Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.784-785
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Term of Penalty Prediction using ChatGPT

ChatGPT 를 이용한 형사사건 양형 예측 연구

  • Minhan Cho (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University) ;
  • Jinyoung Han (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University)
  • 조민한 (성균관대학교 인공지능융합학과) ;
  • 한진영 (성균관대학교 인공지능융합학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

형량 예측 연구는 법률 인공지능에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이며, 비법률전문가의 사법 신뢰도 상승과 법률전문가의 업무 부담 완화에 긍정적 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 형사 사건의 양형 예측에 ChatGPT 를 접목하여 입력된 사실관계와 유사한 선행 판례를 검색함으로써 형량 예측에 필요한 모델의 훈련 시간과 비용을 절감하는 접근법을 제안한다. 본 모델의 weighted F1-score 는 0.53 으로, 미세조정된 BERT 모델과 유사한 성능을 기록하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 (No. 2023R1A2C2007625) 2022 년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2022S1A5A8054322).

References

  1. '"재범가능성, 징역 6 년" AI 가 내린 판결 받아들일 수 있을까', https://www.chosun.com/national/court_law/2023/06/26/VULGBNBBJFB5PHLRTZJNXYMLMA/
  2. "판사 1 명당 연간 담당사건 464 건... 독일의 5.17배", https://www.yna.co.kr/view/AKR20210923083100004
  3. Yu et al., Exploring the effectiveness of prompt engineering for legal reasoning tasks. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023 (pp. 13582-13596).
  4. Deng, et al., Syllogistic Reasoning for Legal Judgment Analysis. In Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 13997-14009).
  5. Shui et al., A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment Prediction. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, pages 7337-7348, Singapore. Association for Computational Linguistics.
  6. Wu et al., Precedent-Enhanced Legal Judgment Prediction with LLM and Domain-Model Collaboration. In Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 12060-12075, Singapore. Association for Computational Linguistics.