摘要
法律推理需区分关键与非关键变化。本文提出法律相关性敏感评估问题，要求 LLM 仅对法律相关变更敏感。研究构建了涵盖司法公平、鲁棒性及法条混淆场景的统一评估套件，揭示现有模型易受无关干扰影响。为此，作者提出 LexGuard，一种基于形式化推理的对抗性多智能体框架。该框架将法条转化为可执行约束，利用对抗智能体提取竞争性论据，并调用 SMT 求解器验证逻辑一致性，显著提升了法律推理的可靠性与可信度。
AI 推荐理由
论文核心在于通过形式化推理和 SMT 求解器增强法律领域的逻辑一致性与敏感性评估。
研究机构
新加坡国立大学
论文信息