論文の概要: Argumentation-Based Explainability for Legal AI: Comparative and Regulatory Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11079v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.240445
• Title: Argumentation-Based Explainability for Legal AI: Comparative and Regulatory Perspectives
• Title（参考訳）: 法的なAIのための議論に基づく説明可能性:比較と規制の観点から
• Authors: Andrada Iulia Prajescu, Roberto Confalonieri,
• Abstract要約: 人工知能(AI)システムは、法的文脈においてますます多くデプロイされている。 いわゆる「ブラックボックス問題」は、自動意思決定の正当性を損なう。 XAIは透明性を高めるための様々な方法を提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) systems are increasingly deployed in legal contexts, where their opacity raises significant challenges for fairness, accountability, and trust. The so-called ``black box problem'' undermines the legitimacy of automated decision-making, as affected individuals often lack access to meaningful explanations. In response, the field of Explainable AI (XAI) has proposed a variety of methods to enhance transparency, ranging from example-based and rule-based techniques to hybrid and argumentation-based approaches. This paper promotes computational models of arguments and their role in providing legally relevant explanations, with particular attention to their alignment with emerging regulatory frameworks such as the EU General Data Protection Regulation (GDPR) and the Artificial Intelligence Act (AIA). We analyze the strengths and limitations of different explanation strategies, evaluate their applicability to legal reasoning, and highlight how argumentation frameworks -- by capturing the defeasible, contestable, and value-sensitive nature of law -- offer a particularly robust foundation for explainable legal AI. Finally, we identify open challenges and research directions, including bias mitigation, empirical validation in judicial settings, and compliance with evolving ethical and legal standards, arguing that computational argumentation is best positioned to meet both technical and normative requirements of transparency in the law domain.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、その不透明さが公正性、説明責任、信頼に関する重大な課題を提起する法的状況において、ますます多くデプロイされている。 と呼ばれるこの「ブラックボックス問題」は、自動意思決定の正当性を損なう。 これに対し、Explainable AI(XAI)の分野は、例ベースやルールベースのテクニックからハイブリッドや議論ベースのアプローチまで、透明性を高めるためのさまざまな方法を提案している。 本稿では、EU一般データ保護規則(GDPR)やAIA(AIA)などの新たな規制枠組みとの整合性に着目し、議論の計算モデルと法的に関係のある説明を提供する役割について述べる。 我々は、異なる説明戦略の長所と短所を分析し、彼らの法的推論への適用性を評価し、議論フレームワークが、不利で、競争可能で、価値に敏感な法律の性質を捉え、どのようにして、説明可能な法的AIの特に堅牢な基盤を提供するかを強調します。 最後に, バイアス緩和, 司法設定における実証的検証, 倫理的および法的基準の進化への準拠など, オープンな課題と研究の方向性を特定し, 法領域における透明性の技術的および規範的要件を満たすためには, 計算的議論が最適であると主張した。

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