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原题: LegalHalluLens: Typed Hallucination Auditing and Calibrated Multi-Agent Debate for Trustworthy Legal AI
arXiv:2606.18021 提出 LegalHalluLens 审计框架,包含类型化幻觉档案(基于CUAD数据集覆盖数值、时间、义务/权利、事实四类)、风险方向指数(RDI,将遗漏与虚构偏差转化为单一标量)和类型化辩论管道。在510份合同、249252条条款级别实例中,发现聚合指标掩盖了同一模型在义务/数值与时间类之间的约38-40个百分点差异,且两个52%错误率的系统可能呈现相反的RDI。辩论管道将虚假检测减少45%,各类别改进与诊断结果一致,以40亿参数模型匹配商业API性能。该框架支持方向感知的采购、问责和智能体设计。
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类型化审计揭示合同AI法律推理中义务/权利与数值类的差异化错误风险,可能误导采购决策与责任分配。
文书与研报规范引注
《类型化幻觉审计与校准多智能体辩论的法律AI框架》(来源: arXiv cs.CL,发布日期: 2026/06/18,访问链接: https://arxiv.org/abs/2606.18021)