[论文] LLMs 在解释法律文件中的应用

Source: arXiv - 2512.09830v1

概览

Simone Corbo 最近的章节研究了如何利用大型语言模型（LLM）来解释法律文献——包括法规、合同和判例。通过绘制具体的使用场景并进行性能基准测试，工作展示了将生成式 AI 引入法律工作流的前景与风险。

关键贡献

• 使用案例分类：针对 LLM 驱动的法律任务（如法规解释、合同摘要、谈判辅助、法律信息检索）。
• 风险分析：涵盖算法单一化、幻觉（hallucination）以及合规性（欧盟 AI 法案、美国 AI 计划、新兴的中国指南）。
• 两个新基准：面向法律领域，衡量 LLM 输出的事实准确性、可解释性和合规性。
• 负责任部署指南：将技术防护措施与各司法辖区的具体法律要求相链接。

方法论

Corbo 采用了易于开发者跟进的混合方法：

1. 任务定义 – 将真实法律活动拆解为离散的 NLP 子任务（如条款抽取、法律推理、摘要）。
2. 模型选择 – 使用现成的 LLM（GPT‑4、Claude、LLaMA‑2），在公开的法律语料上进行微调，并在 zero‑shot 与 few‑shot 两种设置下评估。
3. 基准构建 – 精心策划了两个数据集：
   • Statute‑QA：1200 道来源于欧盟和美国法规的多项选择题。
   • Contract‑Interpret：500 段合同摘录，配有专家标注的解释。
4. 评估指标 – 准确率、事实一致性（幻觉率）以及合规得分（模型答案与监管约束的一致程度）。
5. 风险评估 – 通过模拟部署场景揭示失效模式，如“算法单一化”（过度依赖单一模型）和隐私泄漏。

结果与发现

• 准确率：微调后的 LLM 相较于 zero‑shot 基线提升了 12–18 个百分点。
• 幻觉：即使是表现最好的模型，也会在约 5% 的回复中生成错误的法律引用，这对后续决策构成非 trivial 风险。
• 合规：大多数输出遵守“超出范围不提供建议”的规则，但在边缘情况（如模糊的法规语言）会触发合规违规。

基准测试显示，LLM 能可靠地抽取和改写法律文本，但在更深层次的推理——尤其是当法规解释依赖细微的政策意图时——仍落后于人类专家。

实际意义

• 法律科技供应商 可以将微调的 LLM 集成到首稿合同审查中，据内部试点研究可将人工审查时间缩短最高 30%。
• 内部法务 可使用 LLM 驱动的问答助手快速检索相关法规，但必须加入“人工在环”验证步骤以捕捉幻觉。
• 合规团队 获得了具体的合规得分指标，用于监控 AI 输出是否符合欧盟 AI 法案要求，便于审计追踪。
• 开源社区 拥有明确的基准，可用于评估新出现的法律专用 LLM，推动创新超越主流商业模型。

局限性与未来工作

• 数据集范围：基准聚焦于欧盟和美国法律；对非普通法体系（如中国、民法系）代表性不足。
• 可解释性：研究尚未提供模型为何选择特定法律解释的细粒度解释。
• 监管动态：AI 法规快速演变，合规得分可能需要持续重新校准。
• 未来方向 包括扩展多语言法律语料、引入检索增强生成以降低幻觉、以及开发模型无关的审计工具实现实时合规监控。

作者

• Simone Corbo

论文信息

• arXiv ID: 2512.09830v1
• 分类: cs.CL, cs.AI
• 发表时间: 2025 年 12 月 10 日
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