研究人员构建可验证法律Git系统解决AI时间缺陷

研究人员构建可验证法律Git系统,解决AI时间缺陷。通过按日期顺序应用公共法修订并比对版本,在365个更改中成功复制361个,确保法律条文历史演变具备严格的时间有效性与可验证性。

在软件开发领域,Git 版本控制系统允许开发者追溯每一行代码的作者、提交时间及修改历史。然而,在法律领域,尤其是对于美国联邦法规的研究,律师往往难以获得同等便捷的溯源工具。随着大语言模型(LLM)逐渐介入初步法律研究,这一缺陷愈发凸显:模型通常无法准确利用法律条文的正确谱系和时间有效性。

365个更改中361个完全复制下一版本

美国法典的“版本控制”困境

除了国会颁布的正规法外,《美国法典》(U.S. Code)仅是法律的初步证据,而非最终权威。法律修订顾问办公室将法典作为一系列发布点呈现,每一条通过命名的公共法律进行修订并不断重组。例如,2025 年 9 月提出的法案旨在制定第 41 章作为积极法律。公共法中的句子记录在修订说明中,而变更生效日期通常在单独的有效日期说明中显示;若国会未特别说明,默认规则是法律于颁布之日生效。

以《美国破产法》第 1182(1) 条关于小企业债务人的定义为例,其历史演变展示了时间有效性的复杂性。该定义于 2019 年设立时沿用了当时的小企业债务上限。随后,《CARES 法案》于 2020 年 3 月将这一上限临时提高至 750 万美元,并延长至 2022 年 3 月。此次上调于 2022 年 3 月 27 日失效;但在 2022 年 6 月 21 日,国会将其再延长两年,适用于在 2020 年 3 月 27 日或之后启动且仍在审理中的案件,从而追溯覆盖了这段空窗期。更高的上限于 2024 年 6 月再次到期,经过 2025 年 4 月的三年期调整后,目前为 3,424,000 美元。对于 2022 年 5 月提交的案件,当时发布的版本显示的是较低的上限,只有后续通过的法案才会改变这一结果。对律师而言,有用的历史记录必须包含条文文本、每项变更生效的日期,以及任何具有追溯力的法律的适用范围。

AI 在法律研究中的时间缺陷

今年慕尼黑理工大学的一项研究发现,回答德国法规问题时的大语言模型存在两种主要缺陷:它们采用了在培训数据截止日期后被取代的规则,或者偏好新的规定。数据显示,一个模型自行正确回答了 24% 的截止后问题,但当相关的法定文本被检索时,准确率提升至 87%。作者得出结论,时间有效性必须被视为严格的约束。其他近期工作通过训练搜索代理尊重问题所涉及的日期,在一致性方面取得了显著收益。

仅仅让模型生成旧文本并不能解决这一问题。当同一个慕尼黑团队让模型将德国修订法应用于早期版本时,输出结果与官方文本的相似度达到 93–99%,但只有半数单项修正案和五分之一的修正案链条完全匹配。专家在那些接近但未完全匹配的文本中发现了具有法律意义的错误。因此,历史记录必须具备可验证性。

构建可验证的法律 Git 系统

针对 2017 年以后的每一对发布点,研究人员采用了中间颁布的公共法律,按照日期顺序对旧文本进行修改,并将结果与新版本进行比较。在 365 个更改中,361 个完全复制了下一个版本。其余四个标签显示了它们可以被证实的程度。每一项修改都关联了法律及其生效日期:261 项是默认颁布时生效的,72 项依据有效日期说明,29 项则是修改本身的日期。系统将生效日期排除在正文之外,而不是进行猜测。

基于这些记录,读者可以像使用 Git 一样查询法律状态。用户选择一个日期,即可得到当时的有效文本,并标记出与当前阅读内容不同的部分。每个短语都根据其来源法律进行着色。定义术语的更改会列出使用该术语的其他条款,用户可以追踪某个章节自上次访问以来的变化。

局限性

目前的系统尚未显示后来的法律可以追溯到其涵盖的早期日期。因此,对于在 2022 年间隔期内提交的案件,系统显示了下限,而没有警告说 2022 年 6 月的法案改变了答案。

有效日期的票据是基于模式阅读的,不寻常的措辞可能会追溯到颁布日期。

每个变化都与法律本身的文字联系在一起,对于任何重要事项,仍建议阅读原始版本。

目前尚不清楚应该采取的正确形式因素。

参考文献

  1. 美国联邦法典第 204 条 (a)
  2. 法律修订顾问办公室,正规法编:第 41 章 (H.R.5185,第 119 届国会,于 2025 年 9 月 8 日提出)
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