Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts

法律の世界において、「ギャップ（隙間）」とは地面に空いた穴のことではなく、規則における「沈黙」を意味します。それは、新しい問題が発生したり、既存の問題が変化したりした際に、成文法が具体的に何をすべきかを示していない状況のことです。何世紀もの間、こうしたギャップを見つけ出すことは、数千ページのテキストを読み解き、その背後にある歴史を理解し、欠落している規則が単なる見落としなのか、あるいは憲法に抵触する危険な欠陥なのかを判断しなければならない人間の弁護士や裁判官の仕事でした。今日、この場に新しいツールが登場しました。人工知能です。具体的には、大規模言語モデルと呼ばれる、膨大な量のテキストを学習し、法的文書を読み、要約し、議論することができるコンピュータプログラムです。しかし、決定的な問いが残っています。これらの機械は、単に規則が「書かれていない」状態と、規則が「壊れている」状態の違いを判別できるのでしょうか。もしコンピュータが「ある規則が欠けている」と言ったとき、それは本当に欠落しているのか、それともその沈黙は立法者による意図的な選択なのでしょうか。

タブーク大学のサハル・アル＝アタウィという研究者が、エジプト法を用いて3つの最先端人工知能システムを稼働させることで、この問いに答えようと試みました。彼女は機械に新しい法律を書かせたり、裁判官として振る舞わせたりしたのではありません。代わりに、彼女は彼らに「調査員」として振る舞うよう求めました。彼女はエジプトの制定法（大学教授、郵便局員、および社会基金を規定する法律）から4つの特定の条文を機械に与え、厳格な指示を与えました。コンピュータはテキストを読み、例えば解雇前の警告や用語の明確な定義など、欠けていると思われるものを探し出し、その欠落が些細な詳細なのか、あるいは重大な憲法上の失敗なのかを判断しなければなりませんでした。この研究では、ChatGPT、Gemini、DeepSeekという3つの異なるモデルの成果を比較し、その出力を最終的な答えとしてではなく、人間の法的推論と照らし合わせるための「生データ」として扱いました。

結果は、これらの機械の思考様式の興味深い分裂を明らかにしました。3つのモデルすべてが、沈黙を見つけ出すことには非常に優れていました。彼らは皆、労働者が辞職したものとみなされる前に書面による警告を受けなければならないことや、教授が職を失う前に聴聞の機会を与えられなければならないといった記述が、一部の法律に明示されていないことを正しく特定しました。しかし、その沈黙が何を意味するかについて、機械たちの意見は鋭く対立しました。一つのモデルであるDeepSeekは、手続き上のステップが欠けている場合、それを常に重大な法的欠陥として扱う傾向があり、しばしばその法律は壊れており即座に修正が必要であると結論付けました。一方、他の2つのモデル、ChatGPTとGeminiはより慎重でした。彼らは、ある規則が書き込まれていないからといって、直ちにその法律が違憲であるとは限らないことを認識していました。彼らは、時として沈黙は意図的な選択であることや、他の部分の法体系がすでにその問題をカバーしている場合があることを理解していました。

研究によれば、最も正確なアプローチは慎重なものでした。最初のケース、すなわち大学教授が職務を放棄した場合に関するケースでは、機械たちは、教授が辞職したとみなされる前に警告を行うことを法律が明示的に求めていないことを見つけ出しました。DeepSeekはこれを権利を侵害する重大なギャップであると呼びました。しかし、その後の人間による分析と他のモデルは、その法律は実際には非常に堅牢であることを突き止めました。法律は教授に対し、不在の理由を説明するために6か月間の猶予を与えており、かつ評議会による承認を必要としていました。欠けている警告は改善できる詳細ではありましたが、法律を無効にするような致命的な欠陥ではありませんでした。同様のパターンは、郵便局員に関する第2のケースでも現れました。法律は、30日間の欠勤によって労働者を解雇することを認めていましたが、労働者がなぜその言い訳が却下されたのかを告げられなければならないとは明記していませんでした。ここでも、ある機械は危機を見出し、他の機械は憲法を破ってはいない管理可能なギャップであると見なしました。

最も啓示的な瞬間は、国家社会基金に関する法律について機械がテストされた第4のケースで訪れました。その法律のテキストは、資金がどのように徴収され、基金がどのように運営されるかを記述していましたが、従業員の解雇については何も述べていませんでした。研究者が機械に対し、法律に解雇に関する規則が欠けているかどうかを尋ねたところ、一つのモデル、DeepSeekは苦戦しました。それは個別の手続き上の保護策の欠如に大きな重みを置き、法律が労働者を解雇から守っていないために欠陥があることを示唆しましたが、そもそもその法律は労働者の解雇に関するものではありませんでした。これは、シェフに対して「ケーキのレシピに、なぜ自動車を組み立てるための指示が欠けているのか」を説明させるようなものです。レシピが壊れているのではなく、単に別の主題について書かれているだけなのです。唯一、ChatGPTだけが、その法律は雇用終了を全くカバーしていないことを正しく理解しており、したがって雇用終了に関する規則が欠けていると批判することはできないと判断しました。この誤りは、決定的な限界を浮き彫りにしました。すなわち、深い人間的コンテクスト（文脈）がなければ、人工知能は沈黙を間違いと勘違いしたり、間違った場所に問題を探したりしてしまうということです。

この研究の最終的な結論は、人工知能は強力な助手ではあるが、裁判官ではないということです。これらのコンピュータモデルは、数千ページを数秒でスキャンし、言葉が欠けている箇所や規則が曖昧な箇所をすべて指摘することができます。彼らは、なぜある法律が不公平である可能性があるのかという議論を生成することもできます。しかし、彼らはその不公平が真実であるのか、あるいは憲法の観点から意味を持つものなのかを判断することはできません。研究は、特定された「欠落」が自動的に「法的ギャップ」になるわけではないことを示しました。時として、沈黙は意図的なものであり、時として規則は法律の別の部分に存在し、そして時として、その問題は単に読まれているテキストの範囲外にあるのです。機械は欠けているピースを見つけることには長けていますが、それらのピースが本当に必要かどうかを判断するのは、依然として人間の仕事です。

この研究は、弁護士や立法者が人工知能とどのように協力すべきかという新しい方法を提案しています。人工知能に法的な問題を単独で解決させようとするのではなく、スクリーニングツールとして活用すべきだということです。コンピュータは、人間が急いでいる時に見落としてしまう可能性のある潜在的な問題をフラグ立てし、注意が必要な領域をハイライトすることができます。その上で、人間の専門家が介入して、その発見を検証し、より広い文脈を確認し、その沈黙が修正すべき問題なのか、それとも維持されるべき選択なのかを判断するのです。この研究は、テクノロジーが答えの探索を加速させることはできるものの、法律が何を意味し、それが公正であるかどうかについての最終的な判断は、深く人間的な作業であることを明確にしています。機械はギャップを指し示すことはできますが、それが深い淵なのか、それとも単なる影なのかを判断できるのは、人間に限られているのです。