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本文介绍了OBJECTION，一个推理时流水线，使用对抗性律师代理来缓解法律判决预测模型中的有罪偏见，展示了错误有罪率的显著降低，并发布了一个新的'Natural Innocent'数据集。
本文利用英国就业法庭的索赔案例，实证研究了法律判决预测中的捷径学习现象，发现模型会利用事后司法文本中揭示结果线索，但在掩盖这些泄露特征后，模型性能依然保持稳健。