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核心概念
대규모 언어 모델을 활용하여 법적 준수 자동화의 정확성과 설명력을 향상시킬 수 있다.
摘要
이 논문은 법적 준수 자동화의 현재 접근법에 대한 한계를 강조하고, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 이러한 한계를 해결하고 새로운 기회를 창출할 수 있는 방법을 제안한다.
현재 법적 준수 자동화 연구는 주로 문장 단위 분석에 의존하고 있다. 이는 문맥 이해의 한계, 정의와 참조 관계 파악의 어려움, 그리고 설명력 부족 등의 문제를 야기한다.
이 논문에서는 LLM을 활용하여 문단 단위로 법적 문서를 분석하고, 준수 여부에 대한 설명과 정당화를 제공하는 접근법을 제안한다. 구체적으로 다음과 같은 단계로 구성된다:
- 법적 문서를 문단 단위로 분할
- 준수 규칙과 문단 내용을 활용하여 LLM에 맞춤형 프롬프트 구성
- LLM을 통해 준수 여부 판단 및 설명 생성
초기 실험 결과, 문단 단위 분석이 문장 단위 분석에 비해 약 40%의 정확도 향상을 보였다. 또한 LLM의 선택이 성능에 중요한 요인으로 나타났다.
향후 연구에서는 데이터셋 확장, 기존 접근법과의 비교 분석, 법률 전문가 피드백 수렴 등을 통해 제안 방법의 효과성을 더욱 검증할 계획이다.
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arxiv.org
Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models
統計資料
데이터 처리 계약(DPA)은 GDPR 제28조에 따라 준수해야 할 요구사항이 많다.
제안 접근법은 문단 단위 분석을 통해 약 40%의 정확도 향상을 보였다.
LLM 모델 선택이 성능에 중요한 요인으로 나타났다.
引述
"Depending on the security classification, buildings [...] may be further protected by additional measures. These measures include specific access profiles, video surveillance, intruder alarm systems, and biometric access control systems."
"By accepting this policy, you are providing personal data as defined below [...]: information you provide to us verbally, electronically, or in writing; [...] information obtained from third parties [...]; or information obtained through cookies. Your personal data might be disclosed to the tax authorities or other third parties [...]."
"45. (1) A health information custodian may disclose personal health information to [...], contingent upon the entity meeting the requirements outlined in subsection (3)."
深入探究
법적 준수 자동화를 위해 문단 단위 분석 외에 어떤 다른 접근법을 고려해볼 수 있을까?
현재의 접근법은 문단 수준의 컨텍스트를 고려하여 법적 준수를 분석하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 더 나아가서, 다음과 같은 다른 접근법을 고려할 수 있습니다:
전체 문서 수준의 분석: 법적 문서를 전체적으로 이해하고 분석하는 것이 중요합니다. 이를 위해 LLM을 사용하여 전체 문서를 처리하고 법적 요구사항을 자동으로 확인하는 방법을 고려할 수 있습니다.
다중 문서 간 상호 연결 분석: 법적 문서들 간의 상호 연결성을 고려하여 법적 요구사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 다른 문서들 간의 관련성을 파악하고 법적 준수를 보다 효과적으로 검토할 수 있습니다.
실시간 업데이트 및 모니터링: 법적 규정이 지속적으로 변경되는 경우, 실시간으로 업데이트되는 시스템을 구축하여 최신 정보를 반영하고 법적 준수를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.
법적 문서의 지속적인 변화에 따른 준수 자동화 시스템의 유지보수 문제는 어떻게 해결할 수 있을까?
법적 문서의 지속적인 변화로 인한 유지보수 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근법을 고려할 수 있습니다:
자동 업데이트 시스템 구축: 법적 규정이 변경될 때 자동으로 시스템을 업데이트하는 메커니즘을 도입하여 최신 정보를 반영할 수 있습니다.
모델 재학습 및 평가: 새로운 데이터가 추가될 때마다 LLM을 재학습하고 평가하여 시스템의 정확성을 유지할 수 있습니다.
사용자 피드백 수집: 사용자 피드백을 수집하여 시스템의 성능을 지속적으로 개선하고 법적 준수를 보다 효과적으로 유지할 수 있습니다.
법적 준수 자동화에서 LLM의 편향 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?
LLM의 편향 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근법을 고려할 수 있습니다:
다양한 데이터 사용: 다양한 데이터를 사용하여 LLM을 학습시키고 편향을 줄일 수 있습니다.
편향 감지 및 보정: LLM의 편향을 감지하고 보정하는 메커니즘을 도입하여 공정하고 객관적인 결정을 내릴 수 있습니다.
편향 모니터링: LLM의 편향을 지속적으로 모니터링하고 조치를 취하여 시스템의 공정성을 유지할 수 있습니다.
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