Rafforzare i sistemi di previsione del giudizio legale contro gli attacchi

La previsione dei giudizi legali è un compito in cui cerchiamo di prevedere l'esito dei casi giudiziari basandoci su descrizioni dei fatti. Questo implica l'uso di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare testi legali e fornire possibili giudizi. Recentemente, la disponibilità di grandi dataset e modelli NLP avanzati ha suscitato maggiore interesse nello sviluppo di sistemi per prevedere i giudizi legali. Tuttavia, questi sistemi devono essere abbastanza robusti da resistere ad attacchi che potrebbero trarli in inganno o confonderli.

La maggior parte delle ricerche passate si è concentrata sulla creazione di sistemi di giudizio legale basati su reti neurali. Ma c'è stata poca attenzione nel rendere questi sistemi resistenti agli attacchi che mirano alle loro debolezze. I nostri studi hanno dimostrato che i modelli esistenti erano facilmente attaccabili e non riuscivano a gestire efficacemente queste sfide. Nel nostro lavoro, proponiamo un modo migliore per costruire questi sistemi resilienti.

Abbiamo condotto test utilizzando quattro dataset legali e abbiamo constatato che il nostro approccio ha migliorato significativamente le prestazioni dei sistemi di previsione dei giudizi legali quando affrontavano attacchi. Per quanto ne sappiamo, siamo i primi a migliorare la robustezza dei vecchi sistemi di previsione dei giudizi legali.

#La necessità di sistemi di previsione dei giudizi legali

Le informazioni legali si trovano principalmente in forma di testo, rendendo l'elaborazione dei testi legali un'area di ricerca fondamentale nell'NLP. Questo include compiti come classificare crimini, prevedere giudizi e riassumere documenti legali. In paesi come l'India, dove ci sono milioni di casi legali in attesa, questi sistemi possono giocare un ruolo importante. Possono assistere in vari compiti, come trovare leggi pertinenti, determinare pene o comprendere casi precedenti.

Poiché prevedere i giudizi legali è cruciale, anche un piccolo errore può portare a risultati ingiusti nel sistema legale. Molti ricercatori si sono concentrati sull'addestramento di modelli utilizzando tecniche NLP (come LSTM e BERT) su dataset legali. Tuttavia, c'è stata poca attenzione su come questi modelli possano resistere a tentativi di comprometterli.

#Il nostro contributo

1. Abbiamo testato i modelli esistenti utilizzando attacchi progettati per confonderli dopo il fine-tuning su dataset legali, e abbiamo osservato un significativo calo delle loro prestazioni.
2. Abbiamo proposto un algoritmo per addestrare i modelli ad essere più robusti contro gli attacchi.
3. Abbiamo implementato metodi di addestramento che combinano l'augumentazione dei dati con l'Addestramento Avversariale per rendere il modello più forte.

#Lavori precedenti nella previsione dei giudizi legali

I sistemi precedenti utilizzavano modelli semplici come le macchine a vettori di supporto (SVM) con caratteristiche testuali di base. Tuttavia, con i progressi della tecnologia, i metodi più recenti utilizzano ora reti neurali, che sono diventate più comuni nel campo legale grazie alla disponibilità di modelli NLP robusti come RNN e BERT.

Vari ricercatori hanno sperimentato diverse architetture per prevedere violazioni legali utilizzando dataset come quello della Corte Europea dei Diritti Umani (ECtHR), che contengono casi legali. Legal-BERT è uno di questi modelli che è pre-addestrato su documenti legali e progettato specificamente per prevedere giudizi legali.

Per prevedere efficacemente i risultati finali dei casi, i modelli dovrebbero essere addestrati su dataset che includano termini e situazioni legali uniche. Questo significa che i dataset utilizzati per l'addestramento dovrebbero includere dataset specifici adattati a vari sistemi giudiziari, come SCOTUS per la Corte Suprema Americana e ILDC per la Corte Suprema Indiana.

#L'importanza dell'addestramento avversariale

L'addestramento avversariale si riferisce alla preparazione dei modelli per gestire attacchi che manipolano i dati di input per confonderli. Questo approccio è stato esplorato in diversi modelli NLP per migliorare la loro robustezza. Addestrando su dataset che includono esempi progettati per ingannare il modello, diventa più capace di affrontare alterazioni impreviste nel suo input.

Abbiamo effettuato attacchi avversariali sui modelli esistenti per testare la loro resilienza. I risultati hanno mostrato che le loro prestazioni calavano significativamente sotto tali attacchi. Anche se abbiamo provato l'augumentazione dei dati usando tecniche come la retrotraduzione, i risultati non sono migliorati molto.

La capacità di prevedere i risultati legali è critica; anche lievi cambiamenti nell'input possono influenzare l'equità dei giudizi. Pertanto, preparare i modelli per input avversariali è essenziale.

#Formulazione del problema

Quando ci viene fornito un dataset legale contenente testi legali e le loro etichette corrispondenti (decisioni), il nostro obiettivo è creare un modello di previsione del giudizio legale che possa prevedere accuratamente il risultato corretto anche quando il testo è stato alterato, sia intenzionalmente che accidentalmente.

Abbiamo sviluppato una routine di addestramento che include tre metodi:

1. Fine-tuning dei modelli esistenti.
2. Addestramento con dati aumentati.
3. Addestramento avversariale incorporando esempi avversariali creati artificialmente nel processo di addestramento.

Dopo ogni metodo di addestramento, abbiamo valutato la capacità del modello di resistere agli attacchi avversariali.

#Fine-Tuning dei modelli esistenti

In questa fase, abbiamo preso modelli di base come BERT, Legal-BERT e RoBERTa e li abbiamo adattati per i nostri compiti specifici di giudizio legale. Per la maggior parte dei modelli, ci siamo concentrati sugli ultimi 512 token di ciascun input per l'addestramento, poiché questo ha fornito i risultati migliori. Nella nostra versione modificata di BERT (H-BERT), abbiamo diviso testi più lunghi in parti più piccole e sovrapposte, il che ha aiutato a catturare il contesto completo dei documenti legali.

Dopo il fine-tuning, abbiamo osservato che H-BERT superava costantemente altri modelli nel campo legale grazie alla sua capacità di elaborare esempi testuali completi.

#Addestramento usando l'augumentazione dei dati

In questo approccio di addestramento, abbiamo generato nuovi dati utilizzando tecniche di retrotraduzione e poi li abbiamo combinati con i dati di addestramento esistenti. Questo metodo mirava a creare ulteriori istanze di addestramento simili ai dati originali ma con lievi variazioni, rendendo il modello più adattabile.

Abbiamo utilizzato un modello transformer per la retrotraduzione, traducendo testi dall'inglese al francese e di nuovo all'inglese. I dati risultanti erano unici e ci hanno permesso di diversificare il set di addestramento.

#Addestramento avversariale

Nel nostro metodo di addestramento avversariale, abbiamo creato esempi progettati per ingannare i modelli basati su testi legali originali. Manipolando questi testi e generando esempi avversariali, abbiamo fornito un dataset più vario da cui i modelli potessero apprendere.

Una parte chiave di questo processo ha riguardato la determinazione dell'importanza di specifiche parole all'interno dei testi. Identificando quali parole avessero maggiore influenza sulle previsioni, potevamo generare esempi avversariali più efficaci.

I modelli sono stati addestrati prima con i dati legali originali, seguiti da un ulteriore addestramento utilizzando gli esempi avversariali. La combinazione di questi due tipi di addestramento mirava a rafforzare i modelli contro gli attacchi.

#Esperimenti e risultati

Ci siamo basati su diversi dataset per i nostri esperimenti, inclusi ECHR, SCOTUS e ILDC, che contengono dati legali diversificati. I testi in questi dataset sono più lunghi rispetto a quelli tipicamente elaborati dai modelli standard, quindi abbiamo adattato il nostro approccio di conseguenza.

Dopo aver implementato i vari metodi di addestramento, abbiamo testato i modelli contro esempi avversariali per valutare la loro robustezza. I risultati hanno mostrato che i modelli addestrati avversarialmente hanno eseguito significativamente meglio rispetto ai modelli addestrati naturalmente quando affrontavano questi attacchi.

#Conclusione e lavori futuri

La nostra ricerca ha confermato che i modelli legali precedenti sono vulnerabili agli attacchi avversariali, presentando rischi quando applicati in situazioni legali reali. Abbiamo proposto un nuovo modello robusto avversarialmente che dimostra prestazioni migliorate contro tali attacchi, mostrando promettenti applicazioni pratiche.

Le ricerche future dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di modelli legali resilienti che funzionino con testi legali non in inglese. Inoltre, esplorare metodi come il zero-shot e il few-shot learning potrebbe essere prezioso, specialmente nei settori legali dove le risorse sono limitate.