Masterarbeit, 2023
68 Seiten, Note: 1,3
1. Einleitung
2. Theorie
2.1 Künstliche Intelligenz
2.1.1 Definitionsversuch KI
2.1.2 Arten von KI
2.1.3 Historie und Entwicklung
2.1.4 Einsatzbereiche auf dem deutschen Rechtsmarkt
2.1.5 Entwicklungen in den Vereinigten Staaten
2.2 Akzeptanz
2.2.1 Einführung
2.2.2 Definition Akzeptanz
2.2.3 Akzeptanztheorien
2.3 Festlegung der Forschungsfrage und Hypothesengenerierung
2.3.1 Forschungsfrage
2.3.2 Hypothese 1
2.3.3 Hypothese 2
2.3.4 Hypothese 3 und Hypothese 4
3. Methoden
3.1 Stichprobenbeschreibung
3.2 Messinstrumente
3.3 Durchführung der Studie
3.4 Datenauswertung
4. Ergebnisse
4.1 Grundlage
4.2 Ergebnisse zu Hypothese 1
4.3 Ergebnisse zu Hypothese 2
4.3 Ergebnisse zu Hypothese 3
4.4 Ergebnisse zu Hypothese 4
5. Diskussion
5.1 Ergebnisdiskussion
5.2 Limitation der Umfrage
6. Zusammenfassung und Ausblick
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz (KI) auf dem Rechtsmarkt aus Sicht von Rechtsanwendern sowie potenziellen Mandanten zu untersuchen und mögliche Einflussfaktoren auf diese Akzeptanz zu identifizieren.
2.1.2 Arten von KI
KI lässt sich grundsätzlich in schwache KI (Narrow Artificial Intelligence (AI)) und in tarke KI (Strong AI) unterteilen. Der Unterschied zwischen schwacher KI und starker KI liegt in ihrem Funktionsumfang und ihren Fähigkeiten. Schwache KI bezieht sich auf Systeme oder Programme, die spezifische Aufgaben oder Probleme lösen können, für die sie entwickelt wurden. Diese Art von KI ist darauf ausgerichtet, eine bestimmte Aufgabe effizient und präzise zu erledigen. Beispiele für schwache KI sind Spracherkennungssysteme, Empfehlungsalgorithmen in Online-Shops oder Chatbots, die einfache Fragen beantworten können. Schwache KI kann in einem begrenzten Kontext menschenähnliche Leistungen erbringen, ist jedoch nicht in der Lage, menschliche Intelligenz oder Bewusstsein zu erreichen (Paaß & Hecker, 2021). Auf der anderen Seite steht die starke KI, die auch als allgemeine KI bezeichnet wird. Starke KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben eigenständig und intuitiv auszuführen, die menschliche Intelligenz und sogar emotionale Intelligenz erfordern. Dazu gehören kommunikative und emphatische Fähigkeiten, Sinneswahrnehmungen und die Fähigkeit, Emotionen zu erkennen und zu interpretieren. Obwohl es derzeit keine Starke KI gibt, wird in der akademischen KI-Forschung seit langem daran gearbeitet, dieses Ziel zu erreichen. Die vielversprechendsten Ansätze basieren derzeit hauptsächlich auf Machine Learning-Methode (Künstliche Intelligenz (KI), 2023).
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in das Thema der Künstlichen Intelligenz im Rechtsmarkt ein, skizziert die Relevanz für die Rechtspraxis und definiert das Forschungsziel sowie das methodische Vorgehen.
2. Theorie: Das Kapitel liefert die wissenschaftlichen Grundlagen zu KI und Akzeptanzkonzepten und führt zu der zentralen Forschungsfrage und den daraus abgeleiteten Hypothesen.
3. Methoden: Hier wird der methodische Ansatz der quantitativen Online-Befragung dargelegt, einschließlich der Stichprobenbeschreibung, der Messinstrumente und des Ablaufs der Datenerhebung.
4. Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die deskriptiven Parameter und die Resultate der statistischen Überprüfungen zu den vier aufgestellten Hypothesen bei den Zielgruppen.
5. Diskussion: Die Ergebnisse werden hier interpretiert und kritisch hinterfragt, wobei auch die Limitationen der durchgeführten Studie und mögliche Ursachen für die Befunde thematisiert werden.
6. Zusammenfassung und Ausblick: Der abschließende Teil fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und gibt Handlungsempfehlungen für die praktische Implementierung von KI im Rechtssektor.
Künstliche Intelligenz, KI, Rechtsmarkt, Legal Tech, Nutzerakzeptanz, Technikaffinität, Rechtsanwender, Mandanten, Hypothesenprüfung, Online-Befragung, Digitale Transformation, Rechtsprechung, Automatisierung, Technologieakzeptanz, empirische Forschung.
Die Master-Thesis befasst sich mit der Untersuchung der Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz bei verschiedenen Akteuren auf dem Rechtsmarkt, namentlich Rechtsanwendern und potenziellen Mandanten.
Dazu zählen die theoretischen Grundlagen von KI, die bestehenden Einsatzmöglichkeiten im Rechtswesen, Akzeptanztheorien sowie die Analyse von Faktoren wie Technikaffinität und Risikowahrnehmung.
Ziel ist es, ein Verständnis für das Akzeptanzniveau gegenüber KI im Rechtsbereich zu entwickeln und aufzuzeigen, welche individuellen oder kontextuellen Einflussfaktoren die Bereitschaft zur Nutzung beeinflussen.
Die Arbeit stützt sich auf eine Kombination aus einer fundierten Literaturrecherche und einer eigenen quantitativen Online-Befragung, deren Ergebnisse statistisch ausgewertet wurden.
Der Hauptteil gliedert sich in einen theoretischen Bereich zur KI-Entwicklung und Akzeptanzmodellen sowie einen empirischen Teil, der die Konzeption, Durchführung und Analyse der Nutzerbefragung umfasst.
Wichtige Begriffe sind insbesondere die Nutzerakzeptanz, Technikaffinität, Legal Tech, der Rechtsmarkt als Anwendungsfeld sowie spezifisch das Modell der Technologieakzeptanz (TAM) und das ATI-Modell.
Die Studie untersuchte den Korrelationszusammenhang zwischen Technikaffinität und der Bereitschaft, KI-Unterstützung im juristischen Kontext in Anspruch zu nehmen, wobei insbesondere bei Mandanten positive Zusammenhänge beobachtet wurden.
Die Untersuchung konnte keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen der empfundenen Sensibilität eines Rechtsproblems und der Akzeptanz von KI-Unterstützung nachweisen, was darauf hindeutet, dass andere Faktoren ausschlaggebend sind.
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