新智元報道
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【新智元導(dǎo)讀】研究人員首次系統(tǒng)綜述了大型語言模型(LLM)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用,提出創(chuàng)新的雙重視角分類法,融合法律推理框架(經(jīng)典的法律論證型式框架)與職業(yè)本體(律師/法官/當(dāng)事人角色),統(tǒng)一梳理技術(shù)突破與倫理治理挑戰(zhàn)。論文涵蓋LLM在法律文本處理、知識整合、推理形式化方面的進(jìn)展,并指出幻覺、可解釋性缺失、跨法域適應(yīng)等核心問題,為下一代法律人工智能奠定理論基礎(chǔ)與實踐路線圖。
當(dāng)法律嚴(yán)謹(jǐn)性碰撞人工智能的生成浪潮,如何駕馭LLM的顛覆性潛力?
傳統(tǒng)法律人工智能受限于符號主義和小模型方法,面臨知識工程瓶頸、語義互操作性不足及碎片化推理等挑戰(zhàn)。Transformer架構(gòu)的LLM憑借上下文推理、少樣本適應(yīng)和生成式論證能力,突破了早期系統(tǒng)的局限性。
法律領(lǐng)域?qū)?fù)雜文本處理、多步驟推理和流程自動化的需求與LLM的涌現(xiàn)能力高度契合。
但技術(shù)落地伴隨倫理風(fēng)險(如偏見放大、專業(yè)權(quán)威弱化),亟需系統(tǒng)性研究框架整合技術(shù)、任務(wù)與治理。
來自中國政法大學(xué)、香港理工大學(xué)等不同學(xué)科的法律科技交叉團(tuán)隊完成了首部系統(tǒng)整合法律推理與LLM技術(shù)的全面綜述,以開創(chuàng)性「雙重視角分類法」破解了法律人工智能領(lǐng)域任務(wù)碎片化、技術(shù)與倫理相脫節(jié)的歷史難題:
既解剖圖爾敏論證框架下的九類任務(wù)的技術(shù)進(jìn)展,又映射爭議解決全場景的大模型真實工作流。
論文地址:https://arxiv.org/abs/2507.07748
Github倉庫:https://github.com/Kilimajaro/LLMs_Meet_Law
該方法結(jié)合了經(jīng)典的法律論證框架與法律職業(yè)本體(律師、法官、當(dāng)事人角色),系統(tǒng)地整理了技術(shù)進(jìn)步與職業(yè)倫理治理所面臨的挑戰(zhàn)。文章詳盡探討了LLM在法律文本處理、知識整合、推理形式化等領(lǐng)域的最新進(jìn)展,并指出了幻覺、缺乏可解釋性、跨法域適應(yīng)等關(guān)鍵問題,為未來法律人工智能的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ),并提供了實踐路線圖。
該綜述的價值不僅體現(xiàn)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域,它還為開發(fā)者提供了近60種工具與數(shù)據(jù)集的全景圖,為立法者構(gòu)建了人機協(xié)同治理的范式,堪稱法律人工智能從「實驗室工具」向「司法基礎(chǔ)設(shè)施」轉(zhuǎn)變的藍(lán)圖。
研究背景
在法律人工智能領(lǐng)域,傳統(tǒng)方法受限于符號主義和小模型方法,遭遇了知識工程瓶頸、語義互操作性不足以及碎片化推理等難題。
借助Transformer架構(gòu)的大型語言模型(LLM),通過其上下文推理、少樣本適應(yīng)和生成式論證的能力,成功克服了早期系統(tǒng)的局限。
法律領(lǐng)域?qū)τ趶?fù)雜文本處理、多步驟推理以及流程自動化的需求與LLM的新興能力高度一致。
然而,技術(shù)的實際應(yīng)用伴隨著倫理風(fēng)險(例如偏見的放大、專業(yè)權(quán)威的弱化),迫切需要構(gòu)建一個系統(tǒng)性的研究框架,以整合技術(shù)、任務(wù)與治理。
主要貢獻(xiàn)
研究人員首次采用創(chuàng)新的「雙視角」分類法,對法律語境下的大型語言模型(LLMs)進(jìn)行了全面的回顧與分析,實現(xiàn)了歷史視角與現(xiàn)代進(jìn)展的有機結(jié)合。本研究在以下三個維度上顯著推動了該領(lǐng)域的研究進(jìn)展:
雙視角分類創(chuàng)新
在Calegari等人關(guān)于法律推理研究的啟發(fā)下,本研究在第三部分首次構(gòu)建了法律推理本體框架。
該框架將Toulmin論證結(jié)構(gòu)(包括資料、依據(jù)、支撐、主張)與LLM工作流進(jìn)行對齊,并在大規(guī)模場景下實現(xiàn)了Bex的證據(jù)理論,同時整合了當(dāng)代LLM的最新進(jìn)展與過往的證據(jù)研究。
在第四部分,該研究進(jìn)一步將實踐者角色(包括律師、法官、當(dāng)事人)映射至自然語言處理(NLP)任務(wù),擴(kuò)展了Francesconi與Araszkiewicz提出的以用戶為中心的本體研究。
場景自適應(yīng)部署框架
研究第四部分提出了一種以角色為核心、融合訴訟與非訴訟工作流程的大型語言模型(LLM)嵌入框架,該框架響應(yīng)了Lauritsen對于「更智能化工具」的需求。
倫理與職業(yè)映射
研究第五部分首次對面向?qū)嵺`者角色(包括律師、法官、當(dāng)事人)的法律職業(yè)倫理挑戰(zhàn)進(jìn)行了系統(tǒng)性分析,內(nèi)容不僅包括技術(shù)倫理(如偏見緩解、幻覺控制),還涉及法律職業(yè)責(zé)任,從而進(jìn)一步拓展了面向LLM部署的以用戶為中心的本體論研究。
研究結(jié)論
該研究采用創(chuàng)新的雙重視角框架——結(jié)合法律論證型式與法律職業(yè)角色——對大語言模型(LLMs)在法律體系中的整合路徑進(jìn)行了系統(tǒng)性梳理。
研究追溯了該領(lǐng)域從早期符號AI與任務(wù)專用模型,到當(dāng)代基于Transformer的LLMs的發(fā)展歷程,重點闡述了在上下文可擴(kuò)展性、知識整合及嚴(yán)格評估基準(zhǔn)方面的重大進(jìn)展。
綜述進(jìn)一步從法律推理、爭議解決流程以及倫理治理三大維度,對現(xiàn)有進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)性分類。
然而,關(guān)鍵挑戰(zhàn)依然存在:法律主張中的幻覺問題、低資源法域的適應(yīng)性缺口、黑箱推理的可解釋性不足,以及獲取與偏見上的倫理不對稱等。
未來研究應(yīng)優(yōu)先關(guān)注多模態(tài)證據(jù)整合、動態(tài)反駁處理,以及將技術(shù)創(chuàng)新與法理學(xué)原則對齊的跨學(xué)科框架,以實現(xiàn)穩(wěn)健且具有倫理基礎(chǔ)的法律AI。
為回應(yīng)算法效率與司法權(quán)威之間的根本張力——此前鮮有深入探討的核心爭議——本文倡導(dǎo)以法律職業(yè)為中心的策略:將LLMs定位為輔助工具而非決策者,確保在關(guān)鍵節(jié)點保留人工監(jiān)督;技術(shù)方案須優(yōu)先提供可解釋的推理路徑。
通過以法律專業(yè)知識為最終裁決者,我們將「侵蝕」之爭轉(zhuǎn)化為協(xié)同演化:LLMs在增強司法智慧的同時,守護(hù)法律權(quán)威的不可侵犯性。
工具包與數(shù)據(jù)集
參考資料:
https://arxiv.org/abs/2507.07748
免責(zé)聲明:本文內(nèi)容由開放的智能模型自動生成,僅供參考。