内容简介
主持人
黄诗淳│ 台湾大学法律学院教授
主讲人
Kevin D. Ashley│ 美国匹兹堡大学法律学院教授
与谈人
谢舒凯│ 台湾大学语言学研究所教授
刘昭麟│ 政治大学资讯学院 资讯科学系教授
邵轩磊│ 台北医学大学医疗暨生物科技法律研究所教授
Kevin D. Ashley 教授 简介：
美国匹兹堡大学法学院与资讯科学系合聘教授，现任 SSCI 期刊《Artificial Intelligence and Law》主编，曾任国际人工智慧与法律学会（International Association for Artificial Intelligence and Law, IAAIL）主席。「法律推理的演算法研究」及「跨境网路法律问题」领域的专家
主持多项美国国家科学基金会（NSF）研究计画，其研究方向包括法律推理中的案例推理。
2002年，因在法律推理的演算法研究的案例推理和类推论证以及实践伦理学方面的显着贡献，被选为美国人工智慧促进会（American Association for Artificial Intelligence）研究员。
于美国人工智慧促进会、国际人工智慧与法律学会（International Association for Artificial Intelligence and Law）及法律知识系统研究基金会（JURIX）会议报告研究成果。
获奖
．美国国家科学基金会总统青年学者奖。经历
．IBM 托马斯．J．华生研究中心（IBM Thomas J. Watson Research Center）访问学者．义大利波隆纳大学高级研究院担任高级访问学者及法学院的驻校客座教授，同时也是国际人工智慧与法律学会的前任主席
．美国匹兹堡大学学习研究与发展中心资深研究员、计算与资讯学院智慧系统学程教授、资讯工程系客座教授
著作
．《Modeling Legal Argument: Reasoning with Cases and Hypothetica》（MIT Press/Bradford Books, 1990年）．《Artificial Intelligence and Legal Analytics》（剑桥大学出版社, 2017年）
．在《法律计量学》（Jurimetrics）、《国际人工智慧教育期刊》（International Journal of Artificial Intelligence in Education）及《人工智慧与法律》（Artificial Intelligence and Law）等期刊上发表文章，并担任《人工智慧与法律》的编辑委员
【讲座介绍】
• 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
