[論文レビュー] AI and Legal Argumentation: Aligning the Autonomous Levels of AI Legal Reasoning

Lance B. Eliot|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2020

Artificial Intelligence in Law被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、AI駆動型の法的議論にレベル・オブ・オートノミー（LoA）モデルを適用する画期的なメタフレームワークを紹介し、人間と同等の法的推論に向けた進捗を測定・整合化する構造的アプローチを提案する。AIの法的推論をCAREフレームワーク—作成（Crafting）、評価（Assessing）、改善（Refining）、関与（Engaging）—にマッピングすることで、法的推論タスクにおけるAIの成熟度を評価するスケーラブルで階層的なモデルを提供し、自律的法的AIシステムの今後の開発のベンチマークを提示する。

ABSTRACT

Legal argumentation is a vital cornerstone of justice, underpinning an adversarial form of law, and extensive research has attempted to augment or undertake legal argumentation via the use of computer-based automation including Artificial Intelligence (AI). AI advances in Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) have especially furthered the capabilities of leveraging AI for aiding legal professionals, doing so in ways that are modeled here as CARE, namely Crafting, Assessing, Refining, and Engaging in legal argumentation. In addition to AI-enabled legal argumentation serving to augment human-based lawyering, an aspirational goal of this multi-disciplinary field consists of ultimately achieving autonomously effected human-equivalent legal argumentation. As such, an innovative meta-approach is proposed to apply the Levels of Autonomy (LoA) of AI Legal Reasoning (AILR) to the maturation of AI and Legal Argumentation (AILA), proffering a new means of gauging progress in this ever-evolving and rigorously sought domain.

研究の動機と目的

• AIの法的推論における自律性を評価するための標準化された指標の欠如に対処すること。
• 現在のAIの法的議論における能力と、人間と同等の法的推論という理想的な目標とのギャップを埋めること。
• 法的分野におけるAIシステムの成熟度を評価するための構造的でスケーラブルなフレームワークを提供すること。
• AIの法的議論における機能的能力を、確立された自律性レベルと一致させることで、進捗の明確な追跡を可能にすること。
• AIと法の分野における横断的研究のための共通の言語と評価基準を確立すること。

提案手法

• 自動運転車のレベル・オブ・オートノミー（LoA）モデルをAI法的推論に適応させ、手動から完全自律までの一連の自律性レベルのスケールを構築すること。
• AI法的推論をCAREフレームワーク（作成、評価、改善、関与）にマッピングすること。
• CAREフレームワークを機能的分類として用い、各自律性レベルでAIシステムが達成すべき機能的側面を定義すること。
• LoAモデルを用いて、AIシステムが法的推論タスクをどれだけ独立して実行できるかに基づき、既存のAIシステムを分類すること。
• 研究者や開発者が自らのAIシステムが自律性スケールのどの位置にあるかを評価できるメタ・アプローチを提案すること。
• 図9枚の視覚的および概念的モデルを用いて、自律性レベルにわたるAI能力の進化を図示すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 レベル・オブ・オートノミー（LoA）モデルを、AIの法的議論における成熟度を測るのにどのように適応できるか？
• RQ2 AI法的推論における各自律性レベルを特徴づける機能的側面は何か？
• RQ3 CAREフレームワーク（作成、評価、改善、関与）は、法的AIにおける自律性レベルとどのように一致するか？
• RQ4 AIシステムが人間と同等の法的推論に達しているかどうかを評価するためのベンチマークや基準は何か？
• RQ5 提案されたフレームワークは、将来の自律的法的AIシステムの開発と評価をどのように導くか？

主な発見

• 提案されたLoAフレームワークは、AIの法的推論における自律性を評価するためのスケーラブルで解釈可能なモデルを提供し、進捗の明確な追跡を可能にする。
• CAREフレームワークは、自律性レベルにわたる法的議論の機能的側面を効果的に構造化し、実用的な分類を提供する。
• LoAと法的推論の統合により、法的タスクにおける独立性の度合いに基づき、既存のAIシステムを分類できる。
• このフレームワークは、特に自律的改善や関与といった高レベルの自律性において、現在のAIシステムのギャップを特定するのを可能にする。
• 共通の語彙と評価基準を提供することで、AI研究者と法学者の間の横断的協働を支援する。
• 本論文は、AIにおける人間と同等の法的推論に至るための測定可能なマイルストーンを定義することで、今後の研究の基盤を築く。