論文の概要: Generative Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06907v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 02:59:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 14:35:07.115705
- Title: Generative Interpretation
- Title（参考訳）: 生成的解釈
- Authors: Yonathan A. Arbel and David Hoffman
- Abstract要約: 大規模言語モデルを用いて契約意味を推定する新しい手法である生成的解釈を導入する。
AIモデルは、ファインダーが文脈における通常の意味を確認し、あいまいさを定量化し、当事者の合意のギャップを埋めるのに役立つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce generative interpretation, a new approach to estimating
contractual meaning using large language models. As AI triumphalism is the
order of the day, we proceed by way of grounded case studies, each illustrating
the capabilities of these novel tools in distinct ways. Taking well-known
contracts opinions, and sourcing the actual agreements that they adjudicated,
we show that AI models can help factfinders ascertain ordinary meaning in
context, quantify ambiguity, and fill gaps in parties' agreements. We also
illustrate how models can calculate the probative value of individual pieces of
extrinsic evidence. After offering best practices for the use of these models
given their limitations, we consider their implications for judicial practice
and contract theory. Using LLMs permits courts to estimate what the parties
intended cheaply and accurately, and as such generative interpretation
unsettles the current interpretative stalemate. Their use responds to
efficiency-minded textualists and justice-oriented contextualists, who argue
about whether parties will prefer cost and certainty or accuracy and fairness.
Parties--and courts--would prefer a middle path, in which adjudicators strive
to predict what the contract really meant, admitting just enough context to
approximate reality while avoiding unguided and biased assimilation of
evidence. As generative interpretation offers this possibility, we argue it can
become the new workhorse of contractual interpretation.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを用いて契約意味を推定する新しい手法である生成的解釈を導入する。
AI三頭論は、今日の秩序であるので、我々は、それぞれ異なる方法でこれらの新しいツールの能力を説明する、根拠付きケーススタディによって進みます。
良く知られた契約の意見を取り、彼らが主張した実際の合意を導出することにより、AIモデルは、状況における一般的な意味をファインダーが確認し、あいまいさを定量化し、当事者の合意のギャップを埋めることを可能にする。
また,モデルが個々の外部証拠の確率的値を計算する方法を示す。
これらのモデルの使用に関するベストプラクティスを制限条件として提示した後、司法実務と契約理論にその影響を考察する。
LLMを使用することで、裁判所は当事者の意図を安価かつ正確に見積もることができる。
彼らの利用は、効率重視のテクスト主義者や正義志向の文脈主義者に反応し、当事者がコスト、確実性、正確性、公平性を好むかどうかを論じる。
当事者と裁判所は、証拠の無誘導で偏りのある同化を避けながら、現実を近似するだけの十分な文脈を認めながら、契約が本当に何を意味するのかを判断しようとする中間の道を好む。
生成的解釈はこの可能性を示しており、契約的解釈の新たなワークホースとなり得ると主張する。
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