Der Artikel befasst sich mit der mangelnden Erklärbarkeit aktueller Vorhersagemodelle für juristische Ergebnisse und schlägt einen Ansatz vor, der auf der Verwendung von Präzedenzfällen basiert, um diese Erklärbarkeit zu verbessern.
Der Artikel beginnt mit einer Einführung in die Problematik der fehlenden Erklärbarkeit von Vorhersagemodellen für juristische Ergebnisse. Es wird argumentiert, dass Anwälte und Richter in der Lage sein müssen, die Entscheidungsfindung der Modelle nachzuvollziehen, um diese in der Praxis einsetzen zu können.
Anschließend wird erläutert, warum Präzedenzfälle ein natürlicher Weg sind, um die Erklärbarkeit dieser Modelle zu verbessern. Präzedenzfälle sind in der Rechtsprechung von zentraler Bedeutung, da sie die Grundlage für die Argumentation von Anwälten und Richtern bilden.
Der Artikel stellt dann eine Methode vor, mit der der Einfluss von Präzedenzfällen auf die Entscheidungen der Vorhersagemodelle identifiziert werden kann. Dazu wird eine Taxonomie von Präzedenzfällen entwickelt, die zwischen angewandten und unterschiedenen Präzedenzfällen sowie positiven und negativen Präzedenzfällen unterscheidet.
In den Experimenten zeigt sich, dass die untersuchten Vorhersagemodelle zwar in der Lage sind, Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, ihre Verwendung von Präzedenzfällen jedoch deutlich von der menschlicher Richter abweicht. Die Modelle stützen sich vor allem auf angewandte positive Präzedenzfälle, während sie andere Formen der Präzedenznutzung nur unzureichend abbilden.
Die Autoren schließen daraus, dass die derzeitigen Vorhersagemodelle noch weit von einer menschenähnlichen Rechtsprechung entfernt sind und weitere Forschung nötig ist, um Modelle zu entwickeln, die den juristischen Entscheidungsprozess besser nachbilden können.
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by Josef Valvod... om arxiv.org 03-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.16852.pdfDiepere vragen