Prompting from the bench: Large-scale pretraining is not sufficient to prepare LLMs for ordinary meaning analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the U.S. judicial system, a widespread approach to legal interpretation entails assessing how a legal text would be understood by an ‘ordinary’ speaker of the language. Recent scholarship has proposed that legal practitioners leverage large language models (LLMs) to ascertain a text's ordinary meaning. But are LLMs up to the task? As textual interpretation questions arise in spheres ranging from criminal law to civil rights, we argue it is crucial that models not be taken as authoritative without rigorous evaluation. This work offers an empirical argument against LLM-assisted interpretation as recently practiced by legal scholars and federal judges, who reasoned the large amount of data that models see in training would enable models to illuminate how people ordinarily use certain words or phrases. In controlled experiments, we find failures in robustness which cast doubt on this assumption and raise serious questions about the utility of these models in practice. For the models in our evaluation, slight changes to the format of a question can lead to wildly different conclusions—a vulnerability that parties with an interest in the outcome could exploit. Comparing with a dataset where people were asked similar legal interpretation questions, we see that these models are at best moderately correlated to human judgments—not strong enough given the stakes in this domain.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».