論文の概要: A Comprehensive Framework for Reliable Legal AI: Combining Specialized Expert Systems and Adaptive Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20468v1
- Date: Sun, 29 Dec 2024 14:00:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:39.887685
- Title: A Comprehensive Framework for Reliable Legal AI: Combining Specialized Expert Systems and Adaptive Refinement
- Title（参考訳）: 信頼性の高い法律AIのための包括的フレームワーク - 専門的エキスパートシステムと適応的リファインメントを組み合わせる
- Authors: Sidra Nasir, Qamar Abbas, Samita Bai, Rizwan Ahmed Khan,
- Abstract要約: 本稿では,専門家システムと知識に基づくアーキテクチャを組み合わせた新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは特殊なモジュールを利用し、それぞれが特定の法的領域に焦点を当て、構造化された運用ガイドラインを取り入れて意思決定を強化する。
提案されたアプローチは、既存のAIモデルよりも大幅に改善され、法的タスクのパフォーマンスが向上し、よりアクセシブルで手頃な価格の法律サービスを提供するスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This article discusses the evolving role of artificial intelligence (AI) in the legal profession, focusing on its potential to streamline tasks such as document review, research, and contract drafting. However, challenges persist, particularly the occurrence of "hallucinations" in AI models, where they generate inaccurate or misleading information, undermining their reliability in legal contexts. To address this, the article proposes a novel framework combining a mixture of expert systems with a knowledge-based architecture to improve the precision and contextual relevance of AI-driven legal services. This framework utilizes specialized modules, each focusing on specific legal areas, and incorporates structured operational guidelines to enhance decision-making. Additionally, it leverages advanced AI techniques like Retrieval-Augmented Generation (RAG), Knowledge Graphs (KG), and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to improve the system's accuracy. The proposed approach demonstrates significant improvements over existing AI models, showcasing enhanced performance in legal tasks and offering a scalable solution to provide more accessible and affordable legal services. The article also outlines the methodology, system architecture, and promising directions for future research in AI applications for the legal sector.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、文献レビュー、研究、契約起草といった業務の効率化に焦点をあて、法的専門職における人工知能(AI)の役割の進化について論じる。
しかし、特にAIモデルにおける「幻覚」の発生は、不正確な情報や誤解を招く情報を生成し、法的文脈における信頼性を損なう。
そこで本論文では,専門家システムと知識に基づくアーキテクチャを組み合わせた新たなフレームワークを提案する。
このフレームワークは特殊なモジュールを利用し、それぞれが特定の法的領域に焦点を当て、構造化された運用ガイドラインを取り入れて意思決定を強化する。
さらに、RLHF(Retrieval-Augmented Generation)、KG(Knowledge Graphs)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)といった高度なAI技術を活用して、システムの精度を向上させる。
提案されたアプローチは、既存のAIモデルよりも大幅に改善され、法的タスクのパフォーマンスが向上し、よりアクセシブルで手頃な価格の法律サービスを提供するスケーラブルなソリューションを提供する。
この記事ではまた、法務部門におけるAI応用に関する今後の研究のための方法論、システムアーキテクチャ、そして有望な方向性について概説する。
関連論文リスト
- Assistive AI for Augmenting Human Decision-making [3.379906135388703]
この論文は、人間の監視を維持しながら、AIが意思決定の複雑なプロセスを支援する方法を示している。
私たちのフレームワークの中心は、プライバシ、説明責任、信頼性の原則です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T10:16:07Z) - 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) - AI Cards: Towards an Applied Framework for Machine-Readable AI and Risk Documentation Inspired by the EU AI Act [2.1897070577406734]
その重要性にもかかわらず、AI法に沿ったAIとリスクドキュメントの作成を支援するための標準やガイドラインが欠如している。
提案するAIカードは,AIシステムの意図した使用を表現するための,新しい総合的なフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T09:51:49Z) - A Nested Model for AI Design and Validation [0.5120567378386615]
新しい規制の必要性にもかかわらず、規制科学とAIの間にはミスマッチがある。
AI設計と検証のための5層ネストモデルが、これらの問題に対処することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-08T12:46:12Z) - Evaluating AI for Law: Bridging the Gap with Open-Source Solutions [32.550204238857724]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T17:26:01Z) - Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。
現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。
本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z) - 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) - Decision Rule Elicitation for Domain Adaptation [93.02675868486932]
ヒトインザループ機械学習は、専門家からラベルを引き出すために人工知能(AI)で広く使用されています。
この作業では、専門家が意思決定を説明する決定ルールを作成できるようにします。
決定規則の適用はアルゴリズムのドメイン適応を改善し、専門家の知識をAIモデルに広めるのに役立つことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-23T08:07:22Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z) - Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable
Claims [59.64274607533249]
AI開発者は、責任を負うことのできる検証可能な主張をする必要がある。
このレポートは、さまざまな利害関係者がAIシステムに関するクレームの妥当性を改善するための様々なステップを示唆している。
我々は、この目的のための10のメカニズム、すなわち、組織、ソフトウェア、ハードウェアを分析し、それらのメカニズムの実装、探索、改善を目的とした推奨を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T17:15:35Z)
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。