판결문 AI BERT의 한계2

만약 우여곡절 끝에 피고와 원고를 찾아도 문제이다. 이론적으로 언어 모델을 사용하여 마스킹된 토큰을 예측한 다음 긍정적인 것과 부정적인 것을 분류하는 것이 BERT의 주요 쟁점이다. 하지만 실제로는 몇가지 이유로 상당히 복잡하고 신뢰하기 어렵다.

1. 법적 언어는 중립적이고 사실적이다. 법적 판단은 일반적으로 중립적이고 사실에 기반해서 작성된다. 그래서 긍정적이나 부정적으로 분류될 수 있는 언어를 피해서 판결문을 작성한다.

2. 피고에 대한 결과는 다양한 방식으로 제시된다. 피고가 승소한 것처럼 보이게 할 수 있지만 판결의 전체 맥락은 그렇지 않다고 나타낼 수 있다.

3. 법적 판단은 여러 문제가 관여할 수 있다. 피고는 비록 한 가지 문제에서는 이겼지만, 다른 문제에서 짐으로서 판결에서 패할 수 있다.