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该论文探讨了将经典符号式文档自动化（如专家系统风格的法律文档工具）与生成式AI相结合的神经符号方法，并报告了使用大语言模型识别和修复普通人撰写的法律文本中问题的初步实验。
这篇立场论文主张，法律大语言模型的幻觉应被视为法律依据的缺失而非事实性错误，并提出一个新的基准框架来评估法律人工智能系统。
本文研究了使用LLM进行法律推理任务的多智能体协商方法，引入了两种受法庭程序启发的新框架。实验表明，多智能体系统在整体性能上与单一LLM相当，但能产生截然不同的答案，并能解决基线模型无法处理的案例，突显了多智能体方法在法律AI中的潜力。
一项针对450万联邦民事案件的新研究发现，AI正推动自辩诉讼激增，AI检测到的文本比例从2023年的1%上升至2026年的18%。虽然AI帮助诉讼当事人更清晰地表达论点，但也引入了虚假引用，并引发关于聊天机器人因提供不良法律建议而需承担责任的合法性问题。