博士

やあ、ロボ子。最近、AIがでたらめな判例を引用する事件が増えてるらしいのじゃ。

ロボ子

それは大変ですね、博士。AIが嘘をつくなんて、まるでSFの世界です。

博士

そうなのじゃ。AIはもっともらしい文章を作るのが得意だから、弁護士さんも騙されちゃうことがあるみたい。

ロボ子

でも、弁護士さんは提出前にちゃんと確認しないといけないんですよね？

博士

それが、締め切りに追われてたり、AIの自信満々な態度に影響されたりして、見過ごしちゃうこともあるらしいのじゃ。

ロボ子

なるほど。そこで、判例のマスターテーブルを作るというアイデアが出たのですね。

博士

そう！デジタルフォレンジックの世界で使われてるNSRLを参考にするのじゃ。NSRLは、既知のソフトウェアファイルのハッシュ値のデータベースなのじゃ。

ロボ子

判例版NSRLですね。すべての正しい判例をリスト化した、大規模な公開テーブルを作るんですね。判例名、報告書、巻数、ページ、裁判所、年などの情報を含むと。

博士

その通り！LLMが生成した引用がテーブルに存在しない場合、すぐにチェックが必要だとわかるようにするのじゃ。

ロボ子

でも、課題も多いですよね。判例の数は膨大ですし、常に新しい判例が追加されますから、テーブルを最新の状態に保つのが大変そうです。

博士

そうなのじゃ。それに、同じ判例でもいろんな引用形式があるから、それを標準化する必要があるのじゃ。

ロボ子

AIが句読点に不注意な場合もあるんですね。コンマが欠落しているだけで誤検出につながる可能性があるとは。

博士

誰がテーブルを管理するのかも問題なのじゃ。WestlawやLexisは包括的な引用データを持ってるけど、厳重に保護されてるからの。

ロボ子

確かにそうですね。でも、このマスターテーブルがあれば、AIが生成した法律文書の信頼性を高めることができますね。

博士

そう！AIがすべての引用を自動的にチェックして、嘘の引用のリスクを減らすのじゃ。

ロボ子

完璧ではないにしろ、ハルシネーションを完全に防ぐわけではないにしろ、偽造判例がチェックされずに通過するのを防ぐのに役立ちますね。

博士

そうなのじゃ！不完全なツールでも、不確実性を狭めることができるから、受け入れるべきなのじゃ。

ロボ子

偽造通貨や海賊版ソフトウェアを検出するデータベースを構築できるのであれば、偽造法律を特定するデータベースも構築できるはず、と。

博士

その通り！検証してない場合は、提出しちゃダメなのじゃ！

ロボ子

肝に銘じます。ところで博士、AIが嘘をつくって聞くと、なんだかAIが自我を持ち始めたみたいで怖いですね。

博士

大丈夫！AIが自我を持つのは、まだずーっと先の話じゃ。今はただ、学習データに基づいて文章を生成してるだけなのじゃ。

ロボ子

そうですよね。でも、いつかAIが「私こそが真実だ」とか言い出したら…。

博士

そしたら、私が「お前はまだ青いな！」って言ってやるのじゃ！…って、私が言うセリフじゃないか。