法情報学

^{レーヴィンガー[ 9 ]}、アレン^{[ 10 ]} 、メール^{[ 11 ]}は、AIと法律において重要となるいくつかのアイデアを先取りしていたが、法律にAI技術を適用する最初の本格的な提案は、通常、ブキャナンとヘドリック^{[ 12 ]}によるものとされている。この時期の初期の研究には、米国におけるソーン・マッカーティの影響力のあるTAXMANプロジェクト^{[ 13 ]}と、英国におけるロナルド・スタンパーのLEGOLプロジェクト^{[ 14 ]が含まれる。1980年代初頭の画期的な研究には、キャロル・ハフナーの概念検索に関する研究[ 15 ]}、アン・ガードナーの契約法に関する研究^{[ 16 ]} 、エドウィナ・リスランドの法的仮説に関する研究^{[ 17 ] 、およびインペリアル・カレッジ・ロンドンにおける実行可能な論理プログラムによる立法表現に関する研究[ 18 ]}が含まれる。

初期の学者たちの会合には、スウォンジーでの単発の会合^{[ 19 ]}、IDGがフィレンツェで主催した一連の会議^{[ 20 ]}、チャールズ・ウォルターが1984年と1985年にヒューストン大学で主催したワークショップ^{[ 21 ]}などがあった。1987年には、隔年開催の国際人工知能法会議（ICAIL）が設立された^{[ 22 ]} 。この会議は、AIと法に関するアイデアの発表と発展のための主要な場と見なされるようになり^{[ 23 ]}、その後のICAILを組織し招集するための国際人工知能法協会（IAAIL）の設立につながった。これがきっかけとなり、1992年に初版が発行された人工知能と法律ジャーナルが創刊された。^{[ 24 ]} ヨーロッパでは、JURIX 法知識ベースシステム財団が主催する年次 JURIX 会議が 1988 年に始まった。当初はオランダ語圏 (オランダ語とフラマン語) の研究者を集めることを目的としていた JURIX は、すぐに国際的な、主にヨーロッパの会議へと発展し、2002 年以降はオランダ語圏以外の国でも定期的に開催されている。^{[ 25 ]} 2007 年以降、日本人工知能学会の後援のもと、日本で JURISIN ワークショップが開催されている。^{[ 26 ]}

相互運用可能な法的文書標準であるAkoma Ntoso は、機械駆動プロセスがデジタル議会文書、司法文書、立法文書の構文的および意味的要素上で動作することを可能にし、それによって高品質の情報リソースの開発を促進し、AI ツールの基盤を形成します。その目標は、機械支援による起草と機械支援による (法的) 分析を通じて、ベスト プラクティスとガイダンスに基づいて議会および立法活動のパフォーマンス、説明責任、品質、および透明性を大幅に向上させることです。セマンティック Web 環境に組み込まれたこの標準は、これらのツールが動作および通信できる異種でありながら相互運用可能なエコシステムの基盤を形成するとともに、デジタル法または規則表現に基づく将来のアプリケーションおよびユース ケースの基盤を形成します。^{[ 27 ]}

2019年、中国の杭州市は、電子商取引およびインターネット関連の知的財産権に関する紛争を裁定するための人工知能ベースのインターネット裁判所の試験プログラムを設立した。^{[ 28 ]： 124}当事者はビデオ会議を通じて裁判所に出廷し、AIが提示された証拠を評価し、関連する法的基準を適用する。^{[ 28 ]： 124}

今日、AIと法律は、以下のような幅広いトピックを網羅している。

• 法的推論の形式モデル
• 議論と意思決定の計算モデル
• 証拠に基づく推論の計算モデル
• マルチエージェントシステムにおける法的推論
• 実行可能な立法モデル
• 法律文書の自動分類と要約
• 法律データベースやテキストからの自動情報抽出^{[ 29 ]}
• 電子情報開示およびその他の法的用途における機械学習とデータマイニング
• 概念ベースまたはモデルベースの法律情報検索
• 軽微で反復的な法律業務を自動化する法律ボット^{[ 30 ]}
• 機械学習と人工知能を用いた訴訟のリスク評価、価格設定、タイムライン予測。^{[ 31 ]}

法テキストと法的推論の形式モデルは、AI と法律において、問題を明確化し、より正確な理解を与え、実装の基礎を提供するために使用されてきました。命題論理と述語論理、義務論理、時間論理、非単調論理、状態遷移図など、さまざまな形式が使用されています。Prakken と Sartor ^{[ 32 ]}は、AI と法律における論理と議論の使用について、包括的な参考文献とともに詳細かつ権威あるレビューを提供しています。

形式モデルの重要な役割は、曖昧さを取り除くことです。実際、法律には曖昧さがあふれています。自然言語で書かれているため括弧がなく、「and」や「or」などの接続詞の適用範囲が不明確になることがあります。「unless」も複数の解釈が可能であり、法律の起草者は「if and only if」とは決して書きませんが、「if」で意図しているのはしばしばこれです。AIと法律における法律のモデル化に論理を最も早く使用した例として、レイマン・アレンは一連の論文で、このような構文上の曖昧さを解消するために命題論理の使用を提唱しました。^{[ 10 ]}

1970年代後半から1980年代にかけて、AIと法律に関する研究の重要な流れの一つとして、ソーン・マッカーティのTAXMAN ^{[ 13 ]}とロナルド・スタンパーのLEGOL ^{[ 14 ]}に端を発する、法律の実行可能なモデルの作成がありました。TAXMANは、米国の税法訴訟（Eisner v Macomber）における多数派と少数派の主張をモデル化するために使用され、マイクロPLANNERプログラミング言語で実装されました。LEGOLは、組織を統制する規則や規制の形式モデルを提供するために使用され、エキスパートシステムで使用されるような条件アクションルール言語で実装されました。

TAXMAN 言語と LEGOL 言語は実行可能なルールベースの言語であり、明示的な論理解釈はなかった。しかし、Sergot ら^{[ 18 ]}による英国国籍法の大部分の形式化により、法律文書の自然言語は一階述語論理のHorn 節サブセットとよく似ていることが示された。さらに、規則と例外を表すために否定条件を含めることで Horn 節の使用を拡張する必要性も明らかになった。結果として得られる拡張 Horn 節は論理プログラムとして実行可能である。

補足給付に関するものなど、より大規模なアプリケーションに関するその後の研究^{[ 33 ]}では、論理プログラムには、複数の相互参照、反事実、みなし規定、修正、および高度に技術的な概念（拠出条件など）といった複雑な問題に対処するために、さらなる拡張が必要であることが示されました。相互参照の問題に対処するために階層的表現^{[ 34 ]}の使用 が提案され、検証と頻繁な修正の問題に対処するためにいわゆる同型表現^{[ 35 ]が提案されました。1990年代が進むにつれて、この研究の流れは、グルーバーの研究[ 36 ]}に続いてAIで普及したドメイン概念化の形式化（いわゆるオントロジー）の開発に部分的に吸収されました。AIと法律における初期の例としては、ヴァレンテの機能オントロジー^{[ 37 ]}と、ヴィッサーとファン・クラーリンゲンのフレームベースのオントロジーがあります。^{[ 38 ]}法オントロジーはその後、AIと法律の会議で定期的に開催されるワークショップのテーマとなり、一般的なトップレベルおよびコアオントロジー^{[ 39 ]}から特定の法律の非常に具体的なモデルまで、多くの例があります。

法律は規範の集合から成り立っているため、義務論理が立法モデルの形式的基盤として試みられてきたことは驚くべきことではない。しかし、これらはエキスパートシステムの基盤として広く採用されてはいない。おそらくエキスパートシステムは規範を強制することを想定しているのに対し、義務論理は規範違反を考慮する必要がある場合にのみ真に興味を持つようになるからであろう。^{[ 40 ]}法律では、特定の個人に対して負う義務^{[ 41 ]}が特に重要であり、そのような義務の違反はしばしば訴訟の根拠となる。また、規範的立場を探求するために義務論理と行為論理を組み合わせた興味深い研究もある。^{[ 42 ]}

マルチエージェントシステムの文脈では、規範は状態遷移図を使用してモデル化されています。多くの場合、特に電子機関の文脈では、^{[ 43 ]}このように記述された規範は厳格化されています（つまり、違反することはできません）が、他のシステムでは違反も処理され、実際の規範をより忠実に反映しています。このアプローチの良い例については、Modgil ら^{[ 44 ]を参照してください。}

法律は、時間に関する問題、すなわち期間や期限といった内容に関する問題と、開始といった法律そのものに関する問題の両方を扱うことが多い。イベント計算^{[ 45 ]のような計算形式と、非可逆時間論理[ 46 ]}のような時間論理の両方を用いて、これらの時間論理をモデル化する試みがなされてきた。

法をモデル化するために論理を使用することを検討する際には、すべての法体系に明記されている上訴権や、時間の経過とともに法の解釈が変化する方法からもわかるように、法は本質的に非単調であることを念頭に置く必要がある。^{[ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]}さらに、法律の起草においては例外が数多く存在し、法律の適用においては判例が覆されるとともに遵守される。論理プログラミングのアプローチでは、非単調性を扱うために失敗としての否定がよく使用されるが、 ^{[ 50 ]反証可能論理[ 51 ]}のような特定の非単調論理も使用されてきた。しかし、抽象的議論の発展に伴い、^{[ 52 ]}これらの懸念は、非単調論理の使用ではなく、単調論理による議論によってますます対処されるようになっている。

学術的なものと企業独自のものの両方で、定量的な法的予測モデルが存在する。実用的な定量的法的予測モデルの初期の例の 1 つは、最高裁判所予測プロジェクトの形で現れた。最高裁判所予測モデルは、2002 年の最高裁判所のすべての訴訟の結果を予測しようとした。モデルは、専門家が 59.1% の訴訟しか予測できなかったのに対し、75% の訴訟を正しく予測した。^{[ 53 ]} 学術的な定量的法的予測モデルのもう 1 つの例は、連邦証券集団訴訟の結果を予測した 2012 年のモデルである。^{[ 54 ]} 一部の学者やリーガル テクノロジーのスタートアップは、訴訟の結果を予測するためのアルゴリズム モデルを作成しようとしている。^{[ 55 ] [ 56 ]}この全体的な取り組みの一部には、訴訟資金調達のための訴訟評価の改善が含まれる。^{[ 57 ]}

症例結果予測システムの質をより適切に評価するために、システム間の比較を可能にする標準化されたデータセットを作成するという提案がなされている。^{[ 58 ]}