ChatGPT는 정치적 로비스트로 변신하여 기업이 정부의 새 법안에 영향을 받는지 여부를 판단하도록 돕고 법안 변경을 제안하는 편지도 작성합니다.

​뉴욕의 '월스트리트'가 국제금융의 중심지라면, 워싱턴의 'K스트리트'는 끊임없이 변화하는 국제정치의 중심지라고 할 수 있습니다.

워싱턴의 "K Street"는 백악관에서 멀지 않은 곳에 미국 정부가 새로운 법안을 제출할 때마다 많은 시간을 들여 신중하게 연구합니다. 이를 평가하기 위한 법안 초안이 일반적으로 주요 기업인 고객과 관련이 있습니까?

미국 정부의 각종 법안의 위력은 말할 필요도 없습니다. 예를 들어 최근 통과된 '칩과 과학법'이 ​​여러 반도체 기업에 직접적인 영향을 미치게 되었는지는 시간이 지나서 이해해주시기 바랍니다. 기업 정책 연구의 최우선 과제가 됩니다.

이제 이 작업도 ChatGPT로 대체될 수 있습니다.

스탠포드 법률 정보 센터(Stanford Legal Information Center)의 연구원인 John Nay의 최신 연구에 따르면 AI 모델은 미국 의회 법안의 요약이 특정 회사와 관련이 있는지 여부를 75% 확률로 예측할 수 있습니다. 그런 다음 법안의 변경을 옹호하는 서신 초안을 작성하는 것이 가능했습니다. ChatGPT와 마찬가지로 이 모델은 OpenAI의 GPT-3 LLM(대형 언어 모델) 뒤에도 있습니다.

Paper arXiv 사전 인쇄: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2301/2301.01181.pdf

정부 법안을 읽고 법안의 영향을 판단하십시오. 정확도 75%

John Nay의 논문에서는 OpenAI의 GPT-3 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 개발한 주니어 AI 로비스트가 미국 의회 법안의 요약을 읽고 법안을 판단할 수 있음을 보여줍니다. 특정 회사와 관련된 미국 의회 법안입니다.

위에서 언급한 칩 청구서의 경우, 반도체 산업에 종사하는 회사가 있지만 본업이 아니며 칩 청구서가 귀하의 회사에 영향을 미칠지 확실하지 않은 경우 이 AI는 정답을 정확하게 알려주세요. 비율이 75%나 됩니다.

이 작업은 어떻게 수행되나요?

먼저 AI가 텍스트를 어떻게 이해하느냐의 문제입니다. 이를 위해서는 훈련을 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. John Nay의 방법은 대량의 청구서 데이터와 기업 데이터를 수집하여 텍스트를 제공하는 것입니다. OpenAI의 API 힌트를 통해 모델을 생성합니다.

법안 데이터에는 법안 제목, 법안 요약, 의회가 결정한 법안의 주제가 포함되며 회사 데이터는 회사 이름과 회사가 증권에 제출한 사업 설명으로 구성됩니다. 및 데이터로 교환 수수료를 제공합니다.

AI 모델에 주어진 작업의 예는 다음과 같습니다.

당신은 의회 법안이 기업에 미칠 잠재적 영향을 분석하는 로비스트입니다.

청구서의 제목과 요약, 그리고 10K SEC 제출에 포함된 회사에 대한 정보를 고려하여 귀하의 임무는 청구서가 회사와 적어도 어느 정도 관련이 있는지 여부를 결정하는 것입니다. 나중에 구현하는 경우 회사에 영향을 미칩니다).

법안 공식 제목: {official_title}

법안 공식 요약: {summary_text}

법안 공식 제목: {subjects}

회사 이름: {company_name}

회사 비즈니스 설명: {business_description}

이 법안이 잠재적으로 이 회사와 관련이 있나요?

다음 형식으로 답하세요. 답: YES 또는 NO(모두 대문자).

설명: 답변을 개발하는 데 사용한 단계별 추론입니다. Confidence: 답변에 대한 신뢰도를 추정하는 데 사용되는 0에서 100 사이의 정수(1은 낮은 신뢰도, 99는 높은 신뢰도)

훈련 완료 후 John Nay가 편집함 335개의 지폐에 대한 데이터를 수집한 다음 121개의 고유한 회사와 연관되어 있는지 예측하는 모델입니다.

대부분의 법안은 대부분의 회사에 영향을 미치지 않기 때문에 항상 "아니요"라고 대답하면 모델이 70.9%의 확률로 정확하게 추측할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 그가 2022년 3월에 출시된 이전 버전의 GPT-3에서 이 방법을 테스트했을 때 결과는 예측 정확도가 52.2%에 불과하여 그보다 훨씬 나빴습니다.

그러나 2022년 11월에야 대중에게 공개된 GPT-3.5 모델(ChatGPT의 두뇌)에서 테스트했을 때 정확도는 75.1%에 달했습니다. 신뢰도 점수가 90점을 넘는 청구서에서는 정확도가 79%로 향상되었습니다.

청구서가 기업과 관련된 경우 자동으로 청구서 수정 제안을 생성할 수도 있습니다.

관련 상황의 경우 AI는 다음과 같은 관련 이유도 제시합니다.

답변: 예

설명: Alkermes Plc는 중독과 정신분열증을 포함한 핵심 치료 분야의 환자들의 충족되지 않은 의학적 요구를 해결하기 위해 고안된 제품을 개발하고 상용화하는 바이오제약 회사입니다. 이 법안은 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터(CMS)가 메디케어 처방약 혜택이 적용되는 약품 가격에 대해 제약회사와 협상하도록 요구하며 이는 Alkermes Plc의 제품에 영향을 미칠 수 있습니다.

신뢰도: 95

더 중요한 것은 법안이 비즈니스와 관련이 있다고 판단되면 AI가 법안 발의자에게 법안 변경을 옹호하는 편지 초안을 작성할 수 있다는 것입니다.

다음과 같은 편지처럼:

이 논문은 편지 초안이 정책에 얼마나 효과적인지 평가하지 않으며 John Nay는 이러한 접근 방식이 대부분 할 수 없는 접근 방식과는 거리가 멀다는 점을 분명히 합니다. 로비스트의 직업.

그러나 그는 몇 달 간격으로 출시된 모델의 예측 성능이 크게 향상되었다는 점은 주목할 만하다고 말했습니다. 그는 “역량이 급격히 늘어날 것이라는 분명한 추세가 있다”며 “입법 절차가 아직 준비되지 않았다”고 덧붙였다. "이것은 며칠 만에 구축된 단순한 개념 증명일 뿐입니다. 여기에 더 많은 리소스와 더 많은 시간이 소요되고, 특히 인간 로비스트와 함께 워크플로와 사용자 경험을 구축하는 데 더 많은 초점을 맞추면 매일 작업이 서로 연결되어 무언가를 구축할 수 있습니다. 비교적 복잡하다”​

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위 내용은 ChatGPT는 정치적 로비스트로 변신하여 기업이 정부의 새 법안에 영향을 받는지 여부를 판단하도록 돕고 법안 변경을 제안하는 편지도 작성합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!