Questioning Biases in Case Judgment Summaries: Legal Datasets or Large Language Models?

📄 arXiv: 2312.00554v1 📥 PDF

作者: Aniket Deroy, Subhankar Maity

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-01

💡 一句话要点

探讨法律判决摘要中的偏见问题及其影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 法律技术 偏见分析 大型语言模型 判决摘要 人工智能伦理

📋 核心要点

  1. 现有法律数据集和大型语言模型生成的判决摘要中可能存在偏见，影响法律决策的准确性和公正性。
  2. 本研究通过分析不同类型的偏见，探讨其对法律判决的影响，旨在提高对技术在法律领域作用的理解。
  3. 研究结果表明，大型语言模型和抽象摘要模型的输出中存在明显的偏见，提示需要对这些技术进行更深入的审视。

📝 摘要（中文）

法律数据集的发展和大型语言模型的出现显著改变了法律领域，尤其是在生成案件判决摘要方面。然而，潜藏于这些摘要中的偏见问题引发了关注。本研究审视了法律数据集和大型语言模型生成的案件判决摘要中的偏见，分析了这些偏见对法律决策的影响。通过对性别、种族、针对女性的犯罪关键词、国家名称和宗教关键词的偏见进行调查，研究显示大型语言模型和预训练的抽象摘要模型输出中存在有趣的偏见证据。这些偏见的成因需要进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决法律判决摘要中潜在的偏见问题，现有方法未能充分识别和分析这些偏见对法律决策的影响。

核心思路：通过系统地审视法律数据集和大型语言模型生成的摘要，分析不同类型的偏见，尤其是与性别、种族和宗教相关的偏见，以揭示其对法律公正的影响。

技术框架：研究采用定量和定性分析相结合的方法，首先识别摘要中的偏见关键词，然后评估这些偏见对法律决策的潜在影响。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地分析了法律判决摘要中的多种偏见，尤其是通过比较法律数据集和大型语言模型的输出，揭示了偏见的存在及其影响。

关键设计：研究中使用了特定的关键词分类方法，结合统计分析工具，评估不同模型生成的摘要中偏见的显著性和影响程度。具体参数设置和分析方法在研究中详细描述。

📊 实验亮点

研究发现，大型语言模型生成的法律判决摘要中存在显著的性别和种族偏见，偏见的程度在不同模型之间存在差异。这一发现提示法律技术在应用时需谨慎，避免加剧现有的社会不平等。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律技术、司法系统改革和人工智能伦理。通过识别和分析法律判决摘要中的偏见，可以为法律实践提供更公正的技术支持，促进法律决策的透明度和公平性。

📄 摘要（原文）

The evolution of legal datasets and the advent of large language models (LLMs) have significantly transformed the legal field, particularly in the generation of case judgment summaries. However, a critical concern arises regarding the potential biases embedded within these summaries. This study scrutinizes the biases present in case judgment summaries produced by legal datasets and large language models. The research aims to analyze the impact of biases on legal decision making. By interrogating the accuracy, fairness, and implications of biases in these summaries, this study contributes to a better understanding of the role of technology in legal contexts and the implications for justice systems worldwide. In this study, we investigate biases wrt Gender-related keywords, Race-related keywords, Keywords related to crime against women, Country names and religious keywords. The study shows interesting evidences of biases in the outputs generated by the large language models and pre-trained abstractive summarization models. The reasoning behind these biases needs further studies.