論文の概要: Directing large language models to follow the letter or spirit of the law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23083v1
- Date: Sat, 19 Sep 2026 15:29:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.672102
- Title: Directing large language models to follow the letter or spirit of the law
- Title（参考訳）: 法律の文字や精神に従うために大きな言語モデルを指示する
- Abstract要約: 法律の精神と文字の区別は、研究と日常生活における中心的な問題である。
我々は、大きな言語モデルに法律の精神や文字を優先させるターゲット適応を使用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.55925897800344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The distinction between the spirit and letter of the law is a central issue across research and everyday life, and a growing concern for building safe, intelligent machines. What is this distinction based on, and how can we develop machines that follow the intention behind a rule? We used targeted adaptation that made large language models prioritize the spirit or letter of the law. With minimal modifications, our method significantly changed LLM behavior across diverse measures, novel vignettes, real-world scenarios, and influential legal cases. An analysis of model internals revealed a low-dimensional space with three interpretable dimensions matching a formal pre-specified framework for the geometry of legal concepts. These findings show how legal thought in LLMs may be organized and directed.
- Abstract（参考訳）: 法律の精神と文字の区別は、研究と日常生活の中心的な問題であり、安全でインテリジェントな機械を構築することへの関心が高まっている。
ルールの背後にある意図に従うマシンをどうやって開発できるのか?
我々は、大きな言語モデルに法律の精神や文字を優先させるターゲット適応を使用した。
最小限の修正により, 多様な尺度, 新規なヴィグネット, 実世界のシナリオ, 影響力のある訴訟のLLM行動が大きく変化した。
モデル内部の解析により、3つの解釈可能な次元を持つ低次元空間が、法的概念の幾何学の形式的な事前定義された枠組みに一致することが明らかとなった。
これらの結果は、LLMにおける法的思考がどのように組織化され、指示されるかを示している。
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