Agents on the Bench: Large Language Model Based Multi Agent Framework for Trustworthy Digital Justice

📄 arXiv: 2412.18697v1 📥 PDF

作者: Cong Jiang, Xiaolei Yang

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2024-12-24

备注: Draft version; Under review

💡 一句话要点

AgentsBench：基于大语言模型的多智能体框架，提升数字司法的可信度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 大语言模型 法律人工智能 司法决策 可信AI

📋 核心要点

  1. 现有法律人工智能在决策质量、透明性和可解释性方面存在局限，难以充分赢得公众信任。
  2. AgentsBench利用多个大语言模型驱动的智能体，模拟司法委员会的协同审议和决策过程，提升决策质量。
  3. 实验表明，AgentsBench在法律判决预测任务中，性能和决策质量均优于现有基于大语言模型的方法。

📝 摘要（中文）

为了提升司法系统的效率和决策质量，尤其是在透明性和可解释性方面，以增强公众对法律人工智能的信任，本文提出了一种基于大语言模型的多智能体框架，名为AgentsBench。该框架旨在同时提高司法决策的效率和质量。AgentsBench利用多个由大语言模型驱动的智能体，模拟司法委员会的协同审议和决策过程。在法律判决预测任务上的实验结果表明，该框架在性能和决策质量方面均优于现有的基于大语言模型的方法。通过整合这些要素，该框架更贴近现实世界的司法流程，从而提高准确性、公平性和对社会因素的考量。AgentsBench提供了一种更细致和现实的可信人工智能决策方法，在各种案件类型和法律场景中具有强大的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有法律人工智能系统在提升决策质量方面存在瓶颈，尤其是在透明性和可解释性方面不足，难以满足公众对司法公正的期望。现有方法难以模拟司法委员会的协同审议过程，导致决策过程不够透明，结果缺乏说服力。

核心思路：AgentsBench的核心思路是利用多个大语言模型驱动的智能体，模拟司法委员会中不同角色的专家，通过智能体之间的协同审议和讨论，形成最终的判决决策。这种设计旨在提高决策的透明性、可解释性和公平性，从而增强公众对法律人工智能的信任。

技术框架：AgentsBench框架包含多个智能体，每个智能体代表司法委员会中的一个角色，例如法官、律师、专家证人等。这些智能体通过自然语言进行交流和讨论，共享信息、提出观点、反驳论点，最终达成共识或形成多数意见。框架包含案件信息输入模块、智能体交互模块、决策生成模块和结果评估模块。

关键创新：AgentsBench的关键创新在于将多智能体系统与大语言模型相结合，模拟了现实世界中司法委员会的协同审议过程。这种方法不仅提高了决策的准确性，还增强了决策的透明性和可解释性，使得决策过程更加可信。与现有方法相比，AgentsBench更加注重模拟真实世界的司法流程，从而提高决策的公平性和对社会因素的考量。

关键设计：智能体之间的交互策略是关键设计之一，例如可以采用基于论证的对话策略，鼓励智能体提出论点、提供证据、反驳论点等。此外，如何将案件信息有效地输入到智能体中，以及如何评估智能体的决策质量，也是重要的技术细节。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AgentsBench在法律判决预测任务中取得了显著的性能提升，优于现有的基于大语言模型的方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但总体而言，AgentsBench在性能和决策质量方面均表现出色，证明了其有效性和潜力。

🎯 应用场景

AgentsBench具有广泛的应用前景，可应用于法律判决预测、案件分析、法律咨询等领域。该框架可以帮助法官和律师更好地理解案件，提高决策的效率和质量。此外，AgentsBench还可以用于法律教育和培训，帮助学生和从业人员更好地了解司法流程和法律原则。未来，该框架有望应用于其他需要协同决策的领域，例如医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

The justice system has increasingly employed AI techniques to enhance efficiency, yet limitations remain in improving the quality of decision-making, particularly regarding transparency and explainability needed to uphold public trust in legal AI. To address these challenges, we propose a large language model based multi-agent framework named AgentsBench, which aims to simultaneously improve both efficiency and quality in judicial decision-making. Our approach leverages multiple LLM-driven agents that simulate the collaborative deliberation and decision making process of a judicial bench. We conducted experiments on legal judgment prediction task, and the results show that our framework outperforms existing LLM based methods in terms of performance and decision quality. By incorporating these elements, our framework reflects real-world judicial processes more closely, enhancing accuracy, fairness, and society consideration. AgentsBench provides a more nuanced and realistic methods of trustworthy AI decision-making, with strong potential for application across various case types and legal scenarios.