Large Language Models and Explainable Law: a Hybrid Methodology

要約

この文書は、LLM がルールベースの法制度のアクセシビリティ、使用法、説明可能性を強化し、法的テクノロジーに対する民主的で利害関係者中心の見方に貢献することを提唱しています。
ルールベースのシステムによって生成された説明を高水準プログラミング言語から自然言語に翻訳するための LLM の潜在的な使用法を調査するための方法論が開発され、すべてのユーザーがそのようなテクノロジとの高速で明確でアクセスしやすい対話が可能になります。
研究は引き続き、これらの説明に基づいて、同じ事実事件に適用された異なるルールに基づく推論の自律的な法的比較のためのプロンプトの連鎖を使用して、素人が複雑な法律業務を自分で実行できる能力を強化することによって進められています。

要約(オリジナル)

The paper advocates for LLMs to enhance the accessibility, usage and explainability of rule-based legal systems, contributing to a democratic and stakeholder-oriented view of legal technology. A methodology is developed to explore the potential use of LLMs for translating the explanations produced by rule-based systems, from high-level programming languages to natural language, allowing all users a fast, clear, and accessible interaction with such technologies. The study continues by building upon these explanations to empower laypeople with the ability to execute complex juridical tasks on their own, using a Chain of Prompts for the autonomous legal comparison of different rule-based inferences, applied to the same factual case.

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