INACIA: Integrating Large Language Models in Brazilian Audit Courts: Opportunities and Challenges

要約

この文書では、大規模言語モデル (LLM) をブラジル連邦会計裁判所 (TCU) の運用フレームワークに統合するように設計された画期的なシステムである INACIA (Instru\c{c}\~ao Assistida com Intelig\^encia Artificial) を紹介します。
このシステムは、基本情報の抽出、許容性検査、モーラの周縁および虹彩の分析、推奨事項の生成など、症例分析のさまざまな段階を自動化します。
一連の実験を通じて、私たちは事件文書から関連情報を抽出し、その法的妥当性を評価し、司法上の勧告を生成する際のINACIAの可能性を実証しました。
LLM と並行して検証データセットを利用する当社の評価方法論は、人間の判断と高度に相関してシステムのパフォーマンスを評価するための革新的なアプローチを提供します。
この結果は、INACIA が複雑な法律業務を処理する能力に優れていることを浮き彫りにし、法制度内の効率性と司法の公平性を高めるのに INACIA が適していることを示しています。
この文書では、INACIA を法的領域における世界規模の AI 統合のモデルとして位置づけ、潜在的な機能強化と将来のアプリケーションについても説明しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces INACIA (Instru\c{c}\~ao Assistida com Intelig\^encia Artificial), a groundbreaking system designed to integrate Large Language Models (LLMs) into the operational framework of Brazilian Federal Court of Accounts (TCU). The system automates various stages of case analysis, including basic information extraction, admissibility examination, Periculum in mora and Fumus boni iuris analyses, and recommendations generation. Through a series of experiments, we demonstrate INACIA’s potential in extracting relevant information from case documents, evaluating its legal plausibility, and generating judicial recommendations. Utilizing a validation dataset alongside LLMs, our evaluation methodology presents an innovative approach to assessing system performance, correlating highly with human judgment. The results highlight INACIA’s proficiency in handling complex legal tasks, indicating its suitability for augmenting efficiency and judicial fairness within legal systems. The paper also discusses potential enhancements and future applications, positioning INACIA as a model for worldwide AI integration in legal domains.

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