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UK employment tribunal
UK employment tribunal
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法律AI模型利用预测结果的“捷径学习”线索
一篇新发表在arXiv上的论文，在英国就业法庭的背景下，调查了法律判决预测（LJP）模型中的捷径学习。研究人员发现，当前基于事后司法材料训练的LJP模型，并非通过真正的预测，而是通过利用揭示结果的语言线索来获得高预测性能。研究表明，一个仅在已识别的4%泄露特征上训练的模型就能超越人类专家，这凸显了LJP系统中预测性能指标被夸大的担忧。然而，该论文提出，这种漏洞并非不可克服，因为即使在移除这些揭示结果的伪影后，模型仍然保留了预测能力。
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新AI架构量化法律结果预测中的司法自由裁量权
研究人员开发了一种新颖的法官感知门控多任务学习架构，通过区分事实案件证据和司法自由裁量权来更好地预测法律结果。该方法在13,937个英国就业法庭判决上进行了评估，其性能优于Gemma-4 26B-A4B等大型语言模型的标准监督微调。门控架构的参数效率更高，可解释性更强，能够定位司法背景显著影响预测的案件。
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英国法庭允许针对Rockstar Games的黑名单指控继续进行
英国就业法庭驳回了Rockstar Games试图撤销前雇员提出的黑名单指控的尝试。法庭将继续审理这些指控，作为正在进行的法律纠纷的一部分。这一裁决意味着由IWGB游戏工会代表的工人的案件将包括黑名单指控。