AI-driven contract law processes and the efficient breach doctrine: A systematic review of legal challenges in common law jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the changing role of artificial intelligence (AI) in contract law, focusing on how it interacts with the efficient breach doctrine in common law countries, including the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia. A systematic review was conducted, analyzing 187 articles and 3 legal cases from Scopus and Google Scholar. From these, 56 articles and legal cases published over the last five years were selected for detailed analysis. The findings indicate that AI improves efficiency and accuracy in contract management and breach decisions, enhancing legal practice. However, it also raises significant legal and ethical challenges, such as issues of accountability, consent, transparency, and liability. The comparative analysis shows that courts in different countries are adopting AI at different rates, with regulatory frameworks still underdeveloped to address AI-related complexities in contract law. This study offers new insights by identifying areas for legal reform, such as creating new civil law rules, ethical guidelines, standardized documents, and stronger regulatory oversight. By contributing to the discussion on AI's impact on contract law, this research emphasizes the need for future legal frameworks that balance AI's benefits with principles of fairness and justice, promoting both innovation and ethical integrity in AI-based legal processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».