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Multi-Agent Legal Verifier Systems for Data Transfer Planning

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저자

Ha-Thanh Nguyen, Wachara Fungwacharakorn, Ken Satoh

개요

AI 기반 데이터 전송 계획의 법적 준수 검증은 일본 개인정보보호법(APPI)과 같은 엄격한 개인정보 규제 하에서 중요성이 증가하고 있습니다. 본 논문은 법률 해석, 비즈니스 컨텍스트 평가, 위험 평가를 전문화된 에이전트로 분해하고 구조화된 합성 프로토콜을 통해 조정하는 다중 에이전트 법적 검증 시스템을 제안합니다. 수정된 APPI 제16조 사례 200건의 계층화된 데이터세트를 기반으로 평가한 결과, 시스템은 72%의 정확도를 달성했으며, 단일 에이전트 기준선보다 21%p 높았습니다. 명확한 준수 사례에서 90%의 정확도를 보였고 (기준선 16%), 명확한 위반 사례는 완벽하게 감지했습니다.

시사점, 한계점

시사점:
도메인 전문화와 조정된 추론이 법률 AI 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음을 입증.
신뢰할 수 있고 해석 가능한 자동화된 규정 준수 검증을 위한 확장 가능하고 규제 인지적인 프레임워크 제공.
명확한 준수 및 위반 사례에 대해 높은 정확도를 달성하여 실질적인 가치 입증.
한계점:
모호한 시나리오에서의 성능 향상이 필요.
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