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/2412.20468v2
- Date: Wed, 05 Mar 2025 04:32:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-06 17:18:40.385479
- 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: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- 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。
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