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。
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