論文の概要: Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01301v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 15:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:08:09.350458
• Title: Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模法的フィクション:大規模言語モデルにおける法的な幻覚のプロファイリング
• Authors: Matthew Dahl, Varun Magesh, Mirac Suzgun, Daniel E. Ho,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、法律の実践、教育、研究の強化にますます利用されている。 幻覚に関する最初の体系的な証拠を提示し, LLMの管轄区域, 裁判所, 期間, 事件にまたがる様々な業績を報告した。 また,ChatGPT 4では58%,Llama 2では88%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.04008608493335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Do large language models (LLMs) know the law? These models are increasingly being used to augment legal practice, education, and research, yet their revolutionary potential is threatened by the presence of hallucinations -- textual output that is not consistent with legal facts. We present the first systematic evidence of these hallucinations, documenting LLMs' varying performance across jurisdictions, courts, time periods, and cases. Our work makes four key contributions. First, we develop a typology of legal hallucinations, providing a conceptual framework for future research in this area. Second, we find that legal hallucinations are alarmingly prevalent, occurring between 58% of the time with ChatGPT 4 and 88% with Llama 2, when these models are asked specific, verifiable questions about random federal court cases. Third, we illustrate that LLMs often fail to correct a user's incorrect legal assumptions in a contra-factual question setup. Fourth, we provide evidence that LLMs cannot always predict, or do not always know, when they are producing legal hallucinations. Taken together, our findings caution against the rapid and unsupervised integration of popular LLMs into legal tasks. Even experienced lawyers must remain wary of legal hallucinations, and the risks are highest for those who stand to benefit from LLMs the most -- pro se litigants or those without access to traditional legal resources.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は法則を知っていますか? これらのモデルは、法律の実践、教育、研究を強化するためにますます使われていますが、その革命的なポテンシャルは、法的な事実と一致しないテキスト出力である幻覚の存在によって脅かされています。 われわれはこれらの幻覚に関する最初の体系的な証拠を提示し, LLMの管轄区域, 裁判所, 期間, 事件にまたがる様々な業績を報告した。 私たちの仕事は4つの重要な貢献をします。 まず, 法的な幻覚の類型論を開発し, この領域における将来の研究のための概念的枠組みを提供する。 第2に,ChatGPT 4 の場合の 58% と Llama 2 の場合の 88% の間において,これらのモデルが無作為な連邦裁判所事件に関して,具体的な,検証可能な疑問を呈している。 第3に,LLMは,非現実的な質問設定において,ユーザの誤った法的仮定の修正に失敗することが多いことを示す。 第4に,LLMが法的な幻覚を発生させるとき,常に予測できないこと,あるいは常に知っているとは限らないことの証拠を提供する。 本研究は,LLMの迅速かつ教師なしな法的統合に注意を払っている。 経験豊富な弁護士でさえ、法的な幻覚に警戒し続けなければならず、LLMの恩恵を受けようとする人々にとって最もリスクが高い。

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