論文の概要: Judicial Requirements for Generative AI in Legal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18880v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 09:56:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.791118
- Title: Judicial Requirements for Generative AI in Legal Reasoning
- Title（参考訳）: 法理推論における生成AIの司法要件
- Authors: Eljas Linna, Tuula Linna,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はプロのドメインに統合されているが、法律のような高度な分野における制限は理解されていない。
本稿では、AIシステムが司法判断における信頼性の高い推論ツールとして機能しなければならない中核機能について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are being integrated into professional domains, yet their limitations in high-stakes fields like law remain poorly understood. This paper defines the core capabilities that an AI system must possess to function as a reliable reasoning tool in judicial decision-making. Using the IRAC (Issue-Rule-Application-Conclusion) model as an analytical framework, the study focuses on the most challenging phases of legal adjudication: determining the applicable Rule (R) and performing the Application (A) of that rule to the facts of a case. From a judicial perspective, the analysis deconstructs legal reasoning into a series of core requirements, including the ability to select the correct legal framework across jurisdictions, generate sound arguments based on the doctrine of legal sources, distinguish ratio decidendi from obiter dictum in case law, resolve ambiguity arising from general clauses like "reasonableness", manage conflicting legal provisions, and correctly apply the burden of proof. The paper then maps various AI enhancement mechanisms, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), multi-agent systems, and neuro-symbolic AI, to these requirements, assessing their potential to bridge the gap between the probabilistic nature of LLMs and the rigorous, choice-driven demands of legal interpretation. The findings indicate that while these techniques can address specific challenges, significant challenges remain, particularly in tasks requiring discretion and transparent, justifiable reasoning. Our paper concludes that the most effective current role for AI in law is a dual one: as a high-volume assistant for simple, repetitive cases and as a sophisticated "sparring partner" for human experts in complex matters.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はプロのドメインに統合されているが、法律のような高度な分野における制限は理解されていない。
本稿では、司法判断における信頼性の高い推論ツールとして機能するために、AIシステムが持つコア機能を定義する。
IRAC(Issue-Rule-Application-Conclusion)モデルを分析の枠組みとして用いて、この研究は、法的判断の最も困難なフェーズ、すなわち、適用可能なルール(R)を決定し、そのルールのAを事例の事実に適用することに焦点を当てている。
司法の観点からは、この分析は法的な推論を、司法管轄区域にまたがる正しい法的枠組みを選択する能力、法的根拠の教義に基づいて健全な議論を発生させる能力、事例法におけるオクター・ディクチュムとオクター・ディクチュムを区別すること、「理性」のような一般的な条項から生じるあいまいさを解消すること、法的規定の矛盾を管理すること、証明の義務を正しく適用することなど、一連の中核的な要件に分解する。
そこで本論文は,LLMの確率的性質と厳密で選択駆動的な法的解釈の要求とのギャップを埋める可能性を評価することにより,レトリーバル強化生成(RAG),マルチエージェントシステム,ニューロシンボリックAIなどのAI強化メカニズムをこれらの要件にマッピングする。
これらの技術は特定の課題に対処できるが、特に判断と透明性と正当化可能な推論を必要とするタスクにおいて重要な課題が残っている。
我々の論文は、法律におけるAIの最も効果的な役割は二重である、と結論付けている: 単純で反復的なケースのための高巻のアシスタントとして、そして複雑な問題における人間の専門家のための洗練された「スパーリングパートナー」として。
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