[論文レビュー] An Argumentation-Based Legal Reasoning Approach for DL-Ontology

Zhe Yu, Yiwei Lu|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2022

Semantic Web and Ontologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、記述論理（DL）と形式的論証を統合することで、特に自律走行車両の設計を対象として、法的オントロジーにおける不整合を扱う、論証に基づく法的推論フレームワーク、L-ASPIC+を提案する。DLに基づく法的オントロジーを論証理論に変換し、優先順位に基づく推論を適用することで、矛盾する規範に対しても一貫性があり説明可能な法的結論を導出可能となる。

ABSTRACT

Ontology is a popular method for knowledge representation in different domains, including the legal domain, and description logics (DL) is commonly used as its description language. To handle reasoning based on inconsistent DL-based legal ontologies, the current paper presents a structured argumentation framework particularly for reasoning in legal contexts on the basis of ASPIC+, and translates the legal ontology into formulas and rules of an argumentation theory. With a particular focus on the design of autonomous vehicles from the perspective of legal AI, we show that using this combined theory of formal argumentation and DL-based legal ontology, acceptable assertions can be obtained based on inconsistent ontologies, and the traditional reasoning tasks of DL ontologies can also be accomplished. In addition, a formal definition of explanations for the result of reasoning is presented.

研究の動機と目的

• AIシステムにおける不整合な法的オントロジーの推論という課題に取り組むこと、特に自律走行車両の設計のような高リスク分野を対象とする。
• 従来のDL推論の限界を克服すること。特に、不整合性への対処が困難で、ユーザーにやさしい説明が欠如している点を改善する。
• 法的原則と論証優先順位を統合することで、規範的法的推論を支援する形式的で説明可能な推論システムを構築すること。
• エンジニアが、事故後の酔った乗客の対応など、複雑な状況における法的義務を、構造的かつ正当化可能な結論を使って推論できるようにすること。
• 法的結論がなぜ受容されたり拒否されたりするのかを、法的規則と原則に基づいて形式的に説明できることを提供すること。

提案手法

• ASPIC+フレームワークを拡張し、法的原則と規範的ルールを統合することで、法的文脈における退行的推論を可能にするL-ASPIC+を構築する。
• 概念、役割、公理を論理式と推論規則にマッピングすることで、DLに基づく法的オントロジーを論証理論に変換する。
• オントロジーからの前提と法的規範システムからのルールを用いて論証を構築し、厳密ルールと退行的ルールを区別する。
• 法的原則に基づいて論証間の優先順位関係を定義し、優先順位関数を用いて矛盾を解消する。
• 論証意味論（例：信用的／懐疑的）を適用して、不整合なルール集合から受け入れ可能な結論を決定する。
• 前提、ルール、優先順位の順序の集合として説明を形式化し、法的主張の受容または拒否を正当化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIシステムにおいて、特に自律走行車両のような安全が重要な分野において、不整合な法的オントロジーを効果的に推論する方法は何か？
• RQ2 形式的論証をDLに基づくオントロジーと統合することで、推論能力を維持しつつ、規範的対立を処理できるか？
• RQ3 法的結論がエンジニアや規制当局に対して説明可能で正当化可能であることを保証するメカニズムは何か？
• RQ4 法的原則を形式的に符号化することで、論証の優先順位をガイドし、競合する規範間の矛盾を解消できるか？
• RQ5 特定の法的結論が受容または拒否される理由を明確にする形式的説明の構造は何か？

主な発見

• L-ASPIC+フレームワークは、論証を用いて法的規範間の矛盾を解消することで、不整合なDLに基づく法的オントロジーにおける推論を効果的に処理できる。
• 本アプローチは、組み合わせた論証理論フレームワークを通じて、概念のインスタンス化やインスタンス検索といった従来のDL推論タスクをサポートする。
• 法的結論の説明は、前提、ルール、優先順位の順序の集合として形式的に定義され、推論結果の追跡可能な正当化を可能にする。
• 自律走行車両の事例研究において、ドライバーレス車両が負傷者を支援するために酔った乗客に協力を求めるべきかどうかを、規範的優先順位に基づいて判断する。
• 本フレームワークは、AV設計におけるコア機能と補助機能を区別し、緊急救助義務をルート効率性よりも優先する法的原則を用いて義務を優先順位付けする。
• 主張 'LeaveCar(PS1)' の説明には、前提 'NeedEmergencyAid(Injury1)' とルール 'r8'、'r9' が含まれ、優先順位 'p2 < p1' が受容を正当化する。