論文の概要: Software Engineering Methods For AI-Driven Deductive Legal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09868v2
- Date: Thu, 27 Jun 2024 21:03:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 21:15:15.152802
- Title: Software Engineering Methods For AI-Driven Deductive Legal Reasoning
- Title（参考訳）: AI駆動推論法則推論のためのソフトウェアエンジニアリング手法
- Authors: Rohan Padhye,
- Abstract要約: 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。
- 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 (AI) 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 deductive rule-based reasoning inherent in statutory and contract law. This paper argues that such automated deductive legal reasoning can now be viewed from the lens of software engineering, treating LLMs as interpreters of natural-language programs with natural-language inputs. We show how it is possible to apply principled software engineering techniques to enhance AI-driven legal reasoning of complex statutes and to unlock new applications in automated meta-reasoning such as mutation-guided example generation and metamorphic property-based testing.
- Abstract（参考訳）: 近年,学習済みの大規模言語モデル (LLM) などの生成人工知能(AI)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、法規や契約法に固有の帰納的規則に基づく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,LLMを自然言語入力による自然言語プログラムのインタプリタとして扱うことにより,このような自動推論法則をソフトウェア工学のレンズから見ることができることを論じる。
我々は、AIによる複雑な法令の法的推論を強化し、突然変異誘導型サンプル生成やメタモルフィックプロパティベースのテストのような自動メタ推論における新しいアプリケーションをアンロックするために、原則化されたソフトウェアエンジニアリング技術を適用する方法を示す。
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