論文の概要: AI-Driven Statutory Reasoning via Software Engineering Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09868v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 15:33:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:47:37.216103
- Title: AI-Driven Statutory Reasoning via Software Engineering Methods
- Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリング手法によるAI駆動の統計推論
- Authors: Rohan Padhye,
- Abstract要約: 発展のエキサイティングな領域は、法と契約法に固有のルールベースの推論を自動化するためにAIを使用することである。
本稿では,自動ソフトウェアテストとプログラム解析のいくつかの概念を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.95701410483693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The recent proliferation of generative artificial intelligence (GenAI) technologies such as pre-trained large language models (LLMs) has opened up new frontiers in computational law. An exciting area of development is the use of AI to automate the rule-based reasoning inherent in statutory and contract law. While this form of reasoning has long been studied using classical techniques of natural language processing (NLP) and formal logic, recent solutions increasingly make use of LLMs; though they are far from perfect. The advent of GenAI has made it possible to treat many of these natural language documents essentially as programs that compute a result given some set of facts. As such, it should be possible to understand, debug, maintain, evolve, and fix these documents using well-studied techniques from the field of software engineering. This article introduces several concepts of automated software testing and program analysis that could potentially be useful in computational law when applied to AI-driven analysis of statutes and contracts.
- Abstract（参考訳）: 近年,学習済みの大規模言語モデル(LLM)のような生成人工知能(GenAI)技術の普及により,計算法における新たなフロンティアが開きつつある。
発展のエキサイティングな領域は、法と契約法に固有のルールベースの推論を自動化するためにAIを使用することである。
このような推論の形式は、自然言語処理(NLP)や形式論理といった古典的な手法を用いて長い間研究されてきたが、近年のソリューションではLLMをますます活用している。
GenAIの出現により、これらの自然言語文書の多くを、いくつかの事実が与えられた結果を計算するプログラムとして扱うことが可能になった。
そのため、ソフトウェア工学の分野からよく研究された技術を用いて、これらのドキュメントを理解し、デバッグし、保守し、進化させ、修正することができるべきです。
本稿では、AIによる法令・契約の分析に適用した場合、計算法で有用な自動化ソフトウェアテストとプログラム分析のいくつかの概念を紹介する。
関連論文リスト
- 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) - 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) - 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 [2.2192488799070444]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T13:12:57Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z) - ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.0555252338361]
LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。
本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。
そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T14:32:16Z) - Bringing order into the realm of Transformer-based language models for
artificial intelligence and law [3.2074558838636262]
トランスフォーマーベース言語モデル(TLM)は最先端技術として広く認識されている。
本稿は、法的領域におけるAI駆動問題とタスクに対するTLMベースの手法に関する最初の体系的な概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T11:14:22Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z) - A Critical Review of Inductive Logic Programming Techniques for
Explainable AI [9.028858411921906]
インダクティブ論理プログラミング(英: Inductive Logic Programming、ILP)は、人工知能のサブフィールドである。
ILPは、例と背景知識から説明可能な一階クラッサル理論を生成する。
既存のILPシステムは、しばしば広大な解空間を持ち、誘導された解はノイズや乱れに非常に敏感である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T06:34:32Z) - Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents [56.40163943394202]
我々は,中国法定長文理解のためのLongformerベースの事前学習言語モデル,Lawformerをリリースする。
判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-09T09:39:25Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z) - AI and Legal Argumentation: Aligning the Autonomous Levels of AI Legal
Reasoning [0.0]
法的議論は正義の重要な基盤であり、敵対的な法の形を支えている。
広範囲にわたる研究は、人工知能(AI)を含むコンピュータベースの自動化を使用して、法的議論を拡大または実施しようと試みている。
AI法則推論のLevels of Autonomy(LoA)をAIの成熟と法体系化(AILA)に適用するために、革新的なメタアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-11T22:05:40Z)
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。