CUTECat：一種針對運算法律的符號執行測試工具

核心概念

本文介紹了 CUTECat，這是一個針對運算法律領域特定語言 Catala 開發的符號執行測試工具，旨在解決法律專家系統中潛在的錯誤，並確保其與法律條文的相符性。

摘要

CUTECat：針對運算法律的符號執行測試工具

本文介紹了 CUTECat，這是一個針對運算法律領域特定語言 Catala 開發的符號執行測試工具。運算法律，例如稅務計算或社會福利資格判定，通常由專家計算機程序執行，這些程序旨在將法律條文忠實地轉錄為計算機代碼。然而，這些程序中的錯誤可能會導致嚴重的社會影響，例如向員工支付錯誤的金額，或沒有將福利發放給有需要的家庭。
為了應對這一問題，本文探討了符號執行測試，這是一種將具體執行與基於 SMT 的符號執行相結合的技術，並提出了 CUTECat，這是一個針對運算法律實現的符號執行工具。運算法律通常遵循一種模式，即基本情況在後續的法律條款中會被許多例外情況所完善，這種模式可以使用默認邏輯進行形式化建模。本文展示了如何在符號執行工具中處理默認邏輯，並在 Catala 的上下文中實現了我們的方法，Catala 是一種最近出現的專用於實現運算法律的領域特定語言。
我們在幾個程序上評估了 CUTECat，包括法國住房福利和美國稅法第 132 條的 Catala 實現。結果表明，CUTECat 可以成功生成數十萬個測試用例，涵蓋了這些法律主體的所有分支。通過幾種啟發式方法，我們提高了 CUTECat 的可擴展性和可用性，使測試用例對律師和程序員來說都易於理解。我們相信，CUTECat 為在立法過程中使用形式化方法鋪平了道路。

運算法律通常包含一個基本情況和多個條件例外，例如稅收計算中的基本稅率和針對低收入戶或多子女家庭的稅收減免。使用傳統編程語言實現這種結構具有挑戰性，因為法律文本中的例外情況通常分散在多個法律條款中，這與標準的整體變量或函數定義不符。此外，法律的實現應該與其所依據的法律文本的結構緊密匹配，任何差異都相當於法律的重新詮釋，這應該由律師而不是程序員來執行。
為了應對這一問題，默認邏輯被引入到運算法律的實現中。默認邏輯允許程序員以與法律文本的結構相匹配的方式定義基本情況及其相應的例外情況。

從以下內容提煉的關鍵洞見

CUTECat: Concolic Execution for Computational Law

by Pier... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18212.pdf

深入探究

如何將 CUTECat 扩展到其他类型的法律文件，例如合同或法规？

将 CUTECat 扩展到合同或法规等其他类型的法律文件是一个值得探索的方向，但也面临着一些挑战：
挑战：

语义复杂性： 合同和法规的语言结构和逻辑比计算法更加复杂，可能包含模棱两可的表述、隐含的假设和复杂的逻辑关系。
非结构化数据： 许多合同和法规并非以结构化格式存在，这使得自动分析和提取信息变得困难。
领域知识依赖： 不同领域的合同和法规具有不同的专业术语和法律概念，需要针对性地进行建模和分析。
可能的扩展方向：

领域特定语言 (DSL)： 可以开发专门针对合同或法规的 DSL，以更准确地表达其语义和逻辑。
自然语言处理 (NLP)： 利用 NLP 技术从非结构化文本中提取关键信息，例如合同条款、义务和权利。
基于规则的推理： 将法律规则和逻辑编码成规则库，并使用规则引擎进行推理和分析。
机器学习： 训练机器学习模型来自动识别和分类合同条款，或预测法律风险。
扩展 CUTECat 的关键在于：

开发能够处理更复杂语义和逻辑的符号执行引擎。
结合 NLP 和机器学习技术，提高对非结构化文本的处理能力。
构建特定领域的知识库，以支持对专业术语和法律概念的理解。

在实际的立法过程中，如何将 CUTECat 与现有的法律工作流程相结合？

将 CUTECat 集成到现有的立法流程中，可以提高法律条文的准确性和一致性，并减少错误和歧义。以下是一些可能的结合方式：

法律草案审查阶段： 在起草法律条文时，可以使用 CUTECat 对其进行初步的逻辑分析和一致性检查，尽早发现潜在问题。
专家评审阶段： CUTECat 可以生成各种测试用例，帮助法律专家更全面地评估法律条文的影响和潜在漏洞。
立法辩论阶段： CUTECat 的分析结果可以为立法者提供数据支持，帮助他们更好地理解法律条文的影响，并做出更明智的决策。
法律条文发布后： CUTECat 可以用于生成法律条文的解释指南和案例分析，帮助公众更好地理解和遵守法律。
为了更好地与现有立法流程相结合，CUTECat 需要：

提供用户友好的界面，方便非技术人员使用。
生成易于理解的报告，清晰地解释分析结果和潜在问题。
与现有的法律数据库和工具集成，方便用户获取相关信息。

人工智能和形式化方法的进步将如何进一步改变我们制定、解释和执行法律的方式？

人工智能和形式化方法的进步将对法律领域产生深远影响，重塑法律的制定、解释和执行方式：

法律制定：

数据驱动立法： 利用人工智能分析大量数据，预测法律实施效果，制定更科学合理的法律。
自动化法律起草： 利用自然语言处理技术，辅助法律条文的起草，提高效率和准确性。
智能立法咨询： 利用专家系统和知识图谱，为立法者提供更精准的法律咨询服务。

法律解释：

智能法律检索： 利用语义分析和机器学习，更精准地检索相关法律条文和案例。
法律文本分析： 利用自然语言处理技术，自动分析法律文本，提取关键信息，识别潜在风险。
案例推理预测： 利用机器学习算法，分析历史案例数据，预测案件判决结果，辅助法官决策。

法律执行：

智能合同： 利用区块链和智能合约技术，实现合同的自动化执行，提高效率和安全性。
自动化合规审查： 利用人工智能算法，自动识别和评估合规风险，提高合规效率。
预测性警务： 利用大数据和机器学习，预测犯罪趋势，优化警力部署，提高执法效率。
总而言之，人工智能和形式化方法将推动法律领域向更加数据化、智能化和自动化的方向发展，提高法律的制定效率、解释准确性和执行效率。