本研究では、ChatGPTのようなAI一般を対象とした法的質問回答タスクの性能を評価し、法律専門家や依頼者に対する重大なリスクを明らかにしている。ドメイン固有の知識を備えた基盤モデルを活用することで、これらの課題を克服できると提案している。
具体的には、正確性、透明性、多様な視点の表現を向上させるためのオープンソースの法律AIシステムの構築を提唱している。これにより、一般的なAIの法的コンテキストにおける欠点に対処できると述べている。
研究では、法律分野におけるAIの現状と課題を詳細に分析し、オープンソースアプローチの有効性を示唆している。特に、ハルシネーション(虚偽の情報生成)、バイアス、多様性の欠如といった問題に対処するためのフレームワークを提案している。
また、法律分野におけるAIの評価指標の開発や、ドメイン固有のオープンソースプラットフォームの構築など、具体的な取り組みについても言及している。これらの取り組みは、法律分野におけるAIの信頼性と有用性を高めるために重要であると考えられる。
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by Rohan Bhambh... lúc arxiv.org 04-19-2024
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