Evaluating the Role of Large Language Models in Legal Practice in India

📄 arXiv: 2508.09713v1 📥 PDF

作者: Rahul Hemrajani

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

评估大型语言模型在印度法律实践中的作用

🎯 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 人工智能 法律文书撰写 法律研究 实证研究 印度法律

📋 核心要点

  1. 现有法律实践中，人工智能的应用面临着大型语言模型在关键法律任务中的能力不足和不确定性。
  2. 论文通过实证评估，比较LLM与初级律师在法律任务中的表现，探索其在法律领域的应用潜力。
  3. 实验结果表明，LLM在法律文书撰写和问题识别方面表现出色，但在专业法律研究中存在生成虚假信息的风险。

📝 摘要（中文）

本论文探讨了人工智能在法律行业中的应用，特别是大型语言模型（LLM）在印度法律任务中的表现。通过实证研究，比较了LLM（如GPT、Claude和Llama）与初级律师的输出，评估了其在问题识别、法律文书撰写、法律建议、研究和推理等方面的表现。结果显示，LLM在文书撰写和问题识别方面表现优异，常常与人类工作相匹配或超越。然而，它们在专业法律研究中存在困难，常常生成虚假或不准确的内容。结论指出，尽管LLM可以增强某些法律任务的效率，但人类的专业知识在细致推理和法律的精确应用中仍然不可或缺。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在评估大型语言模型在印度法律实践中的实际应用能力，尤其是在法律文书撰写和专业法律研究等关键任务中的表现。现有方法面临的挑战包括LLM在特定法律领域的知识不足和生成不准确内容的风险。

核心思路：通过实证研究，比较LLM与初级律师的输出，评估其在法律任务中的有效性，旨在揭示LLM的优势与局限性。这样的设计有助于理解LLM在法律行业中的潜在角色。

技术框架：研究采用了调查实验的方法，参与者为高级法学生，评估LLM与人类律师在法律任务中的输出，主要模块包括问题识别、法律文书撰写、法律建议和研究。

关键创新：本研究的创新在于通过实证数据评估LLM在法律实践中的具体表现，填补了法律领域对AI应用的实证研究空白。与现有方法相比，提供了更为系统的比较分析。

关键设计：实验中设置了多个评估维度，包括输出的有用性、准确性和全面性，确保了对LLM和人类律师输出的全面评估。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLM在法律文书撰写和问题识别方面的表现优于初级律师，尤其在文书撰写中，LLM的输出被评估为更具帮助性和准确性。然而，在专业法律研究中，LLM的表现不佳，常常出现虚假信息，显示出其在特定领域的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文书自动化、法律咨询服务和法律教育等。通过提高法律工作的效率，LLM可以帮助律师更好地处理常规任务，从而将更多精力投入到复杂的法律问题中。未来，随着技术的发展，LLM在法律领域的应用可能会更加广泛，促进法律服务的普及和公平性。

📄 摘要（原文）

The integration of Artificial Intelligence(AI) into the legal profession raises significant questions about the capacity of Large Language Models(LLM) to perform key legal tasks. In this paper, I empirically evaluate how well LLMs, such as GPT, Claude, and Llama, perform key legal tasks in the Indian context, including issue spotting, legal drafting, advice, research, and reasoning. Through a survey experiment, I compare outputs from LLMs with those of a junior lawyer, with advanced law students rating the work on helpfulness, accuracy, and comprehensiveness. LLMs excel in drafting and issue spotting, often matching or surpassing human work. However, they struggle with specialised legal research, frequently generating hallucinations, factually incorrect or fabricated outputs. I conclude that while LLMs can augment certain legal tasks, human expertise remains essential for nuanced reasoning and the precise application of law.