論文の概要: Statutory AI: Aligning Large Language Models With Legal Norms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28593v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 18:05:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.393344
• Title: Statutory AI: Aligning Large Language Models With Legal Norms
• Title（参考訳）: 法定AI: 法定ノルムによる大規模言語モデルの調整
• Abstract要約: 法定AIには、法定コーパス内の特定のテーマから引き出された、既存の人間による原則が採用されている。 どちらもChain-of-Thoughtプロンプトを使用して2段階で動作する。 提案手法の可能性を実証するため,1000個のリピートプロンプトと5つのペナルテーマを用いた実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3474501014756581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: With the increasing development of AI regulatory frameworks, ensuring that artificial intelligence systems, particularly generative models, operate in accordance with legal and ethical standards has become a critical priority. Existing proposals for AI alignment and value-guided behavior, however, face some limitations. Approaches such as Constitutional AI depend on human supervision, while broad normative frameworks like the Good-for-Humanity (GfH) principle may be overly general and ambiguous to provide actionable governance guidance. To overcome these limitations, we propose a hybrid approach called Statutory AI that employs pre-existing human-authored principles drawn from specific themes within a legal corpus. Specifically, Statutory AI uses legal texts as a constitutional framework, enabling AI systems to autonomously critique and revise their outputs according to established norms. It operates in two stages, both using Chain-of-Thought prompting. The first stage classifies the user prompt into one of the identified themes, while the second stage analyzes it in conjunction with relevant articles selected from the legal corpus of that theme. To illustrate the potential of our approach, we conducted an experiment involving 1,000 red-teaming prompts and five penal themes: discrimination, disclosure of confidential information, violence, fraud, and abuse of vulnerable persons. Statutory AI reduced harmful content by 52 to 59 percentage points across tested models, approximately 10 percentage points higher than standard Constitutional AI, while cutting computation time by over 50%.
• Abstract（参考訳）: AI規制フレームワークの発展に伴い、人工知能システム、特に生成モデルが法的および倫理的基準に従って運用されることが重要な優先事項となっている。 しかし、AIアライメントとバリュー誘導行動に関する既存の提案には、いくつかの制限がある。 憲法AIのようなアプローチは人間の監督に依存するが、Good-for-Humanity(GfH)原則のような幅広い規範的なフレームワークは、行動可能なガバナンスガイダンスを提供するために過度に一般的で曖昧である。 これらの制限を克服するために、法定コーパス内の特定のテーマから引き出された、既存の人間による原則を取り入れたStatutory AIと呼ばれるハイブリッドアプローチを提案する。 具体的には、Statutory AIは法的テキストを憲法の枠組みとして使用し、確立された規範に従ってAIシステムが自律的に批判し、アウトプットを改訂することを可能にする。 どちらもChain-of-Thoughtプロンプトを使用して2段階で動作する。 第1段は、ユーザプロンプトを識別されたテーマの1つに分類し、第2段は、そのテーマの法定コーパスから選択された関連記事とともに分析する。 このアプローチの可能性を説明するために,1000件のレッドチームプロンプトと5つの罰則(差別,機密情報の開示,暴力,詐欺,脆弱な人物の虐待)を用いた実験を行った。 Statutory AIは、テストされたモデル全体で有害なコンテンツを52から59パーセント削減し、標準的なコンスティチューショナルAIよりも約10パーセント高く、計算時間を50%以上削減した。

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