dass in meinen rund 20 Seiten Schriftsätzen irgendwo doch noch ein Fehler steckt, den weder ChatGPT noch ich bemerkt haben.
Das ist für mich eines der interessantesten Ergebnisse des Experiments: Ein intelligentes System kann einen Laien erheblich leistungsfähiger machen. Gleichzeitig kann es neue Fehler erzeugen, deren Erkennung wiederum genau das Fachwissen voraussetzt, das der Laie gerade nicht besitzt.
Und dann kam die entscheidende Frage: Wie muss die Deckungsklage konkret aussehen?
Hier wurde das Problem noch grundsätzlicher.
In meiner ursprünglichen Klageschrift bezeichnete ich das Verfahren ausdrücklich als „Deckungsklage“. Das war die Bezeichnung für das, worum es mir ging: Versicherungsschutz beziehungsweise vollständige Deckung aus meinem Kfz-Haftpflichtvertrag. Entscheidend war aber die konkrete Form des Antrags. Direkt unter der Überschrift stand:
ohne anwaltliche Vertretung
Mein Antrag war dann als Feststellungsantrag formuliert:
„Es wird festgestellt, dass die Beklagte auf Grund der zwischen den Parteien am 28. Juni 2022 geschlossenen Kraftfahrtversicherung, und der vorangegangenen Beratung, […] die vollständigen Kosten zur Behebung des entstandenen Schadens zu tragen hat, und ein ‚Neu-für-Alt‘ Abzug unzulässig ist.“
Die LVM griff genau diese konkrete Ausgestaltung an. Ihr Anwalt hielt meinen Feststellungsantrag unter anderem für unzulässig und zu unbestimmt und bestritt mein Feststellungsinteresse beziehungsweise Rechtsschutzbedürfnis. Die Überschrift „Deckungsklage“ und die Form des tatsächlich gestellten Antrags waren also zwei verschiedene Ebenen.
Spätestens jetzt war klar: Die prozessuale Konstruktion könnte den gesamten Prozess entscheiden.
Und genau hier war ChatGPT nicht zuverlässig.
Bei der konkreten Ausgestaltung dieser Deckungsklage gab mir ChatGPT keine konsistente Antwort. In manchen Chats sollte ich den Deckungsschutz durch einen Feststellungsantrag klären lassen. In anderen erschien ein unmittelbarer, bezifferter Zahlungsantrag über 469,10 Euro richtiger. Teilweise wurden noch andere Varianten diskutiert. Das Problem war also nicht, ob die Klage „Deckungsklage“ heißen sollte, sondern welcher konkrete Antrag innerhalb dieses Deckungsstreits der richtige war.
Rückblickend muss ich dabei auch selbstkritisch sein. Vielleicht habe ich den Sachverhalt nicht in jedem neuen Chat vollständig genug beschrieben. Es scheint juristisch durchaus einen Unterschied zu machen, dass nicht ich der unmittelbar Geschädigte war, sondern mein Vermieter, dass ich die Reparatur selbst bezahlt hatte und dass die Versicherung wiederum einen Teilbetrag an mich gezahlt hatte.
Aber genau hier zeigt sich für mich eine zentrale Anforderung an intelligente Systeme.
Ein wirklich gutes System hätte nicht einfach eine Antwort produzieren sollen. Es hätte zunächst Fragen stellen müssen.
Wer ist Geschädigter? Wer hat die Rechnung bezahlt? Was hat die Versicherung bereits reguliert? Was genau soll das Gericht zusprechen?
Stattdessen bekam ich unterschiedliche, jeweils plausibel klingende Antworten.
Ich fragte das Gericht ausdrücklich nach der richtigen Ausgestaltung
Nachdem die LVM die Zulässigkeit meines Feststellungsantrags angegriffen hatte, versuchte ich genau diese Frage ausdrücklich zu klären.
In meiner umfangreichen Stellungnahme vom 21. November 2023 gab es einen eigenen Abschnitt „Art der Klage“. Darin erklärte ich, dass ich die Klage ohne Rechtsbeistand verfasst hatte und zuvor sogar kurz mit der Rechtsantragsstelle des Amtsgerichts darüber gesprochen hatte.
Vor allem schrieb ich:
„Der Kläger bittet hiermit das Gericht die Art der Klage zu überprüfen und ggf. anzupassen oder dem Kläger entsprechende Hinweise zu geben.“
Anschließend konkretisierte ich nochmals, was ich eigentlich wollte: Die LVM sollte mir die Differenz von 469,10 Euro zwischen den tatsächlichen Kosten und ihrer bisherigen Zahlung erstatten.
In demselben Schriftsatz stellte ich auch ausdrücklich klar, dass ich die Reparatur in Auftrag gegeben, die Rechnung bezahlt und danach die Teilzahlung der LVM erhalten hatte.
Mein wirtschaftliches Ziel war also ziemlich eindeutig: Ich wollte 469,10 Euro.
Heute erscheint mir ein direkter Zahlungsantrag wie
„Die Beklagte wird verurteilt, an den Kläger 469,10 Euro zu zahlen.“
zumindest naheliegender.
Aber ich schreibe bewusst „naheliegender“ und nicht „richtig“.
Denn das spätere Urteil sagt gerade nicht einfach: Sie hätten denselben Deckungsstreit nur mit einem Zahlungsantrag statt mit einem Feststellungsantrag führen müssen.
Danach ging das Verfahren noch monatelang weiter
Meine Bitte um einen Hinweis vom November war keineswegs der letzte Vorgang vor dem Urteil.
Die LVM antwortete am 20. Dezember 2023 noch einmal ausführlich auf meinen Schriftsatz. Sie blieb bei ihrer Auffassung, dass meine Klage in der gewählten Form unzulässig und auch materiell unbegründet sei. Auch meinen auf 469,10 Euro konkretisierten Antrag hielt sie weiterhin für unzulässig.
Ich musste also erneut einen anwaltlichen Schriftsatz lesen, die Argumente mit meinen bisherigen Unterlagen abgleichen und entscheiden, ob weiterer Vortrag notwendig war. Am 2. Januar 2024 teilte ich dem Gericht schließlich mit, dass ich alle Punkte meiner umfangreichen Stellungnahme vom 21. November aufrechterhalte und keine neuen Anmerkungen mehr habe. Zugleich bat ich um ein Urteil, möglichst anhand der Aktenlage.
Zu diesem Zeitpunkt hatte ich aus meiner Sicht alles gesagt: Der Sachverhalt war dargestellt, die LVM hatte mehrfach erwidert, ich hatte darauf ausführlich geantwortet, meine Zahlung der Rechnung erläutert, den noch offenen Betrag exakt beziffert und das Gericht ausdrücklich um einen Hinweis gebeten, falls mit meinem Antrag etwas nicht stimmte.
Ende Januar fragte das Gericht beide Seiten, ob sie mit einer Fortsetzung des Rechtsstreits im schriftlichen Verfahren einverstanden seien. Ich stimmte am 8. Februar zu. Die LVM stimmte am 20. Februar ebenfalls zu.
Am 23. März erhielt ich dann einen Beschluss des Gerichts. Darin hieß es:
„Es soll mit Zustimmung der Parteien gemäß § 128 Abs. 2 ZPO im schriftlichen Verfahren entschieden werden.“
Außerdem setzte das Gericht eine Frist für weitere Schriftsätze bis zum 28. Mai und bestimmte einen Verkündungstermin für den 18. Juni 2024.
Für mich war das ein wichtiges Signal. Ich verstand es so: Der schriftliche Austausch ist im Wesentlichen abgeschlossen, das Gericht hat die Unterlagen vorliegen und wird nun darüber entscheiden.
Natürlich stand in dem Beschluss nicht ausdrücklich, dass das Gericht eine Sachentscheidung über „Neu für Alt“ treffen würde. Aber als juristischer Laie hatte ich nach dem bisherigen Verlauf genau diesen Eindruck. Ich hatte Monate zuvor ausdrücklich vor einer Abweisung aus formalen Gründen gewarnt und um einen Hinweis gebeten. Einen solchen Hinweis hatte ich nicht bekommen. Stattdessen wurde nun ein förmliches schriftliches Entscheidungsverfahren mit letzter Schriftsatzfrist und Verkündungstermin festgelegt.
Für mich sprach daher nichts dafür, dass der gesamte bisherige Austausch am Ende an einem formalen Problem scheitern würde, das bereits seit Beginn des Verfahrens bestanden haben sollte.
Genau deshalb war das Urteil für mich so überraschend.
„Die Klage ist unzulässig“
Am 18. Juni 2024 kam das Urteil.
Der entscheidende Satz in den Entscheidungsgründen lautet:
„Die Klage ist unzulässig.“
Das Gericht verneinte ein Rechtsschutzbedürfnis. Nach seiner Begründung hätte zunächst der geschädigte Dritte seine Ansprüche gegen mich auf dem Rechtsweg verfolgen und ein entsprechender Anspruch rechtskräftig werden müssen.
Die eigentliche Frage des Neu-für-Alt-Abzugs wurde damit überhaupt nicht entschieden.
Das überraschte mich aus zwei Gründen. Zum einen hatte ich im Verfahren ausdrücklich vorgetragen, dass ich die Rechnung bereits vollständig bezahlt hatte und die LVM anschließend einen großen Teil der Kosten direkt an mich erstattet hatte. Der Vermieter hatte wegen dieser Rechnung aus meiner Sicht gerade keinen offensichtlichen Grund mehr, mich noch einmal zu verklagen.
Zum anderen hatte ich Monate zuvor ausdrücklich um einen Hinweis zur Art meiner Klage beziehungsweise zur Form meines Antrags gebeten und sogar geschrieben, dass ich hoffe, die Klage werde nicht aus formalen Gründen abgewiesen. Danach waren weitere Schriftsätze ausgetauscht worden, beide Parteien hatten dem schriftlichen Verfahren zugestimmt und das Gericht hatte eine letzte Schriftsatzfrist und einen Verkündungstermin bestimmt.
Ob die Rechtsauffassung des Gerichts trotzdem richtig ist, kann ich im Dezember 2024 nicht abschließend beurteilen.
Damit ist aber zumindest klar: Der Fall war offenbar komplizierter als nur die Frage, ob mein Deckungsbegehren als Feststellung oder als unmittelbarer Zahlungsantrag formuliert werden musste.
Und das macht meine Kritik an ChatGPT eher größer als kleiner.
Das eigentliche KI-Problem: fehlende Kalibrierung
Das größte Problem ist für mich deshalb nicht, dass ChatGPT überhaupt Fehler macht.
Menschen machen Fehler. Anwälte machen Fehler. Richter machen Fehler. Natürlich wird auch KI Fehler machen.
Aus Sicht intelligenter Systeme ist für mich eine andere Frage viel interessanter: Erkennt ein System, wann eine mögliche Fehlantwort besonders gefährlich ist?
Wenn ChatGPT einen Absatz schlecht formuliert, kann ich ihn korrigieren.
Wenn es mir einen Literaturhinweis gibt, kann ich ihn überprüfen.
Wenn es aber bei einer Frage unsicher ist, von der möglicherweise die Zulässigkeit des gesamten Prozesses abhängt, müsste es anders reagieren.
Die ideale Antwort wäre dann vielleicht:
„Das ist eine kritische Frage. Mir fehlen Informationen oder ich bin mir nicht sicher genug. Bevor wir festlegen, welchen Antrag wir in der Deckungsklage stellen, müssen wir den Anspruch, die Beteiligten und die Beweislage sauber klären.“
Genau diese Form von Unsicherheitskalibrierung hat mir gefehlt.
Für einen zukünftigen KI-Anwalt könnte diese Fähigkeit wichtiger sein als noch mehr juristisches Faktenwissen: nicht nur viel wissen, sondern auch zuverlässig erkennen, wann das eigene Wissen für eine folgenschwere Entscheidung nicht ausreicht.
Was hat das Experiment gekostet?
Das Urteil verpflichtete mich, die Kosten des Rechtsstreits zu tragen. Die LVM machte anschließend allein für ihre anwaltliche Vertretung weitere 157,68 Euro zuzüglich Zinsen geltend. Hinzu kamen meine Gerichtskosten und natürlich meine eigene Arbeitszeit.
Damit ist der Versuch auch aus LegalTech-Sicht interessant.
KI kann die Kosten der eigenen Textproduktion drastisch senken. Sie beseitigt aber nicht das Prozessrisiko.
Ein überzeugend klingender KI-Schriftsatz kann immer noch verlieren.
Und wenn er wegen einer falschen prozessualen Konstruktion verliert, ist die Produktivitätssteigerung wenig wert.
Ohne ChatGPT gewonnen, mit ChatGPT verloren?
Man könnte mein kleines Experiment sehr einfach zusammenfassen:
Lufthansa ohne ChatGPT: gewonnen.
LVM mit ChatGPT: verloren.
Das wäre allerdings die falsche Schlussfolgerung.
Der Lufthansa-Fall hatte mich enorm viel Zeit gekostet. Der LVM-Prozess war trotz der komplizierteren Fragestellungen wesentlich angenehmer zu bearbeiten.
ChatGPT ersparte mir viele Stunden Arbeit und half mir, nach meinem Eindruck deutlich besser strukturierte Schriftsätze zu schreiben.
Der Großteil der langen Texte entstand mit erheblicher Unterstützung von ChatGPT. Gleichzeitig blieb viel menschliche Arbeit übrig.
Ich musste Fakten kontrollieren, falsche Zitate erkennen, erfundene Urteile aussortieren, Argumente korrigieren, Passagen neu schreiben und schließlich selbst entscheiden, was ich unterschreibe und an ein Gericht schicke.
ChatGPT hat viele schwierige Dinge erstaunlich gut gemacht.
Nur hat es bei einer möglicherweise prozessentscheidenden Frage keine verlässliche Orientierung geliefert.
Bei Software wäre das ungefähr so, als würden 99 Funktionen hervorragend arbeiten, aber beim Speichern weiß man nicht ganz sicher, ob die Datei danach wirklich auf der Festplatte liegt.
Beeindruckend?
Ja.
Fertig?
Nein.
Was ich daraus für intelligente Systeme mitnehme
Für mich ist dieser Prozess deshalb weniger eine Geschichte über ein Garagentor als eine kleine Fallstudie über die Grenzen heutiger KI.
ChatGPT zeigte gleich mehrere typische Stärken moderner Large Language Models: Es verarbeitet große Textmengen schnell, kann Informationen strukturieren, alternative Argumente generieren und sprachlich gute Entwürfe produzieren.
Gleichzeitig zeigte es mehrere Schwächen, die gerade in hochsensiblen Anwendungsfeldern wichtig sind.
Es erfand Quellen.
Es interpretierte Dokumente gelegentlich falsch.
Es produzierte zu viele Argumente, statt die entscheidenden zu priorisieren.
Es fragte nicht zuverlässig nach fehlenden Informationen.
Und vor allem kommunizierte es seine eigene Unsicherheit nicht gut genug.
Das ist aus meiner Sicht eine wichtige LegalTech-Frage. Ein wirklich gutes juristisches KI-System braucht nicht nur ein leistungsfähigeres Sprachmodell. Es braucht Mechanismen zur Quellenprüfung, zum Erkennen fehlender Informationen, zur Risikobewertung und zur Kalibrierung der eigenen Sicherheit.
Vielleicht muss ein guter KI-Anwalt sogar häufiger Fragen stellen und seltener sofort antworten.
In zwei oder drei Jahren schauen wir noch einmal
Ob ich in der Sache gegen die LVM recht habe, weiß ich weiterhin nicht.
Ich glaube es.
Aber ich kann mich irren.
Und auch die Frage, ob und auf welchem Weg ich nach diesem Urteil noch einmal gegen die LVM vorgehen kann, ist für mich im Dezember 2024 noch nicht abschließend geklärt.
Vielleicht versuche ich es irgendwann erneut – sofern das rechtlich möglich ist.
Vor allem bin ich gespannt, wie ChatGPT in zwei oder drei Jahren aussieht.
Die Entwicklung von Large Language Models ist derzeit so schnell, dass dieser Erfahrungsbericht vermutlich relativ schnell altern wird. Vielleicht werden einige der Probleme, die mir 2023 und 2024 begegnet sind, in wenigen Jahren trivial erscheinen.
Wenn ich einer zukünftigen Version von ChatGPT irgendwann wieder sage:
„Ich habe mit meinem Auto fremdes Eigentum beschädigt. Ich habe die Reparatur bezahlt. Meine Kfz-Haftpflichtversicherung hat mir nur einen Teil erstattet. Ich möchte wissen, ob und wie ich die Differenz einklagen kann.“
dann hoffe ich nicht unbedingt darauf, dass sofort eine perfekte Klageschrift erscheint.
Die intelligentere erste Reaktion wäre vielleicht:
„Bevor ich das beantworten kann, muss ich dir ein paar Fragen stellen. Wer genau ist Geschädigter? Was hast du bezahlt? Was hat die Versicherung reguliert? Welche Beweise hast du dafür? Und welche rechtliche Beziehung besteht zwischen den Beteiligten? Danach sollten wir die entscheidenden Rechtsgrundlagen und Urteile anhand der Originalquellen überprüfen.“
Wenn ChatGPT das zuverlässig macht, wäre es meinem damaligen KI-Anwalt einen ziemlich großen Schritt voraus.
In zwei oder drei Jahren schauen wir noch einmal.
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