生成式人工智能在法律推理中面临的挑战

大型语言模型（LLM）正被整合到专业领域中，然而其在法律等高风险领域的局限性仍鲜为人知。作为回应，本文列举了生成式人工智能及其他形式的人工智能（AI）作为司法决策中可靠推理工具时所面临的关键挑战实例。本研究解构了AI的核心要求与挑战，包括：在不同司法管辖区之间选择正确的法律框架的能力、基于法律渊源学说生成可靠论证、在判例法中区分判决理由与附带意见、解决由“合理性”等一般条款引发的歧义、管理相互冲突的法律条款，以及正确适用举证责任。本文将各种AI增强机制（如检索增强生成（RAG）、多智能体系统和神经符号AI）与这些挑战相对应，评估了它们弥合LLM概率本质与法律解释严格且选择驱动型需求之间差距的潜力。此外，本文勾勒了一条通向评估框架的路径，提议将法律要求组织为规范性、教义性、证据性和技术性类别，并随后将其转化为特定领域的、可测试的设计义务。研究结果表明，这些技术能够应对特定的狭窄挑战，但无法解决更重大的挑战，尤其是在需要自由裁量以及透明、可论证推理的任务中。因此，我们提倡分阶段采用：首先利用现有技术在简单案件中提升效率，并持续投资于处理法律可靠推理的层级性、时序性及其他要求的新方法，从而在未来实现对复杂裁决的扩展。