主持人

黃詩淳│ 臺灣大學法律學院教授

主講人

Kevin D. Ashley│ 美國匹茲堡大學法律學院教授

與談人

謝舒凱│ 臺灣大學語言學研究所教授

劉昭麟│ 政治大學資訊學院 資訊科學系教授

邵軒磊│ 臺北醫學大學醫療暨生物科技法律研究所教授

【主講人簡介】

  Kevin D. Ashley 教授 簡介：
 為法律推理電腦建模和網路空間法律問題的專家。美國匹茲堡大學法律學院與計算機系雙聘教授。在法學院任職外，亦是美國匹茲堡大學學習研究與發展中心高級科學家、計算機與網路科學學院智能系統項目教授、計算機科學系客座教授。
 為SSCI《人工智慧與法律》（Artificial Intelligence and Law ）主編，並於《法理計量學》（Jurimetrics）、《國際人工智慧教育期刊》（International Journal of Artificial Intelligence in Education）和《人工智慧與法律》（Artificial Intelligence and Law ）等重要期刊上發表文章。
 2002年—因「在法律和實踐倫理中基於案例和類比推理的計算建模方面做出的重大貢獻」而被選為美國人工智慧協會研究員。
 曾擔任：美國國家科學基金會總統青年研究員、 IBM 托馬斯·J·沃森研究中心訪問科學家、義大利博洛尼亞大學研究院高級訪問研究員及該校法學院客座教授、國際人工智慧與法律協會主席。
 著有《法律論證建模：案例與假設推理》（麻省理工學院出版社/布拉德福德出版社，1990年）和《人工智慧與法律分析：數位時代法律實踐的新工具》（劍橋大學出版社，2017年）。

【講座介紹】

  • An action or official decision that can be used as support for later actions or decisions; esp., a decided case that furnishes a basis for determining later cases involving similar facts or issues.
  • Supporting legal inferences with arguments that compare a problem with relevant cases
  • 1.Case-based Legal Argument、2.Factor-based Legal Domains、3.Knowledge-based Computational Models of Legal Argument: VJAP、4.VJAP Argument Schemes、5.Use generative AI to identify case factors、6. Prompting LLMs to Discover Factors