Questioning Biases in Case Judgment Summaries: Legal Datasets or Large Language Models?

要約

法律データセットの進化と大規模言語モデル（LLM）の登場は、特に判例要約の生成において、法律分野を大きく変容させた。しかし、これらの要約に潜在的に含まれるバイアスに関して重大な懸念が生じる。本研究では、法的データセットと大規模言語モデルによって生成された判例要約に存在するバイアスを精査する。研究の目的は、バイアスが法的意思決定に与える影響を分析することである。これらの要約におけるバイアスの正確性、公平性、および意味合いを調査することで、本研究は、法的文脈におけるテクノロジーの役割と、世界中の司法制度への影響についての理解を深めることに貢献する。本研究では、ジェンダー関連キーワード、人種関連キーワード、女性に対する犯罪に関連するキーワード、国名、宗教キーワードの偏りを調査した。その結果、大規模言語モデルと事前に学習された抽象的要約モデルによって生成された出力にバイアスがあるという興味深い証拠が得られた。これらのバイアスの背後にある理由については、さらなる研究が必要である。

要約(オリジナル)

The evolution of legal datasets and the advent of large language models (LLMs) have significantly transformed the legal field, particularly in the generation of case judgment summaries. However, a critical concern arises regarding the potential biases embedded within these summaries. This study scrutinizes the biases present in case judgment summaries produced by legal datasets and large language models. The research aims to analyze the impact of biases on legal decision making. By interrogating the accuracy, fairness, and implications of biases in these summaries, this study contributes to a better understanding of the role of technology in legal contexts and the implications for justice systems worldwide. In this study, we investigate biases wrt Gender-related keywords, Race-related keywords, Keywords related to crime against women, Country names and religious keywords. The study shows interesting evidences of biases in the outputs generated by the large language models and pre-trained abstractive summarization models. The reasoning behind these biases needs further studies.

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