論文の概要: Are Models Trained on Indian Legal Data Fair?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07247v2
• Date: Tue, 14 Mar 2023 17:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 11:11:44.073622
• Title: Are Models Trained on Indian Legal Data Fair?
• Title（参考訳）: モデルはインドの法律データフェアで訓練されているか?
• Authors: Sahil Girhepuje, Anmol Goel, Gokul S Krishnan, Shreya Goyal, Satyendra Pandey, Ponnurangam Kumaraguru and Balaraman Ravindran
• Abstract要約: 法律分野におけるインドの観点からの公正性に関する最初の調査を提示する。 本研究では、保釈予測タスクのために訓練された決定木モデルにおいて、ヒンドゥー教とムスリムに関連する入力特徴間の全体的な公平性格差が0.237であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.13067910742914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances and applications of language technology and artificial intelligence have enabled much success across multiple domains like law, medical and mental health. AI-based Language Models, like Judgement Prediction, have recently been proposed for the legal sector. However, these models are strife with encoded social biases picked up from the training data. While bias and fairness have been studied across NLP, most studies primarily locate themselves within a Western context. In this work, we present an initial investigation of fairness from the Indian perspective in the legal domain. We highlight the propagation of learnt algorithmic biases in the bail prediction task for models trained on Hindi legal documents. We evaluate the fairness gap using demographic parity and show that a decision tree model trained for the bail prediction task has an overall fairness disparity of 0.237 between input features associated with Hindus and Muslims. Additionally, we highlight the need for further research and studies in the avenues of fairness/bias in applying AI in the legal sector with a specific focus on the Indian context.
• Abstract（参考訳）: 言語技術と人工知能の最近の進歩と応用は、法律、医療、精神保健といった複数の領域で大きな成功を収めている。 AIベースの言語モデル、例えば判断予測は、最近法分野に提案されている。 しかし、これらのモデルは、トレーニングデータから取り出された社会的バイアスが符号化されている。 偏見と公平性はNLP全体で研究されているが、ほとんどの研究は主に西洋の文脈にある。 本研究は,インドの法律分野における公正性に関する最初の調査である。 ヒンディー語法文書で訓練されたモデルに対する保留予測タスクにおける学習アルゴリズムバイアスの伝播に注目した。 人口統計学的パリティを用いてフェアネスギャップを評価し,保釈予測タスクに訓練された決定木モデルが,ヒンドゥー教とムスリムに関連する入力特徴間で0.237のフェアネス差を持つことを示した。 さらに、インドの文脈に焦点を絞った法律分野におけるaiの適用において、公正/バイアスの道筋でさらなる研究と研究が必要であることも強調する。

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