論文の概要: GDPR Auto-Formalization with AI Agents and Human Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14607v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 04:26:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.720673
- Title: GDPR Auto-Formalization with AI Agents and Human Verification
- Title（参考訳）: AIエージェントによるGDPRの自動形式化と人間の検証
- Authors: Ha Thanh Nguyen, Wachara Fungwacharakorn, Sabine Wehnert, May Myo Zin, Yuntao Kong, Jieying Xue, Michał Araszkiewicz, Randy Goebel, Ken Satoh,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルを用いた規定の自動定式化のプロセス全体について検討する。
我々は、AIコンポーネントが法的シナリオ、正式なルール、そして原子的事実を生成する役割特化ワークフローを採用する。
以上の結果から, 信頼性の高い法的形式化には, 構造化された検証と対象の人間の監視が不可欠であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.103620138032182
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the overall process of automatic formalization of GDPR provisions using large language models, within a human-in-the-loop verification framework. Rather than aiming for full autonomy, we adopt a role-specialized workflow in which LLM-based AI components, operating in a multi-agent setting with iterative feedback, generate legal scenarios, formal rules, and atomic facts. This is coupled with independent verification modules which include human reviewers' assessment of representational, logical, and legal correctness. Using this approach, we construct a high-quality dataset to be used for GDPR auto-formalization, and analyze both successful and problematic cases. Our results show that structured verification and targeted human oversight are essential for reliable legal formalization, especially in the presence of legal nuance and context-sensitive reasoning.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデルを用いたGDPR規定の自動定式化のプロセス全体について,人間-イン-ザ-ループ検証フレームワークを用いて検討する。
完全な自律性を目指すのではなく、LLMベースのAIコンポーネントが反復的なフィードバックでマルチエージェント環境で動作し、法的シナリオ、フォーマルなルール、アトミックな事実を生成するロール特殊化ワークフローを採用しています。
これは、人間レビュアーによる表現的、論理的、法的正当性の評価を含む独立した検証モジュールと結合される。
このアプローチを用いて,GDPRの自動形式化に使用する高品質なデータセットを構築し,成功事例と問題点事例の両方を解析する。
以上の結果から、構造化された検証と対象の人間の監視は、信頼性の高い法的形式化、特に法的なニュアンスや文脈に敏感な推論の存在において不可欠であることが示唆された。
関連論文リスト
- Claim Automation using Large Language Model [0.0]
LLM(Large Language Models)は汎用言語タスクにおいて高いパフォーマンスを達成しているが、規制やデータに敏感なドメインへの展開は依然として限られている。
本稿では,非構造化クレームの物語から構造化された修正-アクションレコメンデーションを生成する,ガバナンス対応言語モデリングコンポーネントを提案する。
我々は,Low-Rank Adaptation (LoRA) を用いて事前学習LLMを微調整し,クレーム処理パイプライン内の初期決定モジュールにモデルをスコーピングし,クレーム調整者の判断を高速化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-18T20:01:12Z) - LegalOne: A Family of Foundation Models for Reliable Legal Reasoning [54.57434222018289]
我々は、中国の法律ドメインに特化された基礎モデルのファミリーであるLegalOneを紹介します。
LegalOneは、法的推論をマスターするために設計された包括的な3フェーズパイプラインを通じて開発されている。
LegalOneの重み付けとLegalKit評価フレームワークを公開して、Legal AIの分野を前進させます。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-31T10:18:32Z) - ReForm: Reflective Autoformalization with Prospective Bounded Sequence Optimization [73.0780809974414]
本稿では,意味的整合性評価を自己形式化プロセスに統合する反射的自己形式化手法を提案する。
これにより、モデルが形式的なステートメントを反復的に生成し、セマンティックな忠実さを評価し、自己修正された特定エラーを発生させることができる。
実験の結果、ReFormは最強のベースラインに対して平均22.6ポイントの改善を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-28T16:22:54Z) - On Verifiable Legal Reasoning: A Multi-Agent Framework with Formalized Knowledge Representations [0.0]
本稿では,法的な推論を異なる知識獲得と応用段階に分解するモジュール型マルチエージェントフレームワークを提案する。
第一段階では、特殊エージェントは法的概念を抽出し、規則を形式化し、法令の検証可能な中間表現を作成する。
第2段階では、クエリを分析してケース事実をスキーマにマッピングし、論理的に関連する結論を導出するためのシンボリック推論を実行し、最終的な回答を生成するという3つのステップを通じて、この知識を特定のケースに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-31T06:03:00Z) - Beyond Gold Standards: Epistemic Ensemble of LLM Judges for Formal Mathematical Reasoning [8.135142928659546]
自動形式化タスクを評価するための,体系的かつ自動的な手法を提案する。
提案手法は,論理的保存(LP),数学的整合性(MC),形式的妥当性(FV),形式的品質(FQ)を基準とした審査員のアンサンブルに基づく。
全体としては,LLM審査員のEFGアンサンブルが評価に好適であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T17:09:51Z) - Lawful and Accountable Personal Data Processing with GDPR-based Access and Usage Control in Distributed Systems [0.0]
本稿では,データ処理活動の合法性に関する法的議論を確立するための,自動規範推論のためのケースジェネリック手法を提案する。
議論は、プライバシーの専門家によるケース固有の法的資格に基づいて確立され、人間をループに導く。
GPDRから抽出した要求に対して、結果のシステムは設計され、批判的に評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-10T10:49:34Z) - FACT-AUDIT: An Adaptive Multi-Agent Framework for Dynamic Fact-Checking Evaluation of Large Language Models [79.41859481668618]
大規模言語モデル(LLM)はファクトチェック研究を大幅に進歩させた。
既存のファクトチェック評価手法は静的データセットと分類基準に依存している。
本稿では, LLMのファクトチェック機能を適応的かつ動的に評価するエージェント駆動型フレームワークであるFACT-AUDITを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T07:44:22Z) - Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models [2.9088208525097365]
我々は、(テキスト)法的アーティファクトの試験は、まず文よりも広い文脈で行うべきであると論じる。
これらの制約に対処するために,コンプライアンス分析手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T17:10:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。