Caveat Lector: Large Language Models in Legal Practice

📄 arXiv: 2403.09163v1 📥 PDF

作者: Eliza Mik

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-03-14

备注: Vol 19 Rutgers Bus L R 2 2024 (forthcoming)

💡 一句话要点

警惕法律实践中大型语言模型的过度依赖

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

关键词: 大型语言模型 法律实践 文本生成 风险评估 人工智能 法律服务 技术分析

📋 核心要点

  1. 核心问题：当前用户对大型语言模型的信任过于乐观，缺乏对其生成文本质量的评估能力。
  2. 方法要点：文章通过分析LLMs的局限性，强调在法律实践中整合LLMs的风险与效率问题。
  3. 实验或效果：研究指出LLMs在法律服务领域的生成文本可能导致误导，律师应谨慎使用。

📝 摘要（中文）

当前对大型语言模型（LLMs）的热衷源于用户缺乏评估生成文本质量的专业知识。这种流畅性与表面可信性相结合，导致用户对生成文本的过度信任，进而产生风险。本文基于技术和法律研究的最新发现，反思了对LLMs在法律实践中作用的过于乐观的预测。LLMs虽然具备生成文本的能力，但并不理解文本的含义，无法进行复杂推理，且其法律知识仅限于记忆的词串，存在不完整和错误的情况。因此，律师在使用LLMs生成的文本时应保持警惕。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决用户对大型语言模型生成文本的过度信任问题，现有方法未能有效评估LLMs在法律实践中的实际能力和局限性。

核心思路：文章通过对LLMs的技术分析，揭示其在法律文本生成中的潜在风险，强调理解文本含义的重要性。

技术框架：研究分析了LLMs的工作原理，指出其基于随机词预测的模型架构，无法进行事实与虚构的区分。

关键创新：文章的创新之处在于系统性地整合了技术与法律领域的研究，提出了对LLMs在法律实践中应用的警示，强调其生成文本的潜在误导性。

关键设计：研究中未涉及具体的参数设置或网络结构细节，但强调LLMs的知识局限性及其生成文本的潜在错误性。

📊 实验亮点

研究指出，LLMs在法律服务领域的文本生成可能导致误导性信息的产生，律师在使用时需保持警惕。文章强调LLMs的生成文本虽然流畅，但缺乏对法律事实的理解，可能引发高风险后果。

🎯 应用场景

该研究对法律行业具有重要的应用价值，提醒法律从业者在使用大型语言模型时需谨慎，避免因过度依赖生成文本而导致的法律风险。未来，随着技术的发展，如何有效整合LLMs与法律实践将是一个重要的研究方向。

📄 摘要（原文）

The current fascination with large language models, or LLMs, derives from the fact that many users lack the expertise to evaluate the quality of the generated text. LLMs may therefore appear more capable than they actually are. The dangerous combination of fluency and superficial plausibility leads to the temptation to trust the generated text and creates the risk of overreliance. Who would not trust perfect legalese? Relying recent findings in both technical and legal scholarship, this Article counterbalances the overly optimistic predictions as to the role of LLMs in legal practice. Integrating LLMs into legal workstreams without a better comprehension of their limitations, will create inefficiencies if not outright risks. Notwithstanding their unprecedented ability to generate text, LLMs do not understand text. Without the ability to understand meaning, LLMs will remain unable to use language, to acquire knowledge and to perform complex reasoning tasks. Trained to model language on the basis of stochastic word predictions, LLMs cannot distinguish fact from fiction. Their knowledge of the law is limited to word strings memorized in their parameters. It is also incomplete and largely incorrect. LLMs operate at the level of word distributions, not at the level of verified facts. The resulting propensity to hallucinate, to produce statements that are incorrect but appear helpful and relevant, is alarming in high-risk areas like legal services. At present, lawyers should beware of relying on text generated by LLMs.