論文の概要: How Can AI Augment Access to Justice? Public Defenders' Perspectives on AI Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22933v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 02:26:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.42159
• Title: How Can AI Augment Access to Justice? Public Defenders' Perspectives on AI Adoption
• Title（参考訳）: AIが正義へのアクセスを拡大するには? 公の被告によるAI導入の展望
• Authors: Inyoung Cheong, Patty Liu, Dominik Stammbach, Peter Henderson,
• Abstract要約: AIの採用は、コスト、限定的なオフィス規範、機密性リスク、不満足なツール品質に制約されていることが分かっています。 公の弁護側は、AIは圧倒的な量のデジタル記録を分析する証拠調査に最も有用だと考えている。 裁判所の表現と防衛戦略は、AI支援とはほとんど互換性がないと考えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.949832807566659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Public defenders are asked to do more with less: representing clients deserving of adequate counsel while facing overwhelming caseloads and scarce resources. While artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) are promoted as tools to alleviate this burden, such proposals are detached from the lived realities of public defenders. This study addresses that gap through semi-structured interviews with fourteen practitioners across the United States to examine their experiences with AI, anticipated applications, and ethical concerns. We find that AI adoption is constrained by costs, restrictive office norms, confidentiality risks, and unsatisfactory tool quality. To clarify where AI can and cannot contribute, we propose a task-level map of public defense. Public defenders view AI as most useful for evidence investigation to analyze overwhelming amounts of digital records, with narrower roles in legal research & writing, and client communication. Courtroom representation and defense strategy are considered least compatible with AI assistance, as they depend on contextual judgment and trust. Public defenders emphasize safeguards for responsible use, including mandatory human verification, limits on overreliance, and the preservation of relational aspect of lawyering. Building on these findings, we outline a research agenda that promotes equitable access to justice by prioritizing open-source models, domain-specific datasets and evaluation, and participatory design that incorporates defenders' perspectives into system development.
• Abstract（参考訳）: 適切なカウンセリングを維持しながら、圧倒的なケース負荷とリソース不足に直面している顧客を代表すること。 人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)は、この負担を軽減するツールとして推進されているが、そのような提案は、公共防衛者の生きた現実とは切り離されている。 この研究は、AIの経験、期待される応用、倫理的懸念を調べるために、米国中の14人の実践者との半構造化インタビューを通じてギャップを埋めることに対処する。 AIの採用は、コスト、限定的なオフィス規範、機密性リスク、不満足なツール品質に制約されていることが分かっています。 そこで我々は,AIがどこに貢献できるかを明らかにするために,公共防衛のタスクレベルマップを提案する。 公の弁護側は、AIは圧倒的な量のデジタル記録を分析し、法的な研究と執筆、顧客とのコミュニケーションにおいてより狭い役割を持つ証拠調査にとって最も有用であると考えている。 裁判所の表現と防衛戦略は、文脈的判断と信頼に依存するため、AI支援とはほとんど互換性がないと考えられている。 公の弁護側は責任ある使用の保護を強調しており、人間による検証、過度な信頼性の制限、および弁護士のリレーショナルな側面の保存が義務付けられている。 これらの知見に基づいて、我々は、オープンソースモデル、ドメイン固有のデータセットと評価の優先順位付けによる公正な正義へのアクセスを促進する研究課題と、防衛者のシステム開発に対する視点を取り入れた参加型設計について概説する。

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