TEACHING LAW AND DIGITAL AGE LEGAL PRACTICE WITH AN AI

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C.PartThree:LegalInformationRetrieval,InformationExtraction,and
TextProcessing
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LegalResearchǡ͵ͷǯǤǦǤǤͳȋͳͻͻͳȌǤ
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CHICAGOǦKENTLAWREVIEW
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Practice of Law Charges in the United States: A Review of Jayson Reynoso Decisionǡ ͳͺ ƬǤʹͺͷȋʹͲͳͲȌǤ
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RightsofOwners,ProgrammersandVirtualAvatarsǡ͵ͻǤǤ͸ͶͻȋʹͲͲ͸ȌǤ
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CHICAGOǦKENTLAWREVIEW
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A.Lessonsaboutlegalrules
LessonA1:Legalrulesaresubjecttosemanticambiguity.
LessonA2:Legalrulesaresubjecttologicalambiguity.
LessonA3:Statutorystructureaffectsthemeaningoflegalrules.
LessonA4:Legalrulesaresubjecttounstatedconditions.
B.Lessonsaboutreasoningwithlegalcases
LessonB1:Distinguishinghardfromeasycasesoflawisakeyprocess.
LessonB2:AnalogizinganddistinguishingcasesarespecifiableproͲ
cesses.
LessonB3:ReasoningwithcasesandvaluesisakindoftheoryconͲ
struction.
LessonB4:Legaladvocatesposehypotheticalcasestotestlegalrules.
C.Lessonsaboutlegalargument
LessonC1:AdvocatesemploylegalͲdomainͲspecificargument
schemes.
LessonC2:OnemayattackalegalargumentbyattackingitsassumpͲ
tionsoridentifyingexceptions.
LessonC3:LegalargumentsinvolvecomplexrelationshipsamonglogͲ
ic,rhetoric,uncertainty,andnarrative.
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
ͺͲ͵
D.LessonsaboutlegalDigitalDocumentsTechnologies
LessonD1:LegalDigitalDocumentsTechnologiesarebasedonprocess
modelsandalgorithms.
LessonD2:ProcessesunderlyinglegalDigitalDocumentsTechnologies
involvedifferentkindsoftextsasinputs.
LessonD3:DigitalDocumentsTechnologiesfindtextsrelevanttolegal
problems.
LessonD4:DigitalDocumentsTechnologiesandtheirprocessmodels
needempiricalmethodologiesfortesting.
LessonD5:Findingtextsrelevanttolegalproblemsisdifferentfrom
applyingrelevanttextstosolvelegalproblems.
LessonD6:Computationalmodelsoflegalreasoningcanbeabridge
betweenlegaltextsandlegalproblemsolving.
Figure 1: Lessons law students can learn from the materials in the AI and Law
Seminar Syllabus
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A.LessonsAboutLegalRules
LessonA1:LegalrulesaresubjecttosemanticambiguityǤ›•‘‡Ǧ
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[RULE4:STRICTLIABILITYDEFINITION]
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andthedefendantisresponsiblefortheuseoftheproduct
and(Californiaisthejurisdictionofthecase
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andtheproductisdefectiveatthetimeofthesale
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Figure 2: Waterman’s Rule Defining Strict Liability
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Lesson A2: Legal rules are subject to logical ambiguity. Ћއ •‡Ǧ
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LessonA4:Legalrulesaresubjectto unstatedconditionsǤ—•–ƒ•ƒ
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 Obstacles to the Development of LogicǦBased Models of Legal
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B. LessonsAboutReasoningwithLegalCases
LessonB1:DistinguishinghardfromeasycasesoflawisakeyproǦ
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Ifproblemmatchespositiveexamplesofpredicate,thenPosͲExamplesisTrue,elseFalse.
Ifproblemmatchesnegativeexamplesofpredicate,thenNegͲExamplesisTrue,elseFalse.
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If(onlyoneofPosͲExamples/NegͲExamples)ͲͲ>QuestionisEASY
If(PosͲExamplesandNegͲExamples)ͲͲ>QuestionisHARD
IfCSKͲAnswer
If¬(PosͲExamplesorNegͲExamples)ͲͲ>QuestionisEASY
If(onlyoneofPosͲExamples/NegͲExamples)
If(agreesonlyͲonew/CSKͲAnswer)ͲͲ>Questioneasy,elseQuestionisHARD
If(PosͲExamplesandNegͲExamples)ͲͲ>QuestionisHARD
Figure 3: Gardner's Heuristic Method for Distinguishing Hard from Easy Cases
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LessonB2:AnalogizinganddistinguishingcasesarespecifiableproǦ
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
Table 1: Computational Measures of Relevance
Relevance
Representation
Definition
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Lesson B4: Legal advocates pose hypothetical cases to test legal
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
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C.
LessonsAboutLegalArgument
Lesson C1: Advocates employ legal domainǦspecific argument
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rules.1601ͲBGB
Person1isobligatedtosupportPerson2
ifPerson1isindirectlineagetoPerson2
rules.1589ͲBGB
Person1isindirectlineagetoPerson2
ifPerson1isanancestorofPerson2
rules.91ͲBSHG
s.1601ͲBGBexcludes“Person1isobligatedtosupͲ
portPerson2”
if“Person1isobligatedtosupportPerson2”would
causePerson1unduehardship
rules.1602ͲBGB
Person1isnotobligatedtosupportPerson2under
s.1601ͲBGB
unlessPerson2isneedy.
rules.1601ͲBGBisalegalrulewith
• Premises:
IfdirectͲlineage(Person1,Person2)
• Conclusion
…thenobligatedͲtoͲsupport(Person1,Person2)is
presumablytrue.
• CriticalQuestions
o Unlessexceptionto1601applies(e.g.,rule
s.1602ͲBGB)
o Assumingassumptionsof1601aremet
o Assuming1601isavalidlegalrule
o Unlesssomeruleexcluding1601(e.g.,rules.91Ͳ
BSHG)applies
o Unlesssomeconflictingruleofhigherpriority
than1601applies
Figure 4: “Family law” rule set and representation of rule as defeasible
Lesson C2: One may attack a legal argument by attacking its asǦ
sumptionsoridentifyingexceptions.ƒ”‰—‡–•…Ї‡ˆ‘”‹–‡”’”‡–Ǧ
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Compatibility Issues with Carneadesǡ ʹͲͳͳ Ǥ ǯ Ǥ Ƭ ǤͷͲǡͷͳǢŠ‘ƒ•Ǥ
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Knowledge Interchange Format (LKIF)ǡ in ͳ͸ʹǡ ͳ͸ͺǦ͸ͻ ȋ‘’‡—
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Figure 5: Carneades argument diagram with defeasible inference rules
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Figure 6: Rule’s defeasible conclusion prevented by argument based on another rule.
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ƒ’’Ž‹…ƒ„އ ‡š…‡’–‹‘•ǡ ‡š…Ž—•‹‘•ǡ ‘” ˆƒ‹Ž—”‡• ‘ˆ ƒ••—’–‹‘• –Šƒ–
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Muellerǣ™‹•unduehardship‹••—‡™Š‡”‡ȓʹȔ
Schmidtǣ™‹•unduehardship‹••—‡™Š‡”‡ȓʹǡͳȔ
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Figure 7: Rule’s defeasible conclusion prevented by argument based on Mueller case,
which, in turn is trumped by argument based on Schmidt Case.
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Lesson C3: Legal arguments involve complex relationships among
logic, rhetoric, uncertainty, and narrative. Ž–Š‘—‰Š –Ї ˆƒ‹Ž› Žƒ™ ‡šǦ
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
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SampleSyllabusforAIandLawSeminar
PartOne:ComputationalModelsofReasoningwithLegalRulesand
Cases
I.IntroductiontoComputationalModelsofLegalReasoning
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II.LogicalModelsofStatutoryReasoning
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ActasaLogicProgram,ʹͻǤ͵͹Ͳȋͳͻͺ͸ȌǤ
”‡˜‘” ‡…ŠǦƒ’‘ Ƭ ”ƒœ ‘‡‡ǡ Exploiting IsomorǦ
phism: Development of a KBS to Support British Coal InsurǦ
anceClaimsǡͳͻͻͳǤǯǤ
ƬǤ͸ʹǤ
ƒ›ƒǤŽŽ‡ƬǤ—†›‰Š‘ŽǡNormalizedLegalDraftǦ
ing and the Query Method, ʹͻ Ǥ Ǥ ͵ͺͲ ȋͳͻ͹͹Ǧ
ͳͻ͹ͺȌǤ
‘ƒŽ† ‡”ƒ Ƭ ƒ”‘އ ƒˆ‡”ǡ Obstacles to the DevelopǦ
mentofLogicǦBasedModelsofLegalReasoning,in
ͳͺ͵ǦʹͳͶ ȋŠƒ”އ• ƒŽ–‡” ‡†Ǥǡ
ͳͻͺ͸ȌǤ
III.CaseǦBasedModelsofLegalReasoning
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ǤŠ‘”‡…ƒ”–›ǡAnImplementationof‹•‡”˜Ǥƒ…‘„Ǧ
‡”ǡ ͳͻͻͷ Ǥ ǯ Ǥ ƬǤʹ͹͸Ǥ
‡˜‹ Ǥ •ŠŽ‡›ǡ Reasoning with Cases and Hypotheticals in
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CHICAGOǦKENTLAWREVIEW
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Ǥƒ”Ž”ƒ–‹‰ǡBuildingExplanationsfromRulesandStrucǦ
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Ǥ‘†‡Ž•ˆ‘””‡†‹…–‹‰‡‰ƒŽ—–…‘‡•
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‹…‡– އ˜‡ǡ Using Background Knowledge in CaseǦ
BasedLegal Reasoning:AComputationalModelandanInǦ
telligent Learning Environmentǡ ͳͷͲ ͳͺ͵ȋʹͲͲ͵ȌǤ
‡˜‹Ǥ•ŠŽ‡›Ƭ–‡ˆƒ‹‡”ò‹‰Šƒ—•ǡComputerModels
forLegalPredictionǡͶ͸͵ͲͻȋʹͲͲ͸ȌǤ
V.ModelsIntegratingCases,Statutes,Rules,Concepts,andValues
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†™‹ƒ Ǥ ‹••Žƒ† Ƭ ƒ˜‹† Ǥ ƒŽƒǡ CABARET: Statutory
Interpretation in a Hybrid Architectureǡ ͵Ͷ ǯ Ǥ Ǧ
ǤǤͺ͵ͻȋͳͻͻͳȌǤ
‘ƒŽ†Ǥ‡”ƒƬƒ”‘Žƒˆ‡”ǡRepresentingTeleological
Structure in CaseǦBased Legal Reasoning: The Missing Linkǡ
ͳͻͻ͵ Ǥ ǯ Ǥ ƬǤͷͲǤ
”‡˜‘” ‡…ŠǦƒ’‘ Ƭ ‹‘˜ƒ‹ ƒ”–‘”ǡ A Model of Legal
ReasoningwithCasesIncorporatingTheoriesandValuesǡͳͷͲ
ͻ͹ȋʹͲͲ͵Ȍ.
”—…‡Ǥ…ƒ”‡ǡExtensionallyDefiningPrinciplesandCasǦ
es in Ethics:An AI Modelǡ ͳͷͲ ͳͶͷ
ȋʹͲͲ͵ȌǤ
PartTwo:DefeasibleLegalReasoningwithArgumentSchemes
VI.AssessingLegalClaimswithArgumentSchema
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Argumentation Schemesǡ ʹͲͲͻ Ǥ ǯ
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StandardsofProofǡʹͲͲ͹ǤǯǤ
ƬǤͳͲ͹Ǥ
ƒ––Š‹ƒ•
”ƒ„ƒ‹”Ƭ‡˜‹Ǥ•ŠŽ‡›ǡFacilitatingCaseComǦ
parison Using Value Judgments and Intermediate Legal ConǦ
ceptsǡʹͲͳͳǤ ǯ Ǥ ƬǤͳ͸ͳǤ
‡”ǤƒŽ‡”ǡƒ–Šƒ‹‡Ž ƒ”‹‡ǡ‘—”–‡›Ǥ‡‹––Ƭ”‹…
‡•ŠǡAFrameworkfortheExtractionandModelingofFactǦ
Finding Reasoning from Legal Decisions: Lessons from the
Vaccine/InjuryProjectCorpusǡͳͻ
ƬǤ
ʹͻͳȋʹͲͳͳȌǤ
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
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VII.RepresentingLegalConceptsandCaseKnowledgeinOntoloǦ
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‡˜‹Ǥ•ŠŽ‡›Ƭ–‡ˆƒ‹‡”ò‹‰Šƒ—•ǡAPredictiveRolefor
Intermediate Legal Conceptsǡ Ǥ Ǥ
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ƬǤǤͳͷ͵ȋʹͲͲ͵ȌǤ
‡˜‹ Ǥ •ŠŽ‡›ǡ Ontological Requirements for Analogical,
Teleological, and Hypothetical Legal Reasoningǡ ʹͲͲͻ Ǥ
ǯǤ
ƬǤͳǤ
”‡˜‘”ǤǤ‡…ŠǦƒ’‘Ƭ‡’’‹ǤǤ‹••‡”ǡOntologiesin
Legal Information Systems; The Need for Explicit SpecificaǦ
tionsof Domain Conceptualisationsǡ ͳͻͻ͹ Ǥ ǯǤ
ƬǤͳ͵ʹǤ
‘‘•–”‡—‡”ǡ†”‡ƒŽ‡–‡Ƭƒ†„‘—†‹‡Ž•ǡLegalOnǦ
tologies in Knowledge Engineering and Information ManǦ
agementǡͳʹ
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”‹…‘ ”ƒ…‡•…‘‹ǡ ‹‘‡––ƒ ‘–‡ƒ‰‹ǡ ‹ ‡–‡”• Ƭ
ƒ‹‡Žƒ ‹•…‘”‹ƒǡ Integrating a BottomǦUp and TopǦDown
Methodology for Building Semantic Resources for the MultiǦ
lingualLegalDomainǡin ǣ
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ȋ”‹…‘”ƒ…‡•…‘‹ǡ‹‘‡––ƒ‘–‡ƒ‰‹ǡ‹‡–‡”•Ƭ
ƒ‹‡Žƒ‹•…‘”‹ƒ‡†•ǤǡʹͲͳͲȌǤ
PartThree:LegalInformationRetrieval,InformationExtraction,and
TextProcessing
VIII.HowFullǦTextLegalInformationRetrievalWorks
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‘™ƒ”† —”–އǡ Text Retrieval in the Legal Worldǡ ͵
ƬǤͷȋͳͻͻͷȌǤ
ƒ˜‹† Ǥ Žƒ‹” Ƭ Ǥ Ǥ ƒ”‘ǡ An Evaluation ofRetrieval EfǦ
fectiveness for a FullǦText DocumentǦRetrieval Systemǡ ʹͺ
ǤʹͺͻȋͳͻͺͷȌǤ
—‰‡‡ Šƒ”‹ƒǡ Bayesian Networks Without Tearsǡ ͳʹ ǡ‹–‡”ͳͻͻͳǡƒ–ͷͲǤ
IX.CombiningLegalIRandAItoAnalyzeLegalClaims
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vantPassagesinCaseOpinionsǡͳͻͻ͹Ǥ ǯ
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formation Retrieval Using an Ontological Frameworkǡ ͳ͹
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ƒ…ŠŠ‡”ǡInformationExtractionfromCaseLawandRetrieval
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CHICAGOǦKENTLAWREVIEW
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†™‹ƒǤ‹••Žƒ†ƬǤ‹—””‹‡†ƒǡDetectingChange
in Legal Conceptsǡ ͳͻͻͷ Ǥ ǯ Ǥ ƬǤͳʹ͹Ǥ
ƒ‹‡ŽǤ‘•‡Ƭ‹…Šƒ”†Ǥ‡Ž‡™ǡAConnectionistandSymǦ
bolicHybridforImprovingLegalResearchǡ͵ͷǯ ǤǦ
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Supporting Legal Arguments through Heuristic Retrievalǡ Ͷ
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X.LegalInformationExtractionandTextProcessing
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‡˜‹Ǥ•ŠŽ‡›Ƭ–‡ˆƒ‹‡”ò‹‰Šƒ—•ǡAutomaticallyClasǦ
sifying Case Texts and Predicting Outcomesǡ ͳ͹ ƬǤͳʹͷȋʹͲͲͻȌǤ
”‹…‘ ”ƒ…‡•…‘‹ Ƭ †”‡ƒ ƒ••‡”‹‹ǡ Automatic ClassifiǦ
cation of Provisions in Legislative Textsǡ ͳͷ ƬǤͳȋʹͲͲ͹ȌǤ
‹Ž‡ †‡ ƒƒ–ǡ ƒ‹ ”ƒ„„‡ Ƭ ƒ†„‘—† ‹‡Ž•ǡ Machine
Learning Versus Knowledge Based Classification of Legal
Textsǡ ʹͲͳͲ Ǥ Ǧ Ǥ Ǥ ƬǤǤͺ͹Ǥ
XI.AIandLawToolsforEǦDiscovery:ObtainingEvidenceRelevant
toLawyers’HypothesesaboutClaimsandDocuments
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DIGITALAGELEGALPRACTICE
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PartFour:TheFutureofAIandLaw:BridgingComputationalModels
andLegalTexts
XII.NearTermDevelopmentsinAIandLaw
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tiveApproachtoBusinessRulesinContracts:CourteousLogic
Programs in XMLǡ ͳͻͻͻ Ǥ Ǥ Ǥ
Addenda
XIII.IntelligentTutoringSystemsinLawandEthicalReasoning
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XIV.LegalandEthicalIssuesRelatedtoAIandLawPrograms
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‘‘—•”–‹ˆ‹…‹ƒŽ‰‡–•ͳͳͻȋʹͲͳͳȌǤ
ƒ‹™‘ Ǥ ”‹‘Žƒǡ The Use of Legal Software by NonǦLawyers
andthePerilsofUnauthorisedPracticeofLawChargesinthe
UnitedStates:AReviewofJaysonReynosoDecisionǡͳͺ”–‹ˆ‹Ǧ
…‹ƒŽ–‡ŽŽ‹‰‡…‡ƬǤʹͺͷȋʹͲͳͲȌǤ
ƒ† Ǥ Ǥ ƒŠ‹›ƒ–ǡ Intelligent Agents and Liability: Is It a
Doctrinal Problem or Merely A Problem of Explanation?ǡ ͳͺ
”–‹ˆ‹…‹ƒŽ–‡ŽŽ‹‰‡…‡ƬǤͳͲ͵ȋʹͲͳͲȌǤ
‘‘†”‘™ƒ”ˆ‹‡Ž†ǡIntellectualPropertyRightsinVirtualEnǦ
vironments: Considering the Rights of Owners, Programmers
andVirtualAvatarsǡ͵ͻ”‘Ǥ‡˜Ǥ͸ͶͻȋʹͲͲ͸ȌǤ