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Commit or Abstain? System One Decision Models, LLMs, and Missing Legal Authority

M. Mikail Demir · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29961 · open-access PDF

Portuguese

Dado o enorme número de reivindicações a serem verificadas, a IA legal verificável requer modelos escaláveis e econômicos que respondam às necessidades práticas da lei. Modelos de decisão do Sistema Um são construídos sobre modelos de linguagem grandes, mas, em vez de gerar texto, devolvem uma probabilidade calibrada para cada opção. Isso se encaixa na verificação da autoridade legal, onde a questão está fechada: uma posse dada, ou nenhuma delas. Nós testamos se tais modelos se abstêm quando a autoridade correta está ausente. Nós estendemos a CaseHOLD com uma condição de abstenção na qual a posse correta é substituída em 1.670 de 5.314 itens, e

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Given the enormous number of claims to be checked, verifiable legal AI requires scalable, cost-effective models that answer the practical needs of law. System One decision models are built on large language models but, instead of generating text, return a calibrated probability for each option. This suits the verification of legal authority, where the question is closed: a given holding, or none of them. We test whether such models abstain when the correct authority is missing. We extend CaseHOLD with an abstention condition in which the correct holding is replaced in 1,670 of 5,314 items, and

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange