Jannis Gries, Ass. iur.
Leuphana Stipendiat*in, Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit
Werdegang
Jannis Gries ist seit Juni 2026 Doktorand und Stipendiat in der Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit (AIX) unter der Leitung von Ricardo Usbeck.
Er studierte Rechtswissenschaft an der Universität Hamburg und der Katholieke Universiteit Leuven (gefördert durch das Deutschlandstipendium und die Studienstiftung des deutschen Volkes). Studienbegleitende Praktika führten ihn u.a. zu dem Gerichtshof der Europäischen Union (EuGH) sowie dem Bundesfinanzministerium, parallel arbeitete er als studentische Hilfskraft von Jürgen Basedow am Max-Planck-Institut für ausländisches und internationales Privatrecht. Seine erste juristische Staatsprüfung legte er im Januar 2023 ab.
Im Anschluss arbeitete er als wissenschaftlicher Assistent von Konrad Duden an der Universität Leipzig und bearbeitete am Max-Planck-Institut für ausländisches und internationales Privatrecht verschiedene Manuskripte von Jürgen Basedow für deren posthume Veröffentlichung. Seinen juristischen Vorbereitungsdienst absolvierte Jannis Gries am Hanseatischen Oberlandesgericht mit Stationen im Freshfields Lab, dem Bundeskanzleramt sowie dem Bundesverfassungsgericht.
Forschungsgebiete
- Explainable Artificial Intelligence
- Legal NLP
- Legal Argumentation
- Prior Case Retrieval
Publikationen
Bücher und Anthologien
- Uniform Law: Legal Responses to Globalisation
Jürgen Basedow (Autor*in) , Jannis Gries (Herausgeber*in) , 2024 Tübingen , 555 S.Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung
Beiträge in Sammelwerken
- Default Rules as a Means of European Integration
Jürgen Basedow (Autor*in) , Jannis Gries (Herausgeber*in) , 01.01.2025 Oxford , S. 101-116 , 16 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel › Forschung
- Codification of private law: The European perspective
Jürgen Basedow (Autor*in) , Jannis Gries (Herausgeber*in) , 01.01.2024 Budapest , S. 37-64 , 28 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel › Forschung
Lehrveranstaltungen
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.