ReGal: A First Look at PPO-based Legal AI for Judgment Prediction and Summarization in India

📄 arXiv: 2512.18014v1 📥 PDF

作者: Shubham Kumar Nigam, Tanuj Tyagi, Siddharth Shukla, Aditya Kumar Guru, Balaramamahanthi Deepak Patnaik, Danush Khanna, Noel Shallum, Kripabandhu Ghosh, Arnab Bhattacharya

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-19

备注: Accepted in AILaw @ AAAI 2026 conference

💡 一句话要点

提出ReGal：一个基于PPO的印度法律AI框架，用于判决预测和摘要生成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 法律人工智能 强化学习 判决预测 法律文档摘要 近端策略优化 印度法律 多任务学习 AI反馈

📋 核心要点

  1. 现有法律AI方法在处理印度法律文本时，面临法律语言复杂、领域知识匮乏等挑战，泛化能力不足。
  2. ReGal框架结合多任务指令调优和基于AI反馈的强化学习，利用PPO算法优化法律推理过程，提升模型适应性。
  3. 实验结果表明，ReGal在判决预测和法律文档摘要任务上虽未超越监督模型，但为后续研究提供了宝贵经验。

📝 摘要（中文）

本文初步探索了强化学习方法在印度法律人工智能领域的应用。我们提出了基于强化学习的法律推理框架（ReGal），该框架集成了多任务指令调优和基于AI反馈的强化学习（RLAIF），并使用近端策略优化（PPO）算法。虽然与监督学习和专有模型相比，该框架在标准评估指标上表现不佳，但它为将强化学习应用于法律文本的挑战提供了宝贵的见解，包括奖励模型对齐、法律语言复杂性和领域特定适应。通过实证和定性分析，我们展示了如何将强化学习重新用于法律领域的高风险、长文档任务。我们的研究结果为未来使用强化学习优化法律推理流程奠定了基础，并对构建可解释和自适应的法律人工智能系统具有更广泛的意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决印度法律领域中，判决预测和法律文档摘要两个关键任务。现有方法在处理印度法律文本时，面临法律语言复杂、长文档处理困难、领域知识匮乏等挑战，导致模型性能受限，可解释性较差。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习应用于法律文本处理，通过奖励机制引导模型学习法律推理过程，从而提升模型在判决预测和法律文档摘要任务上的性能。这种方法旨在克服传统监督学习方法对大量标注数据的依赖，并提高模型的可解释性和适应性。

技术框架：ReGal框架主要包含以下几个模块：1) 多任务指令调优：使用指令调优技术预训练模型，使其具备处理法律文本的能力。2) 基于AI反馈的强化学习（RLAIF）：利用AI反馈作为奖励信号，引导模型学习法律推理过程。3) 近端策略优化（PPO）：使用PPO算法优化模型策略，使其能够更好地完成判决预测和法律文档摘要任务。整体流程是先通过指令调优初始化模型，然后使用RLAIF和PPO算法进行强化学习训练。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习方法应用于印度法律领域，并探索了RLAIF在法律文本处理中的应用。与传统的监督学习方法相比，强化学习方法能够更好地处理长文档和复杂推理过程，并提高模型的可解释性。此外，该论文还针对法律文本的特点，设计了特定的奖励函数和训练策略。

关键设计：论文中，奖励函数的设计至关重要，需要能够准确反映模型在判决预测和法律文档摘要任务上的表现。具体的奖励函数设计细节未知，但可能包括准确率、召回率、F1值等指标。此外，PPO算法的参数设置，如学习率、折扣因子等，也会影响模型的训练效果。网络结构方面，论文可能采用了Transformer等常用的自然语言处理模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

尽管ReGal在标准评估指标上未超越监督学习模型，但其初步实验结果揭示了强化学习在法律AI领域的潜力。该研究强调了奖励模型对齐、法律语言复杂性以及领域特定适应等关键挑战，为未来研究提供了宝贵的经验和方向。定性分析表明，强化学习方法在处理长文档和复杂推理过程方面具有一定的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能法律咨询、法律文书自动生成、案件分析与预测等领域。通过构建可解释和自适应的法律AI系统，能够辅助律师和法官进行案件处理，提高法律服务的效率和质量，并为公众提供更便捷的法律信息服务。未来，该技术有望在法律教育和研究中发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

This paper presents an early exploration of reinforcement learning methodologies for legal AI in the Indian context. We introduce Reinforcement Learning-based Legal Reasoning (ReGal), a framework that integrates Multi-Task Instruction Tuning with Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) using Proximal Policy Optimization (PPO). Our approach is evaluated across two critical legal tasks: (i) Court Judgment Prediction and Explanation (CJPE), and (ii) Legal Document Summarization. Although the framework underperforms on standard evaluation metrics compared to supervised and proprietary models, it provides valuable insights into the challenges of applying RL to legal texts. These challenges include reward model alignment, legal language complexity, and domain-specific adaptation. Through empirical and qualitative analysis, we demonstrate how RL can be repurposed for high-stakes, long-document tasks in law. Our findings establish a foundation for future work on optimizing legal reasoning pipelines using reinforcement learning, with broader implications for building interpretable and adaptive legal AI systems.