Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating AI for Law: Bridging the Gap with Open-Source Solutions

論文の概要: Evaluating AI for Law: Bridging the Gap with Open-Source Solutions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12349v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 17:26:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 18:52:16.591047
Title: Evaluating AI for Law: Bridging the Gap with Open-Source Solutions
Title（参考訳）: AIを法律で評価する - オープンソースソリューションによるギャップのブリッジ
Authors: Rohan Bhambhoria, Samuel Dahan, Jonathan Li, Xiaodan Zhu,
Abstract要約: 本研究では,ChatGPTのような汎用AIの法的質問応答における性能を評価する。これらの問題を克服するためにドメイン固有の知識によって強化された基礎モデルを活用することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.550204238857724
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study evaluates the performance of general-purpose AI, like ChatGPT, in legal question-answering tasks, highlighting significant risks to legal professionals and clients. It suggests leveraging foundational models enhanced by domain-specific knowledge to overcome these issues. The paper advocates for creating open-source legal AI systems to improve accuracy, transparency, and narrative diversity, addressing general AI's shortcomings in legal contexts.
Abstract（参考訳）: 本研究では、ChatGPTのような汎用AIの法的質問応答タスクにおけるパフォーマンスを評価し、法律専門家やクライアントに対する重大なリスクを浮き彫りにする。これらの問題を克服するためにドメイン固有の知識によって強化された基礎モデルを活用することを提案する。この論文は、正確性、透明性、物語の多様性を改善するために、オープンソースの法的AIシステムを作ることを提唱し、法的な文脈における一般AIの欠点に対処する。

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