因果発見アルゴリズムは法的主張の生成に役立つのか？

要旨: 2011年、ジュデア・パールは、確率的かつ因果的推論のための計算体系の開発を通じた人工知能への基礎的貢献により、計算機分野におけるノーベル賞と見なされるチューリング賞を受賞しました。そこには因果発見アルゴリズムの開発における先駆的な取り組みも含まれています。これらのコンピュータアルゴリズムは、大規模な多変量データセットを解析し、構成要素である変数間の因果関係を自動的に発見できます。これらは、判断を支えるために、医学や経済など多くの重要領域で広く用いられてきました。しかし、私たちの知る限り、それらは法分野では活用されていません。本論文は、因果発見アルゴリズムを用いて法的主張を自動生成できるかどうかを調査することで、このギャップを埋めることを試みます。そのために、身体的暴行や財産紛争のような17の法的概念を特定して、独自の法データセットを作成します。150件の殺人事件ケースを、これらの概念で注釈付けします。たとえば、そのケース内で身体的暴行が報告されていた場合に限って、そのケースは身体的暴行として注釈付けされます。続いて、注釈付けされたデータセットに対して、広く用いられている因果発見アルゴリズムの選定セットを適用し、法的概念間の因果関係を発見します。さらに、発見された関係に付随する信念の度合いを、数学的な確率として定量化します。いくつかの因果関係が、成立しうる法的主張の生成に役立つことが示されます。たとえば、殺人の際に身体的暴行が行われていなかったことを（確率1で）確立できるなら、財産関連の紛争によって殺人が犯されたのではないことを十分条件として確立できるはずです。したがって、本論文は、因果発見アルゴリズムが法的主張の生成に有益であり、有望な将来の取り組みへの道を開くことを示します。