[논문 리뷰] A Short Survey of Viewing Large Language Models in Legal Aspect

Zhongxiang Sun|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 16.

Artificial Intelligence in Law인용 수 37

한 줄 요약

이 연구는 대형 언어 모델(LLM)이 법적 작업에 어떻게 적용되는지 요약하고, 관련 법적 도전과제들을 논의하며, 도메인 적응을 위한 데이터 자원을 검토하고, 법 영역에서 책임 있는 사용을 위한 향후 방향을 제시한다.

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have transformed many fields, including natural language processing, computer vision, and reinforcement learning. These models have also made a significant impact in the field of law, where they are being increasingly utilized to automate various legal tasks, such as legal judgement prediction, legal document analysis, and legal document writing. However, the integration of LLMs into the legal field has also raised several legal problems, including privacy concerns, bias, and explainability. In this survey, we explore the integration of LLMs into the field of law. We discuss the various applications of LLMs in legal tasks, examine the legal challenges that arise from their use, and explore the data resources that can be used to specialize LLMs in the legal domain. Finally, we discuss several promising directions and conclude this paper. By doing so, we hope to provide an overview of the current state of LLMs in law and highlight the potential benefits and challenges of their integration.

연구 동기 및 목표

• LLMs가 판단 예측, 문서 분석, 작성과 같은 법적 작업에 어떻게 적용되는지 요약한다.
• 프라이버시, 편향성, 설명가능성 등의 LLM 사용으로 발생하는 법적 문제를 분석한다.
• 법 영역에 특화시키기 위한 데이터 자원과 도메인 특정 데이터세트를 식별한다.
• 법률 실무에 LLM을 책임감 있게 통합하기 위한 향후 방향과 권고를 논의한다.

제안 방법

• 법에서 LLM 응용에 관한 기존 문헌을 응용 분야, 법적 문제, 데이터 자원으로 분류한다.
• 법적 맥락에서 LLM에 대한 집중을 강조하기 위해 이전 조사의 비교를 수행한다.
• 법적 작업의 성능에 영향을 주는 사례 연구 및 프롬프트 기법에 대해 논의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 판단 예측, 문서 분석, 작성과 같은 법적 작업에서 LLM의 주요 응용은 무엇인가?
• RQ2 법에 LLM을 배포하면서 발생하는 법적 문제(프라이버시, 편향, 설명가능성)는 무엇이며, 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 법 영역에 LLM을 전문화하기 위한 데이터 자원과 도메인 사전학습 접근 방식은 무엇이 있는가?
• RQ4 책임감 있게 LLM을 법률 실무에 통합하기 위해 필요한 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• LLMs는 법적 판단 예측, 법령 추론, 법학 교육 작업에서 가능성을 보여준다.
• 프롬프트 기법(예: few-shot, Chain-of-Thought)이 법적 추론과 작업 수행를 향상시킨다.
• 법적 도전과제로 프라이버시, 편향, 설명가능성이 있으며, 연구자와 정책입안자의 협력이 필요하다.
• 도메인 특화 데이터세트(예: CAIL2018, CaseHOLD, LeCaRD)는 LLM의 법적 전문화 향상을 가능하게 한다.
• 논문은 법에서 LLM을 배포할 때 지침, 투명성, 윤리적 고려의 필요성을 강조한다.