[3Xin4] ポスターセッション1

[3Xin4-47] AIのブラックボックスを開く

DUI 量刑モデルと法務XAI の顕著性マップ

〇邵 軒磊¹、王 唯馨²、黃 詩淳²、沈 冠伶² (1.台湾師範大学、2.台湾大学)

キーワード：説明可能なAI、飲酒運転、サリエンシー・マップ、量刑予測、テキストCNN

この論文では、台湾の法院裁判における飲酒運転 (DUI) 事件の量刑を予測する AI モデルを構築します。 4 分類の判決範囲に対して 72% の精度で 2 つの textCNN モデルを提供し、可視化されたサリエンシー・マップによって説明可能な AI (XAI) になる。その方法は、単語ベクトルごとの最終的な出力差分によってサリエンシー（顕著値）を観測することである。中国語で入力できるモデルを作成し、「目立つ」単語をピックアップすることに成功しました。 刑法の相対的な法的条項 (DUI 条項 §185-3 I、量刑条項 §57、および再犯者条項 §47) と比較してください。 「体内のアルコール程度」、「危険性」、「累犯者」など、関連する単語の量刑影響顕著性の値が高いことがわかります。実現結果は、法的ドメインの知識と一致する。私たちの研究は、AI 時代における法務分析の XAI の第一歩となる可能性と言える。