要約
この研究は、米国、英国、ルワンダ、スウェーデン、香港を含む 5 か国にわたる裁判所の判決を分析するための新しいアプローチで構成されています。
この研究では、人工知能（AI）と法的分析における最新の進歩の接点についても調査しており、人間の偏見を特定し、目的に沿った裁判所判決の自動化された有効かつ一貫性のある多面的議論を促進する上でのAI（特に生成型AI）の役割を強調しています。
さまざまな管轄区域内およびさまざまな管轄区域にわたって法の一貫した適用を確保すること。
高度言語モデル (ALM) と新たに導入された人間と AI の協調フレームワークを組み込むことにより、この論文は法律実務における高度言語モデル (ALM) を使用したグラウンデッド セオリーに基づいた研究デザインを分析することを目指しています。
SHIRLEY は、AI ベースのアプリケーション (OpenAI の GPT テクノロジの上に構築された) の名前で、さまざまな法的決定にわたる論理的矛盾やバイアスの検出に重点を置いています。
SHIRLEY 分析は集約され、SHIRLEY バイアス検出の相対的な偏差を特定するための SAM (ALM とも呼ばれる) と呼ばれる比較指向の AI ベースのアプリケーションを伴っています。
さらに、CRITIC は、ALM、SARA を介した半自律的な調停プロセス内で生成されます。
ビジネスと人権の仲裁に関するハーグ規則に基づいて、前述の AI アプリケーション (SAM と SHIRLEY と協力) によって特定されたバイアスと本質的な性質上のニュアンスを批判的に評価する AI 仲裁人の利用において、新しいアプローチが導入されています。
この半自動仲裁プロセス (SAAP) は、AI と人間ベースの共同分析のハイブリッド システムを通じて、議論の結果得られる微妙な「理解」を確保することで、法的判断の完全性と公平性を維持することを目的としています。
要約(オリジナル)
This study consists of a novel approach toward the analysis of court judgments spanning five countries, including the United States, the United Kingdom, Rwanda, Sweden and Hong Kong. This study also explores the intersection of the latest advancements in artificial intelligence (AI) and legal analysis, emphasizing the role of AI (specifically generative AI) in identifying human biases and facilitating automated, valid, and coherent multisided argumentation of court judgments with the goal of ensuring consistent application of laws in and across various jurisdictions. By incorporating Advanced Language Models (ALMs) and a newly introduced human-AI collaborative framework, this paper seeks to analyze Grounded Theory-based research design with Advanced Language Models (ALMs) in the practice of law. SHIRLEY is the name of the AI-based application (built on top of OpenAI’s GPT technology), focusing on detecting logical inconsistencies and biases across various legal decisions. SHIRLEY analysis is aggregated and is accompanied by a comparison-oriented AI-based application called SAM (also an ALM) to identify relative deviations in SHIRLEY bias detections. Further, a CRITIC is generated within semi-autonomous arbitration process via the ALM, SARA. A novel approach is introduced in the utilization of an AI arbitrator to critically evaluate biases and qualitative-in-nature nuances identified by the aforementioned AI applications (SAM in concert with SHIRLEY), based on the Hague Rules on Business and Human Rights Arbitration. This Semi-Automated Arbitration Process (SAAP) aims to uphold the integrity and fairness of legal judgments by ensuring a nuanced debate-resultant ‘understanding’ through a hybrid system of AI and human-based collaborative analysis.
arxiv情報
| 著者 | Michael De’Shazer |
| 発行日 | 2024-02-29 17:23:01+00:00 |
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