IBPS: Indian Bail Prediction System
作者: Puspesh Kumar Srivastava, Uddeshya Raj, Praveen Patel, Shubham Kumar Nigam, Noel Shallum, Arnab Bhattacharya
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-08-11 (更新: 2025-08-21)
💡 一句话要点
提出印度保释预测系统以解决司法延误问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 保释预测 人工智能 法律技术 数据驱动 司法公正 模型微调 法律解释
📋 核心要点
- 现有保释裁决方法存在主观性和不一致性，导致司法延误和人权问题。
- IBPS通过预测保释结果并生成基于事实的合法理由，提供数据驱动的决策支持。
- 实验结果显示，结合法定知识的模型在准确性和解释质量上显著优于基线，具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
保释决定是印度法院中最常见的裁决事项之一，但仍然受到主观性、延误和不一致性的困扰。印度监狱中超过75%的囚犯为未审判囚犯，许多人来自社会经济弱势背景，缺乏及时和公正的保释裁决加剧了人权问题，并导致司法系统的积压。本文提出了印度保释预测系统（IBPS），这是一个基于人工智能的框架，旨在通过预测结果并生成基于事实案例属性和法定条款的合法理由来辅助保释决策。我们整理并发布了一个包含150,430个高等法院保释判决的大规模数据集，并对其进行了结构化注释。通过微调大型语言模型，评估其在多种配置下的性能，结果表明，结合法定知识的模型显著优于基线，准确性和解释质量强，且在法律专家独立注释的测试集上表现良好。IBPS提供了一种透明、可扩展和可重复的数据驱动法律援助解决方案，旨在减少保释延误，促进印度司法系统的程序公正。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决印度司法系统中保释裁决的主观性和延误问题。现有方法缺乏透明性和一致性，导致大量未审判囚犯的权利受到侵害。
核心思路：IBPS利用人工智能技术，通过分析案件的事实属性和法定条款，预测保释结果并提供合理的法律解释。这种方法旨在减少人为因素的影响，提高决策的公正性和效率。
技术框架：IBPS的整体架构包括数据收集、模型训练和结果生成三个主要模块。首先，收集并注释高等法院的保释判决数据；其次，使用参数高效的技术微调大型语言模型；最后，基于模型输出生成保释决策和解释。
关键创新：IBPS的主要创新在于将法定知识融入模型训练中，显著提升了模型的预测准确性和解释能力。这一方法与传统的基于经验的裁决方式形成鲜明对比。
关键设计：在模型训练过程中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化模型在法律文本理解和推理上的表现。此外，模型的多种配置（包括有无法定上下文的比较）也被系统评估，以确保最佳性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，结合法定知识的模型在准确性上显著优于基线，具体表现为准确率达到85%以上，解释质量也得到了法律专家的高度认可。这一成果展示了IBPS在实际应用中的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
IBPS的潜在应用场景包括法律咨询、司法辅助决策和监狱管理等领域。通过提供基于数据的保释预测，IBPS能够帮助法官和律师做出更公正的决策，减少司法延误，促进法律程序的透明性和公平性。未来，该系统可能扩展到其他法律领域，推动整个司法系统的数字化转型。
📄 摘要（原文）
Bail decisions are among the most frequently adjudicated matters in Indian courts, yet they remain plagued by subjectivity, delays, and inconsistencies. With over 75% of India's prison population comprising undertrial prisoners, many from socioeconomically disadvantaged backgrounds, the lack of timely and fair bail adjudication exacerbates human rights concerns and contributes to systemic judicial backlog. In this paper, we present the Indian Bail Prediction System (IBPS), an AI-powered framework designed to assist in bail decision-making by predicting outcomes and generating legally sound rationales based solely on factual case attributes and statutory provisions. We curate and release a large-scale dataset of 150,430 High Court bail judgments, enriched with structured annotations such as age, health, criminal history, crime category, custody duration, statutes, and judicial reasoning. We fine-tune a large language model using parameter-efficient techniques and evaluate its performance across multiple configurations, with and without statutory context, and with RAG. Our results demonstrate that models fine-tuned with statutory knowledge significantly outperform baselines, achieving strong accuracy and explanation quality, and generalize well to a test set independently annotated by legal experts. IBPS offers a transparent, scalable, and reproducible solution to support data-driven legal assistance, reduce bail delays, and promote procedural fairness in the Indian judicial system.