卡罗琳·毕晓普（Caroline Bishop）
6月16日，2025年07:42
由斯坦福大学研究人员开发的AI系统Stara旨在简化法律法规分析，从而大大减少政策制定者的时间和成本。
斯坦福大学研究人员开发的新的AI系统将改变法律法规的分析方式。根据NVIDIA的一份报告，该法定研究系统旨在浏览和简化复杂的法律文本，从而节省了大量的时间和金钱。
简化法律分析
Stara是一种先进的大型语言模型（LLM），是为了帮助决策者确定冗余，过时或过于繁重的法律。这种AI驱动的工具旨在通过对现有法规有更清晰的了解来提高政府效率。旧金山的市检察官戴维·奇（David Chiu）的办公室最近实施了Stara，以审查该市广泛的市政法规，并确定了改革的潜在领域。
该系统精心分析了旧金山的27卷，其中包含近1600万个单词，以查明可以简化或消除的城市规定的报告。这项努力是一项更广泛的举措的一部分，旨在削减旧金山已知的程序膨胀，并利用该市靠近硅谷来试行这种创新技术。
高级法律解释
从历史上看，由于法律语言的复杂性和密度，通过联邦，州或城市法规导航一直是一项艰巨的任务。依靠布尔搜索的传统方法通常在理解细微的法律范围内差不多。然而，斯塔拉（Stara）经过培训，可以整体解释法律文本，类似于经验丰富的律师，这大大提高了其准确性和效率。
斯坦福大学法规，评估，治理实验室（Reglab）的研究人员已经为Stara配备了上下文了解法律文件，考虑了法定定义，交叉引用和代码的整体结构。这种方法导致了系统准确提取相关法律信息的能力的明显提高。
成本和时间效率
Stara大幅度减少与法律分析相关的时间和成本的能力特别有吸引力，这对预算意识的政府尤其有吸引力。传统上将需要多个人类研究人员几个小时，而耗资数千美元的任务现在可以在短短几分钟内完成，而费用最低。
该技术的含义很重要。在成功在旧金山部署后，Chiu提出了立法变更，以修改或消除该市所需报告的很大一部分。这一发展强调了AI简化官僚流程并减轻行政负担的潜力。
随着Stara继续证明其有效性，斯坦福大学的团队正在与有兴趣采用该技术优化其法律框架的其他州和市政当局互动。城市律师与研究人员之间的持续合作说明了AI在降低效率低下的政策方面的变革力量。
为了进一步了解Stara及其应用，还可以提供有关如何使用类似技术来应对法律挑战的其他覆盖范围，例如删除财产契据中的非法种族盟约。
图像来源：Shutterstock
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