論文の概要: Artificial Intelligence and Legal Analysis: Implications for Legal Education and the Profession

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03487v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 19:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:34:24.571306
• Title: Artificial Intelligence and Legal Analysis: Implications for Legal Education and the Profession
• Title（参考訳）: 人工知能と法学分析 : 法学教育と専門職をめざして
• Authors: Lee Peoples,
• Abstract要約: 本稿では,法的および非法的大規模言語モデルが法的解析を行う能力について検討した結果を報告する。 その結果, LLMは基本的なIRAC分析を行うことができるが, 詳細を欠いた短時間の応答, 回答にコミットできないこと, 虚偽の自信, 幻覚によって制限されることがわかった。
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• Abstract: This article reports the results of a study examining the ability of legal and non-legal Large Language Models to perform legal analysis using the Issue-Rule-Application-Conclusion framework. LLMs were tested on legal reasoning tasks involving rule analysis and analogical reasoning. The results show that LLMs can conduct basic IRAC analysis, but are limited by brief responses lacking detail, an inability to commit to answers, false confidence, and hallucinations. The study compares legal and nonlegal LLMs, identifies shortcomings, and explores traits that may hinder their ability to think like a lawyer. It also discusses the implications for legal education and practice, highlighting the need for critical thinking skills in future lawyers and the potential pitfalls of overreliance on artificial intelligence AI resulting in a loss of logic, reasoning, and critical thinking skills.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,問題ルール・アプリケーション・コンクルージョン・フレームワークを用いて,法的および非法的大規模言語モデルによる法的分析を行う能力について検討した結果を報告する。 LLMは規則分析と類似推論を含む法的推論のタスクで試験された。 その結果, LLMは基本的なIRAC分析を行うことができるが, 詳細を欠いた短時間の応答, 回答にコミットできないこと, 虚偽の自信, 幻覚によって制限されることがわかった。 この研究は、法律と非法的なLLMを比較し、欠点を特定し、弁護士のように考える能力を妨げる可能性のある特性を探究する。 さらに、将来の弁護士における批判的思考スキルの必要性と、人工知能AIへの過度な依存の潜在的な落とし穴により、論理学、推論、批判的思考スキルが失われるという、法的教育と実践の意味についても論じている。

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