This report presents the takeaways of the inaugural Workshop on Generative AI and Law (GenLaw), held in July 2023. A cross-disciplinary group of practitioners and scholars from computer science and law convened to discuss the technical, doctrinal, and policy challenges presented by law for Generative AI, and by Generative AI for law, with an emphasis on U.S. law in particular. We begin the report with a high-level statement about why Generative AI is both immensely significant and immensely challenging for law. To meet these challenges, we conclude that there is an essential need for 1) a shared knowledge base that provides a common conceptual language for experts across disciplines; 2) clarification of the distinctive technical capabilities of generative-AI systems, as compared and contrasted to other computer and AI systems; 3) a logical taxonomy of the legal issues these systems raise; and, 4) a concrete research agenda to promote collaboration and knowledge-sharing on emerging issues at the intersection of Generative AI and law. In this report, we synthesize the key takeaways from the GenLaw workshop that begin to address these needs. All of the listed authors contributed to the workshop upon which this report is based, but they and their organizations do not necessarily endorse all of the specific claims in this report.


翻译:本报告总结了2023年7月举行的首届生成式人工智能与法律研讨会(GenLaw)的核心成果。来自计算机科学和法律领域的跨学科从业者与学者齐聚一堂,围绕法律对生成式AI、以及生成式AI对法律所带来的技术、教义与政策挑战展开讨论,重点聚焦美国法律体系。我们首先从宏观层面阐述了生成式AI为何对法律具有重大意义且构成严峻挑战。为应对这些挑战,我们认为必须建立:1)共享知识库,为跨学科专家提供共同的概念语言;2)阐明生成式AI系统相较于其他计算机与AI系统的独特技术能力;3)形成这些系统所引发法律问题的逻辑分类体系;4)制定具体的研究议程,以促进生成式AI与法律交叉领域新兴议题的合作与知识共享。在本报告中,我们综合了GenLaw研讨会中满足上述需求的关键见解。所有列名作者均参与了作为本报告基础的研讨会,但他们及其所属机构不一定赞同本报告中的所有具体主张。

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