論文の概要: A Path Towards Legal Autonomy: An interoperable and explainable approach to extracting, transforming, loading and computing legal information using large language models, expert systems and Bayesian networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18537v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 13:12:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 16:58:17.636008
- Title: A Path Towards Legal Autonomy: An interoperable and explainable approach to extracting, transforming, loading and computing legal information using large language models, expert systems and Bayesian networks
- Title（参考訳）: A Path Towards Legal Autonomy: 大規模言語モデル、エキスパートシステム、ベイズネットワークを用いた法的情報の抽出、変換、ロード、計算のための相互運用可能なアプローチ
- Authors: Axel Constant, Hannes Westermann, Bryan Wilson, Alex Kiefer, Ines Hipolito, Sylvain Pronovost, Steven Swanson, Mahault Albarracin, Maxwell J. D. Ramstead,
- Abstract要約: 法的な自律性は、開発者やデプロイ者、ユーザといったAIアクターに制約を課すこと、あるいはAIエージェントが環境に与える影響の範囲と範囲に制約を課すことによって達成できる。
後者のアプローチでは、AI駆動デバイスに関する既存のルールを、それらのデバイスを制御するAIエージェントのソフトウェアにエンコードする。
このようなアプローチの有効性は、説明可能かつ法的に相互運用可能な法的情報を抽出、ロード、変換、計算する手法を必要とするため、これは課題である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2192488799070444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Legal autonomy - the lawful activity of artificial intelligence agents - can be achieved in one of two ways. It can be achieved either by imposing constraints on AI actors such as developers, deployers and users, and on AI resources such as data, or by imposing constraints on the range and scope of the impact that AI agents can have on the environment. The latter approach involves encoding extant rules concerning AI driven devices into the software of AI agents controlling those devices (e.g., encoding rules about limitations on zones of operations into the agent software of an autonomous drone device). This is a challenge since the effectivity of such an approach requires a method of extracting, loading, transforming and computing legal information that would be both explainable and legally interoperable, and that would enable AI agents to reason about the law. In this paper, we sketch a proof of principle for such a method using large language models (LLMs), expert legal systems known as legal decision paths, and Bayesian networks. We then show how the proposed method could be applied to extant regulation in matters of autonomous cars, such as the California Vehicle Code.
- Abstract（参考訳）: 人工知能エージェントの法的活動である法的な自主性は、2つの方法の1つで達成できる。
これは、開発者、デプロイ者、ユーザなどのAIアクターに制約を課すこと、データのようなAIリソースに制約を課すこと、あるいはAIエージェントが環境に与える影響の範囲と範囲に制約を課すことによって達成できる。
後者のアプローチでは、AI駆動デバイスに関する既存のルールを、これらのデバイスを制御するAIエージェントのソフトウェアにエンコードする(例えば、自律ドローンデバイスのエージェントソフトウェアにオペレーションのゾーンの制限に関するルールをエンコードする)。
このようなアプローチの効果には、説明可能かつ法的に相互運用可能な法的情報の抽出、ロード、変換、計算の方法が必要であり、それによってAIエージェントが法を判断できるようになるため、これは課題である。
本稿では,大規模言語モデル(LLM),法的な決定経路として知られる専門的な法体系,ベイズ的ネットワークを用いた手法の原理の証明をスケッチする。
次に、提案手法が、カリフォルニア自動車法のような自動運転車の既存の規制にどのように適用できるかを示す。
関連論文リスト
- Bridge the Gaps between Machine Unlearning and AI Regulation [13.42472216729373]
欧州連合(EU)の人工知能法(AIA)のような人工知能規制のインバウンド波は、機械学習のための重要な新しいユースケースを提供する可能性がある。
このポジションペーパーは、この機会が実現されるのは、政策立案者によって支援された研究者が、機械学習の最先端技術とAI規制への潜在的な応用とのギャップを積極的に橋渡ししている場合のみである、と論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:03:03Z) - Governing AI Agents [0.2913760942403036]
本項では、主エージェント問題に関する経済理論と、機関関係に関する共通法学説を概観する。
それは、情報非対称性、差別的権威、忠誠といった問題を含む、AIエージェントから生じる問題を特定する。
包括性、可視性、責任のガバナンス原則をサポートするためには、新しい技術的および法的基盤が必要である、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T07:55:18Z) - Fundamental Risks in the Current Deployment of General-Purpose AI Models: What Have We (Not) Learnt From Cybersecurity? [60.629883024152576]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いユースケースで急速にデプロイされている。
OpenAIs Alteraは、自律性の向上、データアクセス、実行機能の一例に過ぎない。
これらの方法には、さまざまなサイバーセキュリティ上の課題が伴う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-19T14:44:41Z) - Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。
人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。
これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z) - Generative Diffusion-based Contract Design for Efficient AI Twins Migration in Vehicular Embodied AI Networks [55.15079732226397]
Embodied AIは、サイバースペースと物理空間のギャップを埋める、急速に進歩する分野だ。
VEANETでは、組み込まれたAIツインが車載AIアシスタントとして機能し、自律運転をサポートするさまざまなタスクを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T02:20:42Z) - How Could Generative AI Support Compliance with the EU AI Act? A Review for Safe Automated Driving Perception [4.075971633195745]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車の知覚機能の中心となっている。
EU(EU)人工知能(AI)法は、AIシステムの厳格な規範と標準を確立することによって、これらの課題に対処することを目的としている。
本稿では、DNNに基づく知覚システムに関するEU AI法から生じる要件を要約し、ADにおける既存の生成AIアプリケーションを体系的に分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T12:01:06Z) - Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。
学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。
トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z) - AI Cards: Towards an Applied Framework for Machine-Readable AI and Risk Documentation Inspired by the EU AI Act [2.1897070577406734]
その重要性にもかかわらず、AI法に沿ったAIとリスクドキュメントの作成を支援するための標準やガイドラインが欠如している。
提案するAIカードは,AIシステムの意図した使用を表現するための,新しい総合的なフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T09:51:49Z) - Software Engineering Methods For AI-Driven Deductive Legal Reasoning [2.95701410483693]
ソフトウェアエンジニアリングの原則が、複雑な法令のAIによる法的推論をいかに向上させるかを示す。
自動メタ推論において,ソフトウェア工学の原則を適用して新しいアプリケーションをアンロックする方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T15:33:29Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z) - Automating Privilege Escalation with Deep Reinforcement Learning [71.87228372303453]
本研究では,エージェントの訓練に深層強化学習を用いることで,悪意あるアクターの潜在的な脅威を実証する。
本稿では,最先端の強化学習アルゴリズムを用いて,局所的な特権エスカレーションを行うエージェントを提案する。
我々のエージェントは、実際の攻撃センサーデータを生成し、侵入検知システムの訓練と評価に利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T12:20:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。