评估法律领域人工智能：借助开源解决方案弥合差距
分析了算法的不透明性以及在对人工智能原因责任的公开辩论中的背景；基于图灵测试的对话方法进行实验性研究，期望评估现有最佳之一的生成型 AI 模型（Chat-GPT）的性能，了解其目前达到的程度以及其法律规范的形式可能是什么。研究通过评论意大利古典法中的因果性、意图和过失等概念来支持问题的分析，特别关注人机互动问题。计算机科学方面，将在第二章提出一个对 Chat-GPT 的实际质询，以寻找一些 AI 功能的关键问题。论文的末尾将集中讨论一些现有的法律解决方案，以解决该问题，并简要介绍欧盟人工智能法提出的方法。
Oct, 2023
使用 OpenAI GPT 模型作为基准，结合查询提示，本研究比较分析了现有的人工智能模型在印度法律问答系统中回答法律问题方面的实用性，调查了不同的检索和问答算法的效果。该研究重点关注印度刑事司法领域的应用，该领域面临复杂性和资源限制的挑战。通过从实践法律专业人士获得反馈，以严格评估这些模型的性能，从而全面评估了 AI 在印度法律问答背景下的能力和局限性。
Sep, 2023
本文提出 “晴空想法”，阐述了数据挖掘和机器学习领域制造计算法律代理以帮助人类律师处理复杂高级法律任务的机遇和挑战，详细探讨了类似 ChatGPT 的大型法律语言模型（L$^3$M）当今的能力和局限性，为研究人员提供有前途的短期和长期研究目标。
Mar, 2023
AI 对法律职业的重新定义缺乏支持性证据，本文研究了 AI 在三类法律任务中的日益普及的角色：信息处理、涉及创造力、推理或判断的任务，以及对未来的预测。我们发现，根据鉴别正确答案的难易程度和与任务相关的信息的可观察性来评估法律应用的易用性存在很大差异。对法律职业将造成最重大变革的任务也最容易过于乐观地评估 AI 的能力，因为它们难以评估。我们提出了在法律背景下更好地评估和应用 AI 的建议。
Jan, 2024
本文介绍了 Legal Artificial Intelligence 的历史，现状和未来方向，并从法律专业人员和自然语言处理研究人员的角度说明了任务，展示了几个代表性的应用程序，在现有工作的优缺点方面进行了深入的分析，探索了可能的未来方向。
Apr, 2020
法律研究是法律实践中至关重要的任务，该研究论文探讨了在法律文本分析中，结合人类专业知识提高大型语言模型（LLMs）性能的潜力，并介绍了一种新的数据集和基于人类输入的复合人工智能系统。
Mar, 2024
在这项研究中，我们探讨了 ChatGPT 在学术背景下的伦理影响、其局限性和特定用户群体可能的滥用情况，并提出了旨在防止不当使用和促进负责任的 AI 交互的架构解决方案。
Oct, 2023
本文介绍了如何在学术写作中使用人工智能 (AI)，并提供了一系列最佳实践，以确保在使用 AI 时不违反版权或落入公平使用的安全港。我们提供了一个框架，以确立健全的法律和学术基础。
May, 2023
本文介绍了一个名为 ChatLaw 的开源法律大语言模型，它通过特定的数据集、关键词检索和自注意力机制来优化模型在法律领域的表现，解决了参考数据筛选过程中的模型幻觉问题，提升了其解决问题的能力。
Jun, 2023