Technologisch war das Jahr 2023 besonders geprägt durch das Thema Künstliche Intelligenz oder „KI“ bzw. „AI“ im englischen Sprachgebrauch. ChatGPT, Ende 2022 veröffentlicht, hat die breite Öffentlichkeit überrascht und ganz neue Anwendungsfälle hervorgebracht. Zeitweilig wurden die Nachrichten davon dominiert, wie diese Technologie das Leben vieler beeinflussen könnte. ChatGPT sowie die eifrig veröffentlichten Konkurrenzprodukte haben für einen Hype gesorgt, ähnlich dem, als Siri und andere Telefon-Assistenz-Produkte zum ersten Mal mit mehr als dem Erwartbaren antworteten. Vermutlich haben die meisten in der Zwischenzeit eines der Produkte ausprobiert, um einfache Fragen über das Leben zu stellen, Texte zu verbessern oder auch um komplexe Aufgaben zu bearbeiten. Zu Beginn fühlt es sich wie Magie an, wenn ChatGPT aus kurzen Anweisungen Texte erstellt, Dokumente durchsucht und Inhalte darstellt, Fragen über das Leben beantwortet oder mit detaillierten Anweisungen ganze Konzepte abliefert. Diese Produkte, die vorher nur einem kleinen interessierten Kreis bekannt waren, sind nun allen zugänglich und damit kommen auch immer mehr spezialisierte Anwendungen hinzu. Kaum ein Programm kommt heute noch ohne Ankündigung zur Implementierung von KI-Funktionen aus.
Es wird aber noch eine Zeit dauern, bis wir ganz selbstverständlich unsere Texte mit Hilfe eines Schreibprogrammes automatisch erstellen lassen oder den Antworten so vertrauen, dass wir nicht weiter darüber nachdenken. Die bisherigen KI-Programme basieren auf einer Auswertung großer Sprachmodelle und können die Arbeit bei vielen textbasierten Aufgaben erleichtern. Die Idee eines Textes soll umgesetzt werden oder eine kurze Absage muss geschrieben werden? Die KI erledigt das in wenigen Sekunden und trifft mit den passenden Befehlen auch den richtigen Ton. Doch wir erleben auch gerade mit den Protesten von Kunstschaffenden, die Schattenseiten dieser Entwicklung, wenn geistiges Eigentum zum Training der KI verwendet wird, oft ohne Einverständnis, und mit unklaren Auswirkungen auf die Arbeit von Kunstschaffenden (1).
Zur Einordnung von KI-Anwendungen
In diesem Beitrag soll sich auf das Feld der KI-Programme konzentriert werden, die auf großen Sprachmodellen basieren. Allgemein verstehen wir unter KI computerbasierte, selbstlernende Softwaresysteme, die sich stetig und weitestgehend autonom weiterentwickeln sowie eigenständig Entscheidungen treffen. Die Komplexität dieser Systeme nimmt stetig zu, angefangen von E-Mail- Filtern, Gesichtserkennung, persönlichen Assistenz-Diensten bis hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen. Doch mit der Frage, ab wann von einer KI gesprochen werden kann, beschäftigt man sich bereits seit dem, von Alan Turing im Jahr 1050 entwickelten, Turing-Test (2).
Die Idee ist einfach: Ein Mensch führt, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne Sicht- und Hörkontakt, eine Unterhaltung mit zwei ihm unbekannten Gesprächsbeteiligten. Der Mensch weiß nicht, welcher der beiden Gesprächsbeteiligten der Mensch oder die Maschine ist. Kann trotz einer intensiven Befragung nicht gesagt werden, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und der Maschine wird ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.
Doch neben den vielen Vorteilen und Chancen, welche die KI bietet, offenbaren sich auch immer mehr der damit verbundenen Risiken. Könnten Computer dem Menschen bald überlegen sein? Werden bald Massen arbeitslos, weil die KI die gestellten Aufgaben schneller und billiger erfüllt? Und was ist, wenn die KI einen Fehler macht, wer muss dann dafür haften?
So weit ist es noch nicht. Grundsätzlich lässt sich die KI in drei Stufen unterscheiden. Die einfachste Stufe ist die „schwache Künstliche Intelligenz“. Diese ist auch unter dem Begriff „Artificial Narrow Intelligence“ (ANI) bekannt. Diese KI-Systeme können einfache Aufgaben ausführen, wie z. B. das Erkennen von Gesichtern oder das Spielen von Schach. Sie sind auf maschinelle Lernalgorithmen angewiesen, die der Mensch initiiert hat. Auch Spracherkennungssysteme wie Siri, Alexa oder Bixby gehören zu diesen Systemen. Die zweite Stufe wird „starke Künstliche Intelligenz“ oder „Artificial General Intelligence“ (AGI) genannt und soll menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzen (3). Soweit wir wissen, gibt es solche Programme noch nicht. Ein solches KI-Tool würde sich durch selbstgeschriebene Codes eigenständig verändern und somit verbessern und könnte dann die gleichen Aufgaben erledigen wie der Mensch. Für die KI-Forschung wäre der erfolgreiche Übergang von ANI zu AGI ein signifikanter Sprung, der weitreichende Auswirkungen auf Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft haben würde. Vermutlich würde kurz nachdem ein Programm mit AGI-Fähigkeiten entwickelt wurde, die dritte Stufe erreicht, wenn die KI intelligenter wird als der Mensch. Die „Artificial Superintelligence“ (ASI) wäre in allen Bereichen den menschlichen Fähigkeiten überlegen. Noch ist das Science-Fiction (Abb. 1).
Abbildung 1: Die drei Stufen der KI (eigene Darstellung)
In der Europäischen Kommission wird derzeit der erste Rechtsrahmen für KI erarbeitet, der Entwickelnden, Anbietenden und Nutzenden klare Anforderungen und Verpflichtungen in Bezug auf die spezifische Nutzung von KI bieten soll. Die geplante KI-Verordnung der Europäischen Union soll dann die Risiken von KI minimieren und Verstöße gegen die Vorschriften mit hohen Geldbußen belegen. Bisher zur Einführung dieses Rechtsrahmens wird das Wachstum von KI-Technologien aber noch nicht durch regulatorische Hindernisse verlangsamt (4).
Wie könnte KI in Transaktionsprozessen eingesetzt werden?
Bei jeder Transaktion ist die Due Diligence ein unumgänglicher Schritt und dient der Absicherung gegen potenzielle Risiken. Ein großer Teil ist die Auswertung der Projektverträge, auch Legal Due Diligence genannt. Die Bewertung einer großen Anzahl von Dokumenten und das Erkennen von Mustern, um potenzielle Risiken zu identifizieren, genau das erscheint als der naheliegendste Anwendungsfall für den Einsatz einer KI. Ähnlich sollte es bei der Auswertung der kommerziellen Unternehmensdaten wie Jahresabschlüssen oder Kontoauszügen sein. Eine KI wäre mit sehr ähnlich aufgebauten Dokumenten konfrontiert und könnte Muster erkennen (5).
Ein mit der Due Diligence verwandter möglicher Einsatzbereich einer KI ist das Controlling und Fristenmanagement. Auch hier müssen viele Dokumente geprüft werden um Zeitpunkte, Fristen und Verpflichtungen in Datenbanken zu organisieren und mit Terminen zu versehen.
Im Bereich der Legal Due Diligence haben sich bereits seit einigen Jahren erste Produkte etabliert, wo es um die Auswertung von großen Texten geht. Die Herausforderung bei der Legal Due Diligence besteht darin, dass oft sehr viele Verträge in einer recht kurzen Zeit geprüft werden müssen. In vielen Kanzleien leisten das Junganwälte und Junganwältinnen, die sich so durch Transaktionen lernen können. Natürlich passieren dabei auch Fehler und Ungenauigkeiten. Der eigentliche Mehrwert einer Due Diligence entsteht ohnehin erst, wenn Verträge im Kontext zueinander betrachtet werden. Anbietende von KI-Programmen versprechen, bei diesen wiederkehrenden Anwendungen bessere Ergebnisse zu liefern. Auch bei der Erstellung von Dokumenten, kann die KI unterstützen und fehlende Formulierungen vorschlagen. Bei Tests mit sehr ähnlichen Dokumenten, verwendet wurden Vertraulichkeitsvereinbarungen, konnten KI-Programme mit hoher Sicherheit die Unstimmigkeiten und die fehlenden Absätze identifizieren. Dabei brauchte die KI nur wenige Sekunden, während die Anwälte und Anwältinnen mehr als eine Stunde an dem Dokument arbeiteten (6).
Insbesondere im US-amerikanischen Raum, haben sich bereits vor der Veröffentlichung von ChatGPT verschiedene Dienstleistende für Rechtsanwaltskanzleien oder Beratungsunternehmen etabliert, die Produkte verkaufen, um Due-Diligence-Prozesse zu vereinfachen.
Bisherige KI-Programme können Dokumente analysieren und mögliche Änderungen selbstständig vorschlagen. Verträge und Dokumente können eingelesen werden, die neue Version von ChatGPT kann auch Bilder interpretieren und die enthaltenen Texte erkennen. Anschließend können die Texte untersucht und zusammengefasst werden. Dabei lassen sich auch relevante Kernaussagen in Übersichten darstellen. Aus dem Kontext lassen sich Rechtsfragen mit den Registern bei Gerichten und Behörden abgleichen. Genauso können Fragestellungen mit anderen Projekten aus der Vergangenheit verknüpft werden.
Kanzleien in Deutschland und Europa sind noch vorsichtig, welche Entwicklungen es geben wird. Letztlich werden die Auftraggebenden den Druck weiter erhöhen, bis die Kanzleien diese Änderungen implementieren. Am Ende stehen auch wichtige Fragen im Raum. Wie kann gewährleistet werden, dass eine KI nicht die vertraulichen Informationen mit anderen Projekten vermischt? Wie wird sichergestellt, dass der Algorithmus der KI richtig funktioniert und stets zum gleichen Ergebnis kommt? Was passiert nach Abschluss der Due Diligence mit den Daten und wem gehören die erstellten Ergebnisse?
Welche Risiken hat der Einsatz von KI?
Es gibt viele Beispiele, welche Probleme es geben kann, wenn die Ergebnisse der KI, ohne sie zu hinterfragen, direkt übernommen werden. Programme wie ChatGPT arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und die wahrscheinlichste Antwort muss nicht immer die Zutreffende sein (7). Gerade bei Due-Diligence-Prozessen dürfen solche Fehler nicht passieren. Deshalb können KI-Anwendungen bisher Arbeiten maximal erleichtern und Informationen vorsortieren, müssen dann aber immer noch durch einen Menschen kontrolliert werden. In Kanzleien werden die Technologien deshalb auch nur zögerlich und wenn, dann für Assistenzaufgaben eingesetzt (8).
Ein guter Vergleich ist die Verwendung von Autopiloten in Flugzeugen. Die flugzeugführende Person hat stets die Verantwortung über die Maschine und ist somit auch nicht weg zu denken. Der Autopilot unterstützt aber bei den langweiligen Aufgaben oder kann bei schlechter Sicht die Arbeit erleichtern.
Um die Risiken beim von KI in Due-Diligence-Prozessen zu minimieren, muss die KI auf den jeweiligen Einsatzzweck hin angepasst sein. Die größte Schwierigkeit besteht im Verständnis des zugrundeliegenden Algorithmus der KI, um eine Entscheidung für die sichere Verwendung bei einer Transaktion zu rechtfertigen. Die Sorge, dass die öffentliche KI mit den eigenen und vertraulichen Daten weiterarbeitet, kann genommen werden, wenn eine eigene Instanz der KI, beispielsweise die neuste Version von ChatGPT, in der eigenen Cloud oder im Rechenzentrum installiert wird. In jedem Fall muss die KI aber mit geeigneten Dokumenten trainiert werden, damit Sprache und Inhalte richtig interpretiert werden (9).
Lohnt sich der Einsatz bei EE-Projekten?
Bei der Due Diligence von Windpark- oder PV-Projekten ist die Anwendung von KI-gestützten Auswertungen bisher noch sehr begrenzt, da die tatsächlichen Anwendungsfälle aktuell noch in der Findungsphase stecken und die Fähigkeiten der KI-Programme erst getestet werden müssen. Sobald die Tools jedoch zusätzlich die Bilderkennung und damit Konvertierung von gescannten Dokumenten zu durchsuchbarem Text unterstützen, wird für viele Projekte ein wirtschaftlicher Mehrwert schaffbar sein. Eine Hürde, die es zu meistern gilt, ist jedoch die Vielfältigkeit der Dokumente sowie die Verlässlichkeit und Einheitlichkeit der Ergebnisse.
Wir erwarten, dass sich KI-Anwendungen nach und nach in unsere Arbeitsabläufe einschleichen werden und dort langsam immer mehr Routine-Aufgaben übernehmen. Bis auch sensitive Bewertungsaufgaben in Due-Diligence-Prozessen durch KI übernommen werden, wird es aber noch dauern.
Zuletzt haben wir für das Asset Management den Markt der Vertragsmanagement-Programme durchsucht. Es gibt Anbietende, der bereits KI-Funktionen anbieten, wie das automatische Extrahieren von Stammdaten und Fristen. Ein marktreifes Produkt gibt es aber noch nicht oder das System kommt nicht mit den in deutschsprachigen Dokumenten enthaltenen Umlauten zurecht.
Ausblick
In Anbetracht der rasanten Entwicklung von KI, insbesondere im Kontext großer Sprachmodelle wie ChatGPT, zeichnet sich eine vielversprechende Zukunft für Due-Diligence-Prozesse ab. Die automatisierte Vertragsprüfung und Analyse von Dokumenten würden eine schnellere und präzisere Durchführung wiederkehrender Aufgaben ermöglichen. Dies könnte zu einer signifikanten Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz in Due-Diligence-Prozessen führen. Gerade mit Blick auf den engen Zeitrahmen und die immer komplexer werdenden Projekte, bieten sich so Perspektiven, damit sich das Due-Diligence-Team auf die wichtigen Teilfragen konzentrieren kann.
Die Symbiose von Mensch und KI könnte die Antwort auf die zentralen Herausforderungen der wachsenden Datenflut sein. Während KI-Systeme repetitive Aufgaben übernehmen und Muster in Verträgen erkennen, behalten Menschen die Verantwortung für die Interpretation, Kontextualisierung und strategische Ausrichtung. Diese Partnerschaft verspricht nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch eine Weiterentwicklung des Transaktionsprozesses, in dem menschliche Intuition und KI-Präzision harmonisch zusammenwirken.
Insgesamt lässt der Einsatz von KI in der Due Diligence die Zukunft hoffnungsvoll erscheinen, indem er die Belastung von Teams mindert und die Qualität von Transaktionsprozessen verbessert. Die Reise zu einer vollständigen Integration von KI in diesen Prozessen mag noch in den Anfängen stehen, doch die Erfolge und Möglichkeiten, die sich bereits abzeichnen, lassen auf eine vielversprechende Entwicklung in der Transaktionsberatung für Erneuerbare Energien schließen.
Autor: Jakob Döring
QUELLEN:
(1)Baumeister, J. (18.04.2023). Künstler gewinnt Fotopreis und lehnt ab. Er fordert eine Debatte. Neue Zürcher Zeitung. Verfügbar unter: https://www.nzz.ch/panorama/ein-deutscher-kuenstler-gewinnt-mit-hilfe-kuenstlicher-intelligenz-renommierten-fotopreis-und-lehnt-ihn-ab-ld.1734167 (abgerufen am: 05.01.2024)
(2)Turing-Test. (2023). In Wikipedia. Verfügbar unter: https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Turing-Test&oldid=240012552 (abgerufen am: 05.01.2024)
(3)ANI, AGI, ASI: Diese 3 KI-Abkürzungen muss man kennen. (2023, April 5). Verfügbar unter: https://www.giga.de/artikel/ani-agi-asi-diese-3-ki-abkuerzungen-muss-man-kennen/ (abgerufen am 16.01.2024)
(4)Vorschlag für einen Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz | Gestaltung der digitalen Zukunft Europas. (14.12.2023). Verfügbar unter: https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/regulatory-framework-ai (abgerufen am: 05.01.2024)
(5)Nikolaidis, S. (2018). Die Zukunft von Artificial Intelligence bei M&A-Transaktionen: Können sich Tools, basierend auf Künstliche Intelligenz, bei der Due Diligence von M&A-Transaktionen durchsetzen? Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-2292 (abgerufen am: 05.01.2024)
(6)Friedmann, R. (26.02.2018). AI Beats Lawyers in NDA Review Accuracy—LawGeex Study. Verfügbar unter: https://prismlegal.com/ai-beats-lawyers-nda-review-accuracy-lawgeex-study/ (abgerufen am: 05.01.2024)
(7)Weinheimer, P. (20.07.2023). Schummeln mit ChatGPT: „Meine Strategie war, die Mitleidsschiene zu fahren“. Verfügbar unter: https://www.zeit.de/campus/2023-07/chatgpt-schummeln-journalist-student-erwischt (abgerufen am 05.01.2024)
(8)ChatGPT: Wie künstliche Intelligenz den Anwaltsberuf revolutioniert. (04.07.2023). Verfügbar unter: https://anwaltsblatt.anwaltverein.de/de/anwaeltinnen-anwaelte/anwaltspraxis/chatgpt-ki-anwaltsberuf (abgerufen am: 05.01.2024)
(9)Wiedemann, S. (07.07.2023). Warum KI-Compliance zu jeder Due-Diligence-Prüfung gehört. Verfügbar unter: https://kpmg-law.de/warum-ki-compliance-zu-jeder-due-diligence-pruefung-gehoert/ (abgerufen am: 05.01.2024)
