ChatGPT は政治ロビイストに変身し、企業が政府の新しい法案の影響を受けるかどうかを判断するのを支援し、さらには法律の変更を提案する手紙を書くこともあります。

ニューヨークの「ウォール街」が国際金融の中心地だとすれば、ワシントンの「Kストリート」は刻々と変化する国際政治の中心地であると言えます。

ワシントンの「K ストリート」はホワイト ハウスからそれほど遠くありません。ここにはプロの「政治ロビイスト」のグループがいます。米国政府が新しい法案を提出するたびに、彼らは多くのお金を費やす 法案草案を慎重に検討し、顧客（多くの場合大手企業）にとって関連性があるかどうかを評価する。

言うまでもなく、米国政府のさまざまな法案の力により、たとえば、最近可決された「チップおよび科学法」は、多くの半導体企業に直接影響を与えています。この法案がそれ自体に影響を与えるかどうかは、企業の政策研究の最優先事項となっている。

さて、この作業も ChatGPT に置き換えられる可能性があります。

スタンフォード法律情報センターの研究者であるジョン・ネイ氏による最新の研究では、AI モデルが米国議会法案の概要が特定の法案に関連するかどうかを予測できることが示されています 75 % の確率で。同社は関与しており、さらに重要なことに、その後、法律の変更を提唱する法案のスポンサーに宛てた書簡の草案を作成することができました。このモデルは、ChatGPT と同様に、OpenAI の GPT-3 大規模言語モデル ( LLM）。

論文 arXiv プレプリント: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2301/2301.01181.pdf

政府法案を読み、その法案の影響を 75% の精度で判断します

John Nay の論文は、彼がOpenAI の GPT-3 大規模言語モデル (LLM) によって開発されたジュニア AI ロビイストは、米国議会法案の概要を読んだことに基づいて、米国議会法案の概要が特定の企業に関連しているかどうかを判断できます。

たとえば、上記のチップの請求書について、半導体産業に携わる会社を経営しているが、それが本業ではないため、チップの請求書が支払われるかどうかわからない場合、あなたの会社に影響を与える場合、この AI は最大 75% の精度で答えを教えてくれます。

これはどのように行われるのでしょうか?

まず、もちろん、AIがテキストをどのように理解するかという問題があります。これには、学習のために大量のデータが必要です。ジョン・ネイの方法は、多額の請求書を徴収することですデータとエンタープライズ データ OpenAI の API を通じてモデルのテキスト プロンプトを提供します。

法案データには、法案のタイトル、法案の概要、議会によって決定された法案の主題が含まれ、会社データは会社名と事業内容で構成されます。会社が米国証券取引委員会にデータとして提出したもの。

AI モデルに与えられるタスクの例は次のとおりです。

## あなたはロビイストで、議会法案が企業に与える潜在的な影響を分析しています。

法案のタイトルと概要、および 10,000 SEC 提出書類に記載されている会社に関する情報を考慮して、あなたの仕事は、法案に少なくとも以下の内容があるかどうかを判断することです。会社との何らかの関連性 関連性 (その後導入された場合に会社に影響を与えるかどうかという点で)。

# 法案の正式なタイトル: {official_title}

# 法案の正式な概要: { summary_text}

法案の正式な主題: {subjects}

会社名: { company_name}

Company business description: {business_description}

請求書の有無会社と一致している可能性がありますか?

次の形式で回答してください: 回答: YES または NO (すべて大文字)。

指示: 回答を作成するために使用した段階的な推論。信頼度: 回答に対する自信度を推定する 0 ～ 100 の整数 (1 は信頼度が低く、99 は信頼度が高い)

John Nay によるトレーニングを完了し、データを編集335 枚の紙幣について調査し、それらが 121 社の固有の企業に関連しているかどうかを予測するモデルに挑戦しました。

ほとんどの法律はほとんどの企業に影響を与えないため、常に「いいえ」と言うことで、モデルは 70.9% の確率で正しく推測できることがわかりました。彼が 2022 年 3 月にリリースされた GPT-3 の古いバージョンでこの方法をテストしたところ、結果はそれよりもはるかに悪く、予測精度はわずか 52.2% でした。

ただし、2022 年 11 月に一般に発表されたばかりの GPT-3.5 モデル (ChatGPT の頭脳) でテストした場合、その精度は 75.1% に達しました。信頼度スコアが 90 を超える請求書では、精度が 79% に上昇しました。

請求書が企業に関連する場合、請求書の修正提案を自動的に生成することもできます

関連状況を判断するために、AI は次の情報も提供します。関連する提案 理由:

## 回答: はい

説明: Alkermes Plc は、次のような製品を開発および商品化するバイオ医薬品会社です。依存症や統合失調症などの主要な治療分野の患者の満たされていない医療ニーズに対処します。この法案はメディケア・メディケイド・サービスセンター（CMS）に対し、メディケア処方薬給付金の対象となる医薬品の価格について製薬会社と交渉することを義務付けており、アルケルメス社の製品に影響を及ぼす可能性がある。

信頼度: 95

さらに重要なのは、法案がビジネスに関連すると判断された場合、AI は法案のスポンサーに宛てた手紙の草案を作成できることです。立法提案法案が修正される。

たとえば、次のような手紙:

その論文は、政策に影響を与える上で書簡がどれほど効果的であるかについて、ジョン・ネイ氏は、このアプローチはロビイストの仕事のほとんどを遂行するには程遠いことを明らかにした。

しかし、数カ月後にリリースされたモデルの予測パフォーマンスが大幅に向上したことは注目に値すると同氏は述べた。同氏は「能力が急速に向上するという明らかな傾向がある」とし、「立法プロセスはこれに向けた準備ができていない」とも述べた。 「これは数日で構築された単純な概念実証にすぎません。より多くのリソースとより多くの時間がこれに費やされるにつれて、特に人間のロビイストとのワークフローとユーザーエクスペリエンスの構築に重点が置かれるにつれて、日々の作業が相互にリンクされ、構築される可能性があります比較的複雑なものです。」

以上がChatGPT は政治ロビイストに変身し、企業が政府の新しい法案の影響を受けるかどうかを判断するのを支援し、さらには法律の変更を提案する手紙を書くこともあります。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。