論文の概要: Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14356v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 17:10:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 13:08:10.054624
- Title: Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models
- Title（参考訳）: 法的なコンプライアンス自動化を再考する - 大規模言語モデルによる機会
- Authors: Shabnam Hassani, Mehrdad Sabetzadeh, Daniel Amyot, Jain Liao,
- Abstract要約: 我々は、(テキスト)法的アーティファクトの試験は、まず文よりも広い文脈で行うべきであると論じる。
これらの制約に対処するために,コンプライアンス分析手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9088208525097365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As software-intensive systems face growing pressure to comply with laws and regulations, providing automated support for compliance analysis has become paramount. Despite advances in the Requirements Engineering (RE) community on legal compliance analysis, important obstacles remain in developing accurate and generalizable compliance automation solutions. This paper highlights some observed limitations of current approaches and examines how adopting new automation strategies that leverage Large Language Models (LLMs) can help address these shortcomings and open up fresh opportunities. Specifically, we argue that the examination of (textual) legal artifacts should, first, employ a broader context than sentences, which have widely been used as the units of analysis in past research. Second, the mode of analysis with legal artifacts needs to shift from classification and information extraction to more end-to-end strategies that are not only accurate but also capable of providing explanation and justification. We present a compliance analysis approach designed to address these limitations. We further outline our evaluation plan for the approach and provide preliminary evaluation results based on data processing agreements (DPAs) that must comply with the General Data Protection Regulation (GDPR). Our initial findings suggest that our approach yields substantial accuracy improvements and, at the same time, provides justification for compliance decisions.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア集約型システムは、法律や規則に準拠する圧力が高まっているため、コンプライアンス分析の自動サポートが最重要になっている。
法的コンプライアンス分析に関するRequireements Engineering (RE)コミュニティの進歩にもかかわらず、正確で一般化可能なコンプライアンス自動化ソリューションを開発する上で重要な障害は依然として残っている。
本稿では、現在のアプローチのいくつかの観察された制限を強調し、Large Language Models(LLM)を利用した新しい自動化戦略を採用することで、これらの欠点に対処し、新たな機会を開花させる方法について検討する。
具体的には、(テキスト)法的アーティファクトの検証は、まず、過去の研究において分析の単位として広く用いられてきた文よりも広い文脈で行うべきであると論じる。
第二に、法的アーティファクトによる分析のモードは、分類と情報抽出から、正確であるだけでなく、説明と正当化を提供することのできる、よりエンドツーエンドの戦略に移行する必要がある。
これらの制約に対処するために,コンプライアンス分析手法を提案する。
さらに,本手法の評価計画を概説するとともに,一般データ保護規則(GDPR)に従わなければならないデータ処理協定(DPA)に基づく予備評価結果について述べる。
我々の最初の発見は、我々のアプローチが相当な精度の向上をもたらすことを示唆し、同時にコンプライアンス決定の正当性を提供する。
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