はじめに

今日の論文１１日目です。
昨日は時間がなくてすっぽかしました。
今日の内容はAIの法的な場面での利用についてです。
東京大学でのAI模擬裁判もあるので、結構タイムリーな内容かもしれません。

手法

論文をperplexityで調べて、PDFをChatPDFに突っ込みます。
論文本文は英語版とDeepLで翻訳した日本語版を保存しときます。
ChatPDFが出した要約をまとめます。
要約の中のわからない単語や追加の質問などをChatGPTに聞きます。
これらをWordにまとめて保存、Qiitaに投稿します。

今日の論文

論文名： チューリングテストと法の実践： AIによる法的推論の自律的レベルの役割について
Turing Test and the Practice of Law: The Role of Autonomous Levels of AI Legal Reasoning

出典： Dr. Lance B. Eliot Chief AI Scientist, Techbruim; Fellow, CodeX: Stanford Center for Legal Informatics Stanford, California, USA
https://arxiv.org/abs/2008.07743

概要

アブストラクト

人工知能（AI）は、AIによる法的推論（AILR）の自律的な能力を強化する試みの中で、法律や様々な法律業務への応用が進んでいます。しかし、AILRが自律的な能力を獲得したことをどのようにして知ることができるのかという大きな疑問は、これまで解決されることはありませんでした。AI分野では、汎用人工知能（Artificial General Intelligence: AGI）の達成をどのように評価するかという同様の問題に取り組んでおり、AI創成期から研究者の間で継続的に議論されている。本論文では、AILR領域で使用するためにカスタマイズされたチューリングテストのバリエーションを提案し、この有名な「ゴールドスタンダード」が、AIによる法的推論の自律的なレベルにおいてどのように強固に適用できるかを描写している。

論文要約

人工知能とその法的分野への応用に関するこの情報満載のPDFファイルへようこそ！この資料では、AIの法的推論の概念と、それが自律的な能力を達成した場合にどのように判断できるかを探っています。

要点

１．チューリングテストとは何か、またAIの法的推論を評価するためにどのように使われているのか。

A. チューリング・テストとは、人間と区別できないような知的行動を示す機械の能力を評価する方法である。AIによる法的推論の文脈では、チューリングテストは、AIアプリケーションが法的推論の分野で十分な能力を獲得しているかどうかを評価するために調整することができます。これにより、AIシステムが、人間の弁護士を介在させるだけでなく、自律的に法律行為を行うことができるかどうかを評価する手段を提供することができます。チューリングテストに含まれる主要な要素は、このPDFファイルの4ページと8ページで説明されているように、AIベースの法的推論を評価するためにカスタマイズすることができます。

２．現在、AIが法律分野でどのように活用されているか、例を挙げてください。

A.はい、このPDFファイルでは、AIが法律分野で現在どのように使用されているか、いくつかの例を紹介しています。一例として、契約書のレビューやデューデリジェンスなどの作業を支援するために、AIを活用した文書レビューや分析ツールの利用が挙げられます。また、別の例としては、AIチャットボットを使用して、クライアントへの法的アドバイスや支援を提供することが挙げられます。さらに、一部の法律事務所では、AIアルゴリズムを使用して、訴訟の結果を予測し、訴訟戦略を通知しています。これらの例については、本PDFファイルの2～3ページで詳しく解説しています。

３．法律実務においてAIの法的推論に依存することの潜在的な利点と欠点は何ですか？

A. このPDFファイルでは、AIによる法的推論を法律業務に活用することの潜在的なメリットとデメリットについて説明しています。潜在的なメリットとしては、文書レビューや分析などの作業における効率化、コスト削減、精度の向上などが挙げられます。さらに、AIによる法的推論は、人間が発見できないようなパターンや洞察を特定できる可能性があります。しかし、アルゴリズムに偏りが生じるリスクや、意思決定に誤りや不正確さが生じる可能性など、AIによる法的推論に依存することの潜在的な欠点も存在する。さらに、AIによる法的推論に依存することで、人間の弁護士の職を奪うことにつながるという懸念もある。これらの利点と欠点については、本PDFファイル中、特に1-2ページと5-6ページでより詳細に説明されています。

ChatGPTに聞いてみた

質問1：AIが裁判などでの法的な推論において利用されることのメリットとデメリットについてそれぞれ箇条書きで三つずつ示してください。

ChatGPT：
はい、ここでは、法的な推論にAIを使うことのメリットとデメリットを3つ紹介します：

（メリット）

1. 効率性： AIシステムは、大量の法律情報や判例を迅速かつ正確に処理できるため、弁護士や裁判官が法律問題を調査・分析することが容易になります。

2. 一貫性： AIシステムは、法的判断に影響を及ぼす可能性のある人間の偏見、感情、偏見に左右されません。法的推論をAIシステムに頼ることで、一貫性のある公正な法的結果を得られる可能性が高くなります。

3. コスト削減： AIシステムは、文書レビューや契約書作成などの日常的な法務作業を自動化できるため、法務コストを削減し、法務プロセスの効率を高めることができます。

（デメリット）

1. 人間の判断力の欠如： AIシステムは膨大な量の情報を処理することができますが、人間の弁護士や裁判官のような微妙な判断力や批判的思考力に欠けています。その結果、AIシステムのみに基づく法的判断は、すべての関連要因や法的ニュアンスを考慮しない可能性があります。

2. データにおける偏り： AIシステムは、学習させたデータと同程度にしか偏りがありません。AIシステムを訓練するために使用されるデータに偏りがある場合、これらの偏りはAIシステムの出力において増幅され、永続化する可能性があります。これは、不公平で差別的な法的結果につながる可能性があります。

3. 法的ルールの限定的な解釈： AIシステムは、プログラムされたとおりにしか法的ルールを解釈することができません。社会規範や文化的価値観の変化、あるいは時間の経過とともに法的ルールの解釈に影響を及ぼす可能性のある法律の発展については、AIシステムでは考慮することができません。つまり、AIシステムのみに基づく法的判断は、進化する法律の本質を反映しない可能性があります。

質問2：このような法的な場面でChatGPTは使えるのでしょうか？

ChatGPT：AIの言語モデルとして、私は法律関係の文章や判例を含む大規模なテキストデータのコーパスで訓練されています。私は法的推論に関連する情報や洞察を提供することができますが、法的助言や代理の代わりにはなりません。法的な決定は、常にそれぞれの管轄区域で法律を実践するために訓練されたライセンスを持つ弁護士によって行われるべきです。

わかったこと

・AIが裁判などで使われることは想像できるし、数年後には実現していそう。
・公平な判断が求められる法的な推論では、（公平なデータをもとに学習されたAIであれば、）人間よりもAIのほうが向いていると思う。

まとめ

AIの利用範囲はChatGPTが登場してから急速に拡大していると思います。
とんでもないスピードで様々なサービスが生まれていますが、とにかく試していくしかないですね。