OpenAI hat gestern Astra for Law vorgestellt. Das ist kein neues Modell, sondern GPT-6 Astra mit drei Zutaten drumherum: einem Suchindex für amerikanisches Recht, festen Anweisungen für juristische Analyse und juristisches Schreiben, und Einstellungen für vertrauliche Mandatsarbeit.
Ein Index statt einer Websuche
Der Index deckt amerikanische Rechtsprechung, Gesetze, Verordnungen, Verfahrensregeln und Verwaltungsentscheidungen ab, nach OpenAIs Angabe über 230 Millionen URLs, täglich ergänzt. Die Fallsammlung stammt vom Free Law Project, der Non-Profit-Organisation hinter CourtListener; sie deckt nach eigener Angabe mehr als 99,9 Prozent der veröffentlichten amerikanischen Präzedenzentscheidungen ab.
Das ist die eigentliche Nachricht. Nicht ein Verlag liefert die Grundlage, sondern eine gemeinnützige Datenbank. OpenAI schreibt ausdrücklich, der Index ergänze lizenzierte Inhalte von Anbietern wie Thomson Reuters, statt sie zu ersetzen. Man kann das als Höflichkeit lesen oder als Ansage.
54 gegen 38,7 Prozent
Gemessen wurde an 200 Fragen aus dem geschlossenen Teil des Legal Research Bench von Vals AI. Bei höchster Denkstufe bestand Astra for Law die Korrektheitsprüfung in 54,0 Prozent der Fälle, GPT-6 Astra mit reiner Websuche in 38,7 Prozent. Bei Fragen zur Rechtsprechung fand die Rechtsfassung 24 Prozent mehr Referenzfälle und bis zu 54 Prozent mehr relevante Passagen aus den richtigen Urteilen.
Das sind ordentliche Sprünge. Sie sagen aber vor allem etwas über die Websuche: Ein Anwalt, der einen Fall sucht, braucht kein Werkzeug, das im offenen Netz stöbert. Er braucht eins, das weiß, welche Entscheidung bindend ist.
Legora steht auf beiden Seiten
Aufbauen können darauf zunächst ausgewählte Kanzleien sowie API-Kunden, namentlich genannt sind Harvey und Legora. Dazu kommen 26 neue Ökosystem-Plugins, die ChatGPT an Werkzeuge wie Relativity und Clio anschließen.
Legora ist ein bekannter Name. Die Firma tauchte vor zwei Tagen schon in Anthropics Salesforce-Ankündigung als Kunde auf. Legal-Tech-Anbieter binden sich offenbar nicht an ein Labor, sondern an das jeweils beste verfügbare Modell – und beide Labore nennen dieselben Firmen gern als Beleg.
Das Modell ist nicht mehr das Produkt
Interessant an Astra for Law ist, was es nicht ist. Kein Training, kein Fine-Tuning, kein eigenes Gewichtspaket. Ein Index, Anweisungen, Berechtigungen – und OpenAI kündigt an, diese Fähigkeiten auf künftige Modelle mitzunehmen.
Das ist derselbe Umbau, den Anthropic mit Skills und Konnektoren betreibt: Der Wert wandert vom Modell in das, was um das Modell herum steht. Für Nutzer heißt das etwas Unbequemes. Bei der Frage, welches Werkzeug in einem Fachgebiet taugt, hilft dir kein Benchmark-Vergleich der Basismodelle mehr. Du musst die Konfiguration vergleichen, und die ist von außen kaum zu prüfen.
Quellen: