論文の概要: Can Causal Discovery Algorithms Help in Generating Legal Arguments?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02318v1
• Date: Mon, 04 May 2026 08:15:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.187493
• Title: Can Causal Discovery Algorithms Help in Generating Legal Arguments?
• Title（参考訳）: 因果発見アルゴリズムは法的問題を生み出すのに役立つか?
• Authors: Soham Wasmatkar, Subinay Adhikary, Rakshit Rohan, Shouvik Kumar Guha, Saptarshi Pyne, Kripabandhu Ghosh,
• Abstract要約: 2011年、ジュデア・パールは人工知能への貢献によりチューリング賞を受賞した。 本稿では,因果発見アルゴリズムが法論の自動生成に有効かどうかを検討する。 因果関係のいくつかは、実行可能な法的議論を生み出すのに役立つことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7857763574786336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In 2011, Judea Pearl received the Turing Award, considered the Nobel Prize in Computing, for fundamental contributions to artificial intelligence through the development of a calculus for probabilistic and causal reasoning. It includes pioneering the development of causal discovery algorithms. These computer algorithms can analyze large multivariate datasets and automatically discover the causal relationships among the constituent variables. They have been widely used in many critical fields such as medicine and economics to support decisions. However, to our knowledge, they have not been leveraged in law. This paper attempts to alleviate this gap by investigating whether causal discovery algorithms can be leveraged for automated generation of legal arguments. To that end, a novel legal dataset is prepared by identifying 17 legal concepts, such as physical assault and property dispute. A curated collection of 150 homicide cases are annotated with these concepts, e.g., a case is annotated with physical assault only if a physical assault had been reported in that case. Subsequently, a selected set of widely-used causal discovery algorithms is applied to the annotated dataset to discover the causal relationships between the legal concepts. Additionally, the degrees of belief associated with the discovered relationships are quantified in mathematical probabilities. It is shown that some of the causal relationships help generate viable legal arguments, e.g., if one could establish that a physical assault has not taken place during a homicide, it should be a sufficient condition (with probability 1) to establish that the homicide has not been committed due to a property-related dispute. Thus, this paper shows that causal discovery algorithms can be helpful in generating legal arguments, opening up avenues for promising future endeavors.
• Abstract（参考訳）: 2011年、ジュデア・パールは確率的・因果的推論の計算の開発を通じて人工知能に根本的な貢献をしたとしてチューリング賞を授与された。 因果発見アルゴリズムの開発の先駆者を含む。 これらのコンピュータアルゴリズムは、大規模な多変量データセットを分析し、構成変数間の因果関係を自動的に発見することができる。 医学や経済学など多くの重要な分野において、意思決定を支援するために広く使われている。 しかし、我々の知る限りでは、それらは法律で活用されていない。 本稿では、因果発見アルゴリズムが法論の自動生成に活用できるかどうかを検討することにより、このギャップを軽減することを試みる。 そのために、身体的暴行や財産紛争など17の法的概念を識別して、新たな法的データセットを作成する。 例えば, 身体的暴行が報告された場合に限って, 身体的暴行が報告された場合に限って, 身体的暴行が指摘される。 その後、注釈付きデータセットに広く使われている因果探索アルゴリズムを適用して、法的概念間の因果関係を検出する。 さらに、発見された関係に関連する信念の度合いは、数学的確率で定量化される。 因果関係のいくつかは、例えば、殺人中に身体的暴行が起こらなかったことを確証できるならば、財産に関する論争のために殺人が起こらなかったことを証明するのに十分な条件(確率1)であることが示される。 そこで本論文では,因果発見アルゴリズムが法的議論の創出に有効であることを示す。

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