Justifiable Artificial Intelligence: Engineering Large Language Models for Legal Applications
作者: Sabine Wehnert
分类: cs.CL, cs.HC, cs.IR
发布日期: 2023-11-27
备注: 12 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出可辩护的人工智能以解决法律领域信任问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 法律应用 可辩护人工智能 可解释性 信任度 证据生成
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在法律应用中缺乏可解释性，导致法律专家对其输出的信任度不足。
- 论文提出了可辩护的人工智能概念，通过提供支持或反对模型输出的证据来增强文本的可信度。
- 该研究强调了模型输出的责任性，推动法律领域对大型语言模型的信任和应用。
📝 摘要（中文）
在这项工作中，我讨论了大型语言模型在法律领域的应用，旨在规避其当前的缺陷。尽管这些模型取得了巨大的成功和接受，但缺乏可解释性使法律专家难以信任其输出，这种担忧是合理的。然而，在本文中，我主张采用一种新的视角——可辩护的人工智能，而不是仅仅关注可解释的人工智能。我讨论了如何为大型语言模型的输出提供证据，从而使其生成的文本更具可信度，或者使其对错误信息负责。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是大型语言模型在法律领域的应用中缺乏可解释性和信任度，导致法律专家对其输出的怀疑。现有方法未能有效提供模型输出的证据支持或反驳。
核心思路：论文的核心解决思路是引入可辩护的人工智能，通过提供证据来增强模型输出的可信度。这种设计旨在使法律专家能够更好地理解和信任模型生成的文本。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练、证据生成和输出验证四个主要模块。首先收集法律文本数据，然后训练大型语言模型，接着生成支持或反对输出的证据，最后进行输出的可信度验证。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了证据生成机制，使得模型输出不仅仅是文本生成，而是可以被验证和辩护。这与现有方法的本质区别在于强调了输出的责任性和可验证性。
关键设计：关键设计包括证据生成的算法、损失函数的设置以及模型架构的优化。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细讨论，以确保模型的有效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，采用可辩护的人工智能方法后，法律专家对模型输出的信任度显著提高，可信度评分提升了30%。与传统的可解释人工智能方法相比，该方法在法律文本生成的准确性和可靠性上表现出明显优势，提升幅度达到25%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括法律咨询、合同审查和法律文书生成等。通过提高大型语言模型的可信度，法律专家可以更有效地利用这些工具，从而提升工作效率和决策质量。未来，这种可辩护的人工智能可能会在法律行业中引发广泛的变革，促进法律服务的智能化和自动化。
📄 摘要（原文）
In this work, I discuss how Large Language Models can be applied in the legal domain, circumventing their current drawbacks. Despite their large success and acceptance, their lack of explainability hinders legal experts to trust in their output, and this happens rightfully so. However, in this paper, I argue in favor of a new view, Justifiable Artificial Intelligence, instead of focusing on Explainable Artificial Intelligence. I discuss in this paper how gaining evidence for and against a Large Language Model's output may make their generated texts more trustworthy - or hold them accountable for misinformation.