Übersetzt aus dem englischen Original. Zahlen und Quellen sind unverändert. Englisches Original lesen
Pakistan trial courts
Pakistan verteilt JudgeGPT randomisiert an 1.559 Richter erster Instanz, und Bezirke erledigen mehr Fälle
Forschende und Pakistans Justiz gaben Richtern erster Instanz in einem randomisierten Experiment an 118 Gerichten einen KI-Assistenten, JudgeGPT. Bezirke mit mehr geschulten Richtern erledigten mehr Fälle, bei mittlerer Exposition etwa 6,3 % über dem Durchschnitt, ohne dass die Berufungen zunahmen.
Kennzahlen
Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.
1.848
Zusätzlich erledigte Fälle pro Bezirk und Jahr bei mittlerer Exposition gegenüber geschulten Richtern1
6,3 %
Anstieg der erledigten Fälle gegenüber dem Durchschnitt bei mittlerer Exposition1
rund 616
Zusätzlich erledigte Fälle pro Bezirk und Jahr am 25. Perzentil der Exposition1
1.559
Im Experiment randomisierte Richter1
Was es erforderte
Kosten, Teamgröße und Zeitplan wurden in den Quellen nicht veröffentlicht.
Das Problem
Pakistan hat im Verhältnis zur Bevölkerung sehr wenige Richter, und Millionen Fälle warten auf eine Entscheidung. The Decoder nennt 2,26 Millionen anhängige Fälle Ende 2024, die meisten davon an Gerichten erster Instanz. Die Richter arbeiten mit wenig Technik und ohne Unterstützungspersonal.
Was sie gebaut haben
JudgeGPT ist ein Chatbot auf Basis der GPT-4-Modellfamilie von OpenAI. Er wurde mit einer eigenen Anweisung und einer Bibliothek von Gerichtsentscheidungen und Gesetzen auf Pakistan zugeschnitten, die er vor der Antwort durchsucht, sodass die Antworten echte Dokumente zitieren. Dieses Verfahren heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Wie sie vorgegangen sind
Forschende der ETH Zürich, des Imperial College London und der New Economic School arbeiteten mit der Justiz zusammen. Sie teilten 1.559 Richter erster Instanz an 118 Gerichten nach dem Zufallsprinzip auf drei Gruppen auf: KI-Zugang mit gezielter Schulung, KI-Zugang mit allgemeiner Schulung zu Technologie und Recht oder nur allgemeine Schulung. Die Schulung der ersten Gruppe erfolgte gestaffelt nach Kohorten, beginnend im März 2024. Chatprotokolle zeigten, wie die Richter das Werkzeug nutzten.
Ergebnisse
Richter mit KI und gezielter Schulung nahmen das Werkzeug stärker an, nutzten es häufiger und blieben dabei. Bezirke mit stärkerer Exposition gegenüber diesen Richtern erledigten mehr Fälle: etwa 1.848 mehr pro Bezirk und Jahr bei mittlerer Exposition, ein Plus von 6,3 % gegenüber dem Durchschnitt. Die Berufungen je erledigtem Fall nahmen nicht zu und gingen eher leicht zurück. Die Schulung verlagerte die Nutzung hin zu Überarbeitungs- und Entwurfshilfe und weg von breiten Fragen zur Rechtsrecherche.
Alle berichteten Zahlen
| Messgröße | Wert | Quellenangabe |
|---|---|---|
| Zusätzlich erledigte Fälle pro Bezirk und Jahr bei mittlerer Exposition gegenüber geschulten Richtern | 1.8481 | |
| Anstieg der erledigten Fälle gegenüber dem Durchschnitt bei mittlerer Exposition | 6,3 %1 | |
| Zusätzlich erledigte Fälle pro Bezirk und Jahr am 25. Perzentil der Exposition | rund 6161 | |
| Im Experiment randomisierte Richter | 1.5591 | |
| Erfasste Gerichte | 1181 |
Erkenntnisse für Ihr Projekt
Verbinden Sie Zugang mit Schulung. In der Studie nutzten Richter mit gezielter Schulung das Werkzeug häufiger und blieben dabei; der Zugang allein spielte eine deutlich geringere Rolle.
Lenken Sie die Nutzer zu Aufgaben, bei denen das Werkzeug verlässlich ist, etwa zur Textverbesserung, und weg von offenen Fragen, deren Überprüfung aufwendig ist.
Messen Sie den Output anhand von Verwaltungsdaten und nicht nur anhand von Nutzerbefragungen, und verfolgen Sie neben dem Volumen auch die Qualität (Berufungsquoten).
Randomisieren Sie die Einführung, wo immer es möglich ist. Das gab dieser Evidenz eine Glaubwürdigkeit, die den meisten Fallstudien von Anbietern fehlt.
Einschränkungen
- Die Zahlen sind Forschungsergebnisse: Schätzungen der Autoren dazu, wie sich der Output eines Bezirks mit dem Anteil geschulter Richter verändert, und keine Zählung der vom Werkzeug selbst erledigten Fälle.
- Das Papier ist ein Arbeitspapier vom 9. August 2026 und kann überarbeitet werden. Der Artikel von The Decoder (21. Juli 2026) fasst es zusammen.
- Das Papier nennt eine überschlägige Kostengröße von etwa 41,90 Dollar an gehaltsäquivalenter Kapazität je ausgegebenem Dollar, bei vorsichtigen Annahmen mindestens 10 Dollar. The Decoder nennt 38,50 Dollar. Da es sich um eine modellierte Schätzung handelt, wird sie hier nicht als Ergebnis gezeigt.
- Das Papier nennt ein Modell der GPT-4-Familie; eine genaue Version wird nicht angegeben. Die erste Schulungskohorte begann im März 2024, was hier als Startdatum verwendet wird.
- Die in der Analyse verwendeten Output-Daten enden zum Jahresende 2024, sodass nur die früheste Kohorte beiträgt.
Quellen
- Courts of Tomorrow: Evidence from a Nationwide Rollout of Generative AI
Mehmood, Goessmann, Ash (working paper) · 2026-08-09 · Forschungsarbeit · elliottash.com
- An AI system helped Pakistani judges clear massive backlogs at $38.50 return per dollar invested
The Decoder · 2026-07-21 · Nachrichten · the-decoder.com
In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.