利用 AI 代理与人类验证实现 GDPR 自动化形式化

我们研究在以人类在环验证框架下，使用大语言模型自动化形式化 GDPR 条款的整体过程。不同于追求完全自主化，我们采用角色专化的工作流程，使基于 LLM 的 AI 组件在多代理环境中通过迭代反馈生成法律情景、形式化规则及原子事实。该过程还伴随独立的验证模块，包括人类审者对表征性、逻辑及法律正确性的评估。通过此方法，我们构建了一个用于 GDPR 自动化形式化的高质量数据集，并分析了成功案例与问题案例。我们的结果表明，结构化验证与针对性的人类监督对于可靠的法律形式化至关重要，尤其是在存在法律细微差别与情境依赖推理的情形下。