Pro-Se-Boom: Wie KI die US-Gerichte an ihre Kapazitätsgrenzen treibt

Die These zuerst: Generative KI demokratisiert den Zugang zum Recht – und destabilisiert dabei das System, das sie öffnet. Eine noch nicht peer-reviewte Forschungsarbeit von Anand Shah und Joshua Levy, die auf über 4,5 Millionen zivilen Bundesgerichtsverfahren zwischen 2005 und 2026 basiert, zeigt mit bemerkenswerter Klarheit: Seit der Massenadoption von LLMs wie ChatGPT und Claude ist der Anteil sogenannter pro se-Fälle – also Verfahren, bei denen sich Kläger oder Beklagte ohne Anwalt selbst vertreten – von einem jahrelang stabilen Niveau von 11 Prozent auf 16,8 Prozent im Jahr 2025 gestiegen. Gleichzeitig hat sich die interne Gerichtsaktivität in diesen Fällen, gemessen an Anträgen und Einreichungen, um 158 Prozent erhöht. Heißt im Alltag: Mehr Fälle, mehr Arbeit pro Fall, kein zusätzliches Personal. Das ist kein Trend, den das US-Justizsystem einfach absorbieren kann.

Was die Daten wirklich zeigen – und was nicht

Das Paper mit dem Titel „Access to Justice in the Age of AI: Evidence from U.S. Federal Courts" stützt sich auf 46 Millionen PACER-Einträge – das ist das öffentliche Dokumentensystem der US-Bundesgerichte – und deckt damit eine der umfangreichsten Analysen ab, die je zu diesem Thema veröffentlicht wurden. Die Forscher betonen selbst, dass ihre Arbeit deskriptiv ist. Sie behaupten keinen direkten kausalen Zusammenhang zwischen einem spezifischen KI-Modell und einem bestimmten Fall. Ihr Argument ist subtiler und zugleich überzeugender: Die beobachtete Zeitreihe lässt sich ohne generative KI als treibende Kraft schlicht nicht sinnvoll erklären.

Der Schlüsselbefund zur Untermauerung dieser These kommt aus einer zusätzlichen Analyse: Die Forscher zogen eine Zufallsstichprobe von 1.600 Beschwerden aus dem Zeitraum 2019 bis 2026 und ließen diese durch die KI-Erkennungssoftware Pangram laufen. Das Ergebnis: Der Anteil KI-generierter Texte stieg von „praktisch null" in der Vor-KI-Periode auf über 18 Prozent im Jahr 2026. Das ist kein Rauschen – das ist Signal.

Was dagegen spricht, diesen Befund überzubewerten: Die Erkennungssoftware selbst ist kein unfehlbares Instrument, und der Begriff „KI-generiert" ist ein Kontinuum, kein Schalter. Ein Mensch, der einen KI-Entwurf zu 80 Prozent umschreibt, produziert möglicherweise keinen messbaren KI-Fingerabdruck mehr. Die tatsächliche Rate der KI-Nutzung in pro se-Verfahren könnte also sogar höher liegen als die 18 Prozent suggerieren.

Die Struktur des Anstiegs: Kläger, nicht Beklagte

Ein Detail in den Daten ist besonders aufschlussreich und wird in der öffentlichen Debatte bislang kaum diskutiert: Der Anstieg kommt fast ausschließlich von der Klägerseite. Die klägerseitigen pro se-Fallzahlen stiegen von durchschnittlich 19.705 pro Jahr im Zeitraum 2015 bis 2022 auf 39.167 im Geschäftsjahr 2025 – eine Verdoppelung innerhalb weniger Jahre. Beklagtenseitige pro se-Fälle hingegen sanken leicht, von 4.650 auf 3.896.

Das ist aus zwei Gründen bedeutsam. Erstens bestätigt es die Hypothese von Joshua Levy, der es so formuliert: Es gibt eine latente Menge an potenziellen Klagen in der Welt – Menschen, die sich am Arbeitsplatz verletzt fühlen, von Vermietern benachteiligt werden, mit Behörden streiten. Diese latente Menge verändert sich nicht dramatisch. Was sich verändert hat, ist der Schwellenwert für die tatsächliche Einreichung. LLMs haben diesen Schwellenwert gesenkt. Zweitens bedeutet es, dass das Problem weniger durch opportunistische Beklagte entsteht, die Verfahren verschleppen, als durch eine neue Klasse von Klägern, die bislang keinen Zugang zum System hatten – oder glauben, ihn jetzt zu haben.

Der letzte Punkt ist normativ wichtig: Mehr Menschen mit legitimen Anliegen haben Zugang zur Justiz. Das ist prinzipiell gut. Das Paper zitiert treffend: „Ob das netto ein gesellschaftlicher Gewinn ist, ist eine offene Frage." Wer das System öffnet, muss auch die Kapazität erhöhen – sonst verlängert sich nur die Warteschlange für alle.

Das Kapazitätsproblem: Kein einfacher Ausweg

Hier liegt der eigentliche Kern des Problems, und Shah und Levy formulieren ihn schonungslos: „Es gibt keine einfache Marge, entlang derer man zusätzliche Richterkapazität ‚kaufen' kann." Das US-Bundesgerichtssystem kann Fälle nicht einfach ablehnen, es gibt keinen unmittelbaren Zustrom neuer Bundesrichter, und der bestehende Fallrückstand ist bereits heute ein strukturelles Problem.

Die Skalierungslogik digitaler Produkte – mehr Nutzer, gleiche Grenzkosten – gilt für Justiz schlicht nicht. Ein Gericht ist kein SaaS-Produkt. Jeder zusätzliche Antrag erfordert menschliche Aufmerksamkeit, und diese Ressource ist politisch wie bürokratisch rigide. Wer 20 Prozent mehr Fälle ins System pumpt, erzeugt nicht einfach 20 Prozent mehr Ausgaben – er erzeugt Verzögerungen für alle Beteiligten, auch für Fälle mit anwaltlicher Vertretung.

Levy schlägt als möglichen Ausweg vor, Richtern selbst KI-Tools für „templatehafte" Aufgaben zur Verfügung zu stellen – also Routinearbeit zu automatisieren, während das eigentliche Urteilsvermögen menschlich bleibt. Das ist ein vernünftiger Ansatz, aber er hat einen Haken: Die Einführung von KI in die Richterarbeit ist juristisch, politisch und institutionell komplex. Und sie löst das kurzfristige Kapazitätsproblem nicht.

Erschwerend kommt hinzu, was 404 Media bereits früher dokumentiert hat: Eine Datenbank halluzinierter Gerichtszitate enthält über 1.353 Fälle – 804 davon stammen aus pro se-Verfahren. KI-generierte Dokumente sind also nicht nur zahlreicher, sondern auch fehleranfälliger, was den Aufwand für Gerichte weiter erhöht.

Was dagegen spricht: Die Grenzen des Arguments

Eine analytisch ehrliche Einordnung muss auch die Schwachstellen der Studie benennen. Das Paper ist ein Preprint – es hat noch kein Peer-Review-Verfahren durchlaufen. Die Korrelation zwischen ChatGPT-Adoption und dem Anstieg der pro se-Fälle ab 2022 ist stark, aber Korrelation ist keine Kausalität. Andere Faktoren könnten ebenfalls eine Rolle spielen: gestiegenes Rechtsbewusstsein, wirtschaftlicher Druck nach inflationären Jahren, veränderte Medienberichterstattung über Klagemöglichkeiten.

Zudem ist „pro se" keine homogene Kategorie. Jemand, der einen wohlüberlegten, KI-gestützten Antrag einreicht und eine legitime Klage verfolgt, belastet das System fundamental anders als jemand, der mit einer 600-seitigen, KI-generierten Beschwerde ein HOA-Gebührenstreit in eine RICO-Verschwörungstheorie verwandelt – ein Beispiel, das Branchenberichte aus dem Frühjahr 2026 beschreiben. Beide zählen in der Statistik gleich.

Der Befund bleibt trotzdem belastbar: Der Anstieg ist real, er ist groß, und er hat eine zeitliche Struktur, die sich ohne LLMs schwer erklären lässt. Die Autoren sind methodisch vorsichtig genug, um nicht mehr zu behaupten, als die Daten hergeben – das macht die Studie glaubwürdiger, nicht weniger relevant.

So What? Was das für DACH-Entscheider bedeutet

Deutschland und Österreich kennen das US-amerikanische pro se-Phänomen in dieser Form nicht – das kontinentaleuropäische Zivilprozessrecht ist strukturell anders, und die Anwaltspflicht greift in vielen Verfahrensarten deutlich früher. Dennoch wäre es ein Fehler, die Befunde als rein amerikanisches Problem abzutun.

Erstens zeigt die Studie exemplarisch, was passiert, wenn KI-Tools eine Eintrittsbarriere in einem stark regulierten, kapazitätsbeschränkten System senken: Das System wird nicht effizienter – es wird überlastet. Diese Dynamik gilt für viele öffentliche Institutionen in der DACH-Region, von Sozialbehörden bis zu Verwaltungsgerichten. Wer in diesen Systemen KI-Tools einführt oder deren Nutzung durch Bürger ermöglicht, muss gleichzeitig über Kapazitätsanpassungen nachdenken.

Zweitens ist die EU-Dimension relevant: Ab August 2026 tritt der Hauptteil des EU AI Acts in Kraft, der auch KI-Systeme im Justizkontext reguliert (siehe Glossar: EU AI Act). Systeme, die rechtliche Entscheidungen unterstützen oder beeinflussen, könnten als Hochrisiko-KI eingestuft werden – mit entsprechenden Compliance-Anforderungen und Strafen bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.

Drittens lohnt es sich, die normative Frage ernst zu nehmen: Ist mehr Zugang zum Recht per se gut? Die US-Studie legt nahe, dass die Antwort nicht trivial ist. Wenn KI-gestützte Klagewellen Systeme überlasten, die auf menschlichem Urteilsvermögen beruhen, dann ist der netto-gesellschaftliche Effekt offen – und das gilt auch für analoge Entwicklungen in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Fazit: Demokratisierung hat ihren Preis – und der ist systemisch

Die Studie von Shah und Levy ist kein Beweis für das Ende des Rechtsstaats durch KI. Sie ist aber ein präzises Frühwarnsignal für einen strukturellen Druck, den bisher kaum jemand mit Daten unterlegt hat. Die zeitliche Entwicklung ist eindeutig: Mit der Massenadoption generativer KI-Tools ab Ende 2022 hat sich der Zugang zum Gerichtssystem fundamental verändert – und zwar schneller, als das System reagieren kann.

Die relevante Prognose lautet: Wenn die LLM-Kapazitäten weiter wachsen und die Qualität der generierten Rechtsdokumente weiter steigt, wird dieser Effekt nicht verschwinden – er wird sich verstärken. Gerichte, die heute keinen Plan für KI-gestützte Effizienzgewinne auf der Richterseite haben, werden in drei bis fünf Jahren unter erheblichem politischen Druck stehen. Wer in der Justizpolitik, im Legal-Tech-Bereich oder in der Unternehmensrechtsabteilung arbeitet, sollte diese Entwicklung nicht als US-Kuriosität abtun. Die Frage ist nicht ob, sondern wann ähnliche Dynamiken auch europäische Systeme erreichen.