OpenAI hat Astra for Law vorgestellt und GPT-6 Astra an einen selbst aufgebauten Rechercheindex für US-Recht angebunden, der sich an Anwaltskanzleien und Legal-Tech-Unternehmen richtet. Das Modell trägt die Bezeichnung GPT-6 Astra Law und kommt zunächst als Trusted Access in ChatGPT und Codex, für ausgewählte Kanzleien zum Testen. Die API soll später folgen, mit einer Zero-Data-Retention-Option. Latham & Watkins, Ropes & Gray, Cooley und Sullivan & Cromwell gehören zur ersten Gruppe.
Die offiziellen Zahlen stammen aus der privaten Testreihe Legal Research Bench von Vals AI. Bei 200 US-Rechtsrecherche-Fragen liefen beide Systeme auf der höchsten Reasoning-Stufe: Astra for Law erreichte insgesamt 54,0 % Trefferquote, GPT-6 Astra allein mit Websuche kam auf 38,7 % – ein relativer Zuwachs von 40 %. Bei Fragen, die vorwiegend Fallrecht betreffen, fand das erste System 24 % mehr relevante Präzedenzfälle; bei manuell geprüften Zielabschnitten wurden auf derselben Reasoning-Stufe bis zu 54 % mehr relevante Textstellen gefunden.
Das Neue steckt in der Indexebene
Der größte Umbruch liegt diesmal in der Recherche selbst. Der von OpenAI selbst aufgebaute Rechtsindex deckt über 230 Millionen URLs ab und erfasst US-Fallrecht, Gesetzestexte, Verwaltungsvorschriften, Gerichtsregeln und Verwaltungsentscheidungen, laut OpenAI täglich aktualisiert. Zusätzlich kooperiert das Unternehmen mit dem Free Law Project, um auf die Datenbank CourtListener zuzugreifen, die über 99,9 % aller veröffentlichten US-Präzedenzurteile enthält. Dazu kommen 26 Partner-Plugins und 47 Community-Plugins, die Produkte von Relativity, Clio, iManage, Intapp, DeepJudge und Thomson Reuters in den Arbeitsablauf einbinden.
Allgemeine Modelle scheitern bei der Rechtsrecherche immer an derselben Stelle: Über die Websuche gefundene Präzedenzfälle stammen aus uneinheitlichen Quellen, Versionen weichen ab, Zitierketten reißen leicht ab – die Kosten für die anwaltliche Nachprüfung übersteigen oft das, was das Modell an Zeit spart. Einen eigenen Index aufzubauen verlagert dieses Risiko von den Anwälten zum Anbieter. Der absolute Wert von 54,0 % zeigt aber auch die Kehrseite: Bei mehr als der Hälfte der Fragen liegt das System noch falsch, und OpenAI selbst betont, Anwälte müssten jede Quelle einzeln prüfen, bei risikoreichen Fällen bleibe der Governance-Prozess bestehen.
Wer den Index verkauft und wer den Workflow verkauft
Im Bereich Legal AI wird Harvey bereits mit 11 Milliarden US-Dollar bewertet, Thomson Reuters hat CoCounsel im Portfolio – bei beiden liegt der Burggraben nicht im Modell selbst, sondern im Fallkontext, im Berechtigungsmanagement und in der Prüfspur. OpenAI setzt diesmal weiter unten an: Das Unternehmen übernimmt kein Projektmanagement für Kanzleien, sondern verpackt Recherche und Reasoning als Basis, die andere integrieren können – auf der Liste der 26 Partner-Plugins steht auch Thomson Reuters.
Die Reaktion von Thomson Reuters fiel entsprechend direkt aus und betonte, CoCounsel bleibe ein vertrauenswürdiges, für die juristische Arbeit konzipiertes Fachsystem. Bei Harvey wird die Rechercheleistung gelobt, Cooley spricht über schnellere Arbeitsabläufe. Zusammengenommen zeichnet sich die Arbeitsteilung ab: Die Modellebene lässt sich zukaufen, wer aber Compliance und Haftung übernimmt, verkauft weiterhin jeder für sich.
Für chinesische Kanzleien vorerst eine fremde Baustelle
Der Index von Astra for Law deckt ausschließlich US-Rechtsquellen ab, kein einziges chinesisches Rechtsgebiet ist enthalten. Was inländische Kanzleien kurzfristig übernehmen können, ist die Form, nicht das Produkt: Urteile, Gesetzesdatenbanken und lokale Vorschriften in eine Rechercheebene zu verwandeln, die ein Modell direkt abrufen kann – erst danach lässt sich über Genauigkeit sprechen. Einige chinesische Anbieter arbeiten bereits an Ähnlichem, veröffentlichen aber deutlich weniger Benchmark-Daten als in diesem Fall, ein direkter Vergleich ist derzeit nicht möglich.
OpenAI hat keinen Preis genannt, ebenso wenig, wie viele Kanzleien Trusted Access umfasst oder in welcher Preisstufe die API später öffnet. Die Fragen von Vals AI stammen aus einer privaten Testreihe, sodass Außenstehende diesen Vergleich nicht nachvollziehen können. Keiner der frühen Kunden hat bislang den tatsächlichen Nutzungsumfang offengelegt.
Quellen: offizielle Ankündigungsseite von OpenAI, Vals AI Legal Research Bench, CocoLoop, Artificial Lawyer, Neowin; Trefferquote, Indexgröße und Plugin-Zahl wurden anhand der von OpenAI veröffentlichten Angaben abgeglichen.