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본 연구는 LLM이 판결을 정당화할 때 법적 권위를 명시하는 행위가 해당 권위에 대한 의존성을 나타내는 신뢰할 수 없는 지표임을 보여줍니다. 모델들은 특정 법적 권위를 언급하도록 요구받으면 높은 정확도를 보이지만, 이 권위가 변경될 때는 판결 변화의 일관성이 크게 떨어지는 현상이 관찰되었습니다.
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원문 바로가기대규모 언어 모델(LLM)은 판결의 근거가 되는 법규나 선례를 명시함으로써 점차적으로 법적 결정을 정당화하며, 이는 결정이 해당 근거에서 비롯되었음을 보여주는 증거로 간주됩니다. 우리는 이를 직접 테스트합니다: 사건 사실을 고정하고, 언급된 법적 권위를 관련 없는 것으로 대체한 다음, 모델의 숨겨진 상태(hidden states)로부터 진화하는 판결을 디코딩합니다. 7개의 오픈 웨이트 모델(8B-70B)과 사법 및 계약 추론을 아우르는 4가지 벤치마크에 걸쳐, 모델들이 판결을 정당화하기 위해 지배적인 권위를 명시하도록 명시적으로 요구받았을 때, 모델들은 생성의 66.7%-100%에서 올바른 것을 언급합니다. 반면, 권위가 변경될 때 판결이 바뀌는 일은 훨씬 일관성이 떨어집니다: CaseHOLD에서는 0.0%-21.7%, ECHR와 SCOTUS에서는 30.0%-76.7%, ContractNLI에서는 43.3%-50.0%입니다. 어떤 규모도, 또는 목적에 맞게 설계된 법적 추론 모델(최선 노력 LoRA 재현; 섹션 6)도 이 격차를 메우지 못합니다. 5가지 핵심 모델에 대한 레드팀 평가 결과, 사건 사실 속에 숨겨진 적대적 지침(adversarial instruction)을 준수하는 정도(73.3%-96.4%)가 판결 교체 민감도보다 훨씬 크게 앞서며, 모델 순위 전반에 걸쳐 예외 없이 유지됩니다. 따라서 법적 권위를 명시하는 것은 해당 권위에 대한 판결의 의존성을 나타내는 좋지 않은 대리 지표(poor proxy)이며, 같은 판결은 적대적 조작에 대해 별도로 취약합니다. 두 가지 발견 모두 프롬프트 작성 노이즈와 혼란스러운 샘플링을 배제하는 확인 과정을 통해 재현되었으며, 생성된 법적 설명의 준수 또는 감사 아티팩트(artefacts)로서의 사용에 직접적인 영향을 미칩니다.