論文の概要: Evaluating the Role of Large Language Models in Legal Practice in India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09713v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 11:04:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.865127
- Title: Evaluating the Role of Large Language Models in Legal Practice in India
- Title（参考訳）: インドにおける法律実務における大規模言語モデルの役割評価
- Authors: Rahul Hemrajani,
- Abstract要約: 人工知能の法的職業への統合は、重要な法的タスクを実行するための大規模言語モデルの能力に関する重要な疑問を提起する。
私は、GPT、Claude、LlamaといったLCMが、インドにおける重要な法的タスクをいかにうまく実行しているかを実証的に評価します。
LLMは特定の法的タスクを増強できるが、人間の専門知識は、ニュアンスな推論と法律の正確な適用に不可欠である、と私は結論づける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence(AI) into the legal profession raises significant questions about the capacity of Large Language Models(LLM) to perform key legal tasks. In this paper, I empirically evaluate how well LLMs, such as GPT, Claude, and Llama, perform key legal tasks in the Indian context, including issue spotting, legal drafting, advice, research, and reasoning. Through a survey experiment, I compare outputs from LLMs with those of a junior lawyer, with advanced law students rating the work on helpfulness, accuracy, and comprehensiveness. LLMs excel in drafting and issue spotting, often matching or surpassing human work. However, they struggle with specialised legal research, frequently generating hallucinations, factually incorrect or fabricated outputs. I conclude that while LLMs can augment certain legal tasks, human expertise remains essential for nuanced reasoning and the precise application of law.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の法的職業への統合は、重要な法的タスクを実行するためのLarge Language Models(LLM)の能力に関する重要な疑問を提起する。
本稿では,GPT,Claude,LlamaなどのLCMが,問題スポッティング,法的ドラフト,アドバイス,研究,推論など,インドの文脈における重要な法的タスクをいかにうまく行うかを実証的に評価する。
調査実験を通じて,LLMのアウトプットとジュニア弁護士のアウトプットを比較し,上級法学部生が有用性,正確性,包括性を評価した。
LLMは起草や問題スポッティングに優れており、しばしば人間の仕事と一致するか、超えている。
しかし、彼らは専門の法学研究に苦慮し、しばしば幻覚を生み出す。
LLMは特定の法的タスクを増強できるが、人間の専門知識は、ニュアンスな推論と法律の正確な適用に不可欠である、と私は結論づける。
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