Eine im Juni 2026 ver\u00f6ffentlichte Studie von Forschern der Stanford University und mehrerer US-amerikanischer Law Schools kommt zu einem bemerkenswerten Ergebnis: Jura-Professoren und Professorinnen bewerteten die Antworten von KI-Systemen in der Vertragsrechtslehre deutlich besser als die Antworten anderer Professoren. In einem blinden Vergleich bevorzugten die Professoren die KI-Antworten in rund drei Vierteln aller F\u00e4lle.<\/p>\n
Die Untersuchung mit dem Titel \u201cLaw Professors Prefer AI Over Peer Answers\u201d analysiert die Leistungsf\u00e4higkeit gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) in einem Bereich, der traditionell als besonders anspruchsvoll gilt: juristische Bewertung und Argumentation. Anders als in Mathematik oder Naturwissenschaften existiert im Recht h\u00e4ufig keine eindeutig \u201erichtige\u201c Antwort. Entscheidend sind vielmehr juristische Argumentationsqualit\u00e4t, Abw\u00e4gung konkurrierender Gesichtspunkte und die F\u00e4higkeit, vertretbare Schlussfolgerungen zu entwickeln (\u201ees kommt darauf an\u201c).<\/p>\n
Das zentrale Ergebnis fiel eindeutig aus: KI-Antworten wurden deutlich h\u00e4ufiger bevorzugt als Antworten menschlicher Lehrender. Gemini 2.5 Pro erreichte gegen\u00fcber den Professoren eine durchschnittliche Gewinnquote von 75,92 Prozent. NotebookLM kam auf 74,75 Prozent. Der durchschnittliche Wert der menschlichen Professoren lag dagegen lediglich bei 24,67 Prozent. Die Autoren der Studie betonen, dass Gemini 2.5 Pro in direkten Vergleichen gegen alle bis auf einen Professor besser abschnitt. NotebookLM \u00fcbertraf sogar jeden menschlichen Teilnehmer, erzielte allerdings mit einem Professor ein statistisches Unentschieden.<\/p>\n
Bemerkenswert ist zudem, dass s\u00e4mtliche beteiligten Professoren im Durchschnitt die KI-Antworten bevorzugten. Die mittlere KI-Pr\u00e4ferenzrate lag bei 75,81 Prozent. Selbst der kritischste Gutachter entschied sich noch in 56 Prozent der F\u00e4lle f\u00fcr die KI-Antwort.<\/p>\n
Der Vorsprung der KI beschr\u00e4nkte sich dabei nach dem Ergebnis der Studie nicht nur auf reine Wissensabfragen. \u00dcber alle vier Fragekategorien hinweg erzielten die Modelle \u00e4hnliche Ergebnisse. Bei Gemini lagen die Gewinnquoten zwischen 74,24 Prozent bei Fallhypothesen und 77,17 Prozent bei Wissensfragen zu F\u00e4llen und Gesetzestexten. NotebookLM erreichte Werte zwischen 72,69 und 76,80 Prozent.<\/p>\n
Die Autoren untersuchten au\u00dferdem, ob der Vorsprung der KI lediglich auf formalen Eigenschaften beruhte. Hierf\u00fcr analysierten sie unter anderem Antwortl\u00e4nge, Struktur, Klarheit, Argumentationsnuancen, juristische Bez\u00fcge, Selbstsicherheit und p\u00e4dagogische Unterst\u00fctzung. Die Auswertung ergab, dass l\u00e4ngere Antworten zwar tendenziell besser bewertet wurden. Andere Merkmale wie Lesbarkeit oder p\u00e4dagogische Strukturierung erkl\u00e4rten die Ergebnisse jedoch nicht ausreichend.<\/p>\n
Die tats\u00e4chlichen Gewinnquoten der KI lagen systematisch \u00fcber den Werten, die allein aufgrund solcher sprachlichen Merkmale zu erwarten gewesen w\u00e4ren. Nach Ansicht der Autoren spricht dies daf\u00fcr, dass nicht blo\u00df Stil oder Form, sondern zumindest teilweise die inhaltliche Qualit\u00e4t der Antworten den Ausschlag gab.<\/p>\n
Quelle: jurios.de v. 18.06.2026<\/em><\/p>\n Bild: \u00a9InfiniteFlow – stock.adobe.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Eine im Juni 2026 ver\u00f6ffentlichte Studie von Forschern der Stanford University und mehrerer US-amerikanischer Law Schools kommt zu einem bemerkenswerten Ergebnis: Jura-Professoren und Professorinnen bewerteten die Antworten von KI-Systemen in der Vertragsrechtslehre deutlich besser als die Antworten anderer Professoren. In einem blinden Vergleich bevorzugten die Professoren die KI-Antworten in rund drei Vierteln aller F\u00e4lle. Die Untersuchung mit dem Titel \u201cLaw Professors Prefer AI Over Peer Answers\u201d analysiert die Leistungsf\u00e4higkeit gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) in einem Bereich, der traditionell als besonders anspruchsvoll gilt: juristische Bewertung und Argumentation. Anders als in Mathematik oder Naturwissenschaften existiert im Recht h\u00e4ufig keine eindeutig \u201erichtige\u201c Antwort. Entscheidend sind vielmehr juristische Argumentationsqualit\u00e4t, Abw\u00e4gung konkurrierender Gesichtspunkte und die F\u00e4higkeit, vertretbare Schlussfolgerungen zu entwickeln (\u201ees kommt darauf an\u201c). Das zentrale Ergebnis fiel eindeutig aus: KI-Antworten wurden deutlich h\u00e4ufiger bevorzugt als Antworten menschlicher Lehrender. Gemini 2.5 Pro erreichte gegen\u00fcber den Professoren eine durchschnittliche Gewinnquote von 75,92 Prozent. NotebookLM kam auf 74,75 Prozent. Der durchschnittliche Wert der menschlichen Professoren lag dagegen lediglich bei 24,67 Prozent. Die Autoren der Studie betonen, dass Gemini 2.5 Pro in direkten Vergleichen gegen alle bis auf einen Professor besser abschnitt. NotebookLM \u00fcbertraf sogar jeden menschlichen Teilnehmer, erzielte allerdings mit einem Professor ein statistisches Unentschieden. Bemerkenswert ist zudem, […]<\/p>\n","protected":false},"author":80,"featured_media":1952,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[644],"tags":[647,648,649,256,646],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1932"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/users\/80"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1932"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1932\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1953,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1932\/revisions\/1953"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1952"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1932"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1932"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.otto-schmidt.de\/zkm-report\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1932"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}