Fugu-MT 論文翻訳(概要): Caveat Lector: Large Language Models in Legal Practice

論文の概要: Caveat Lector: Large Language Models in Legal Practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09163v1
Date: Thu, 14 Mar 2024 08:19:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-15 21:26:58.552331
Title: Caveat Lector: Large Language Models in Legal Practice
Title（参考訳）: Caveat Lector: 法律実務における大規模言語モデル
Authors: Eliza Mik,
Abstract要約: 大規模な言語モデルへの関心は、多くのユーザーが生成したテキストの品質を評価するための専門知識を欠いているという事実から来ている。急流と表面的可視性の危険な組み合わせは、生成されたテキストを信頼する誘惑を招き、過信のリスクを生じさせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The current fascination with large language models, or LLMs, derives from the fact that many users lack the expertise to evaluate the quality of the generated text. LLMs may therefore appear more capable than they actually are. The dangerous combination of fluency and superficial plausibility leads to the temptation to trust the generated text and creates the risk of overreliance. Who would not trust perfect legalese? Relying recent findings in both technical and legal scholarship, this Article counterbalances the overly optimistic predictions as to the role of LLMs in legal practice. Integrating LLMs into legal workstreams without a better comprehension of their limitations, will create inefficiencies if not outright risks. Notwithstanding their unprecedented ability to generate text, LLMs do not understand text. Without the ability to understand meaning, LLMs will remain unable to use language, to acquire knowledge and to perform complex reasoning tasks. Trained to model language on the basis of stochastic word predictions, LLMs cannot distinguish fact from fiction. Their knowledge of the law is limited to word strings memorized in their parameters. It is also incomplete and largely incorrect. LLMs operate at the level of word distributions, not at the level of verified facts. The resulting propensity to hallucinate, to produce statements that are incorrect but appear helpful and relevant, is alarming in high-risk areas like legal services. At present, lawyers should beware of relying on text generated by LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)への現在の関心は、多くのユーザーが生成されたテキストの品質を評価する専門知識を持っていないという事実から来ている。したがって、LLMは実際よりも能力が高いように見える。急流と表面的可視性の危険な組み合わせは、生成されたテキストを信頼する誘惑を招き、過信のリスクを生じさせる。誰が完璧な法学者を信用しないのか。本条は, 技術・法学両分野における最近の知見を踏まえ, 法律実務におけるLLMの役割について, 過度に楽観的な予測と相反するものである。 LLMを法的な作業ストリームに統合し、その制限をより理解することなく、完全なリスクを伴わないような非効率性を生み出す。テキストを生成するという前例のない能力にもかかわらず、LLMはテキストを理解していない。意味を理解する能力がなければ、LLMは言語を使い続けることができず、知識を取得し、複雑な推論タスクを実行することができる。確率的単語予測に基づいて言語をモデル化するために訓練されたLLMは、事実とフィクションを区別することはできない。彼らの法則に関する知識は、それらのパラメータに記憶された単語文字列に限られている。また、不完全であり、ほとんど正しくない。 LLMは、検証された事実のレベルではなく、単語の分布のレベルで動作する。幻覚を起こそうとすると、不正確だが役に立ち、関連性のある発言が生まれ、法律サービスのようなリスクの高い領域で警戒されている。現在、弁護士はLLMが生成したテキストに依存することに留意すべきである。

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