論文の概要: (A)I Am Not a Lawyer, But...: Engaging Legal Experts towards Responsible LLM Policies for Legal Advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01864v2
- Date: Fri, 3 May 2024 07:32:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 17:37:33.025389
- Title: (A)I Am Not a Lawyer, But...: Engaging Legal Experts towards Responsible LLM Policies for Legal Advice
- Title（参考訳）: (A)私は弁護士ではない。しかし...--法律専門家が法務顧問の責任あるLCM政策にむけて
- Authors: Inyoung Cheong, King Xia, K. J. Kevin Feng, Quan Ze Chen, Amy X. Zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、法的なアドバイスを含む幅広い専門分野のアドバイスをユーザに提供しやすくなっている。
ケースベース推論にインスパイアされた手法を用いて,20名の法律専門家とワークショップを行った。
以上より,無許可の法律実務,機密性,不正確な助言に対する責任など,新たな法的考慮事項が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.48013392781081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly capable of providing users with advice in a wide range of professional domains, including legal advice. However, relying on LLMs for legal queries raises concerns due to the significant expertise required and the potential real-world consequences of the advice. To explore \textit{when} and \textit{why} LLMs should or should not provide advice to users, we conducted workshops with 20 legal experts using methods inspired by case-based reasoning. The provided realistic queries ("cases") allowed experts to examine granular, situation-specific concerns and overarching technical and legal constraints, producing a concrete set of contextual considerations for LLM developers. By synthesizing the factors that impacted LLM response appropriateness, we present a 4-dimension framework: (1) User attributes and behaviors, (2) Nature of queries, (3) AI capabilities, and (4) Social impacts. We share experts' recommendations for LLM response strategies, which center around helping users identify `right questions to ask' and relevant information rather than providing definitive legal judgments. Our findings reveal novel legal considerations, such as unauthorized practice of law, confidentiality, and liability for inaccurate advice, that have been overlooked in the literature. The case-based deliberation method enabled us to elicit fine-grained, practice-informed insights that surpass those from de-contextualized surveys or speculative principles. These findings underscore the applicability of our method for translating domain-specific professional knowledge and practices into policies that can guide LLM behavior in a more responsible direction.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、法的なアドバイスを含む幅広い専門分野のアドバイスをユーザに提供しやすくなっている。
しかし、法的クエリにLLMに頼ることは、必要な重要な専門知識と、アドバイスの現実的な結果によって懸念を生じさせる。
ケースベースの推論にインスパイアされた手法を用いて,20人の法律専門家とワークショップを開催した。
提供された現実的なクエリ(ケース)により、専門家は粒度、状況に応じた関心事を調べ、技術的および法的制約を克服し、LLM開発者にとって具体的なコンテキスト的考慮事項を作成できるようになった。
LLM応答の適切性に影響を与える因子を合成することにより,(1)ユーザの属性と行動,(2)クエリの性質,(3)AI能力,(4)社会的影響の4次元の枠組みを提示する。
我々は,LSM対応戦略について専門家の勧告を共有し,決定的な法的判断を提供するのではなく,ユーザが「質問すべき正しい質問」と関連する情報を識別するのを支援する。
文献で見過ごされた不正確な助言に対する無許可の法律実践,機密性,責任など,新たな法的考察が明らかになった。
ケースベースの検討手法により、非コンテクスト化された調査や投機的原則を超越した、きめ細かい、実践的インフォームドな洞察を導き出すことができた。
これらの知見は、ドメイン固有の専門知識と実践をLCM行動のより責任ある方向に導くポリシーに翻訳する手法の適用性を強調した。
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