ChatGPT berubah menjadi pelobi politik: membantu syarikat menentukan sama ada mereka terjejas oleh rang undang-undang baharu kerajaan, malah menulis surat yang mencadangkan perubahan kepada perundangan.

Jika "Wall Street" New York ialah pusat kewangan antarabangsa, maka "K Street" Washington boleh dikatakan sebagai pusat politik antarabangsa yang sentiasa berubah.

"K Street" di Washington tidak jauh dari Rumah Putih Terdapat sekumpulan "pelobi politik" profesional di sini setiap kali kerajaan AS mempunyai draf rang undang-undang, mereka akan melakukannya menghabiskan banyak wang Masa untuk mengkaji dengan teliti draf bil untuk menilai sama ada ia berkaitan dengan pelanggan mereka, yang selalunya merupakan perniagaan utama.

Tidak perlu dikatakan, kuasa pelbagai rang undang-undang kerajaan AS Sebagai contoh, "Chip and Science Act" yang diluluskan baru-baru ini telah mempengaruhi banyak syarikat semikonduktor secara langsung sama ada rang undang-undang itu akan menjejaskan dirinya telah menjadi keutamaan utama untuk penyelidikan dasar korporat.

Kini, kerja ini juga boleh digantikan dengan ChatGPT.

Penyelidikan terbaharu oleh John Nay, seorang penyelidik di Pusat Maklumat Undang-undang Stanford, menunjukkan bahawa model AI boleh meramalkan sama ada ringkasan rang undang-undang Kongres A.S. berkaitan dengan rang undang-undang tertentu 75 % daripada masa itu syarikat terlibat dan, yang lebih penting, kemudiannya dapat mendraf surat kepada penaja rang undang-undang yang menyokong perubahan kepada perundangan, seperti ChatGPT, juga berada di belakang Model Bahasa Besar GPT-3 OpenAI. LLM).

Pracetakan arXiv kertas: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2301/2301.01181 pdf

Baca rang undang-undang kerajaan dan nilaikan kesan rang undang-undang itu, dengan ketepatan 75%

Kertas John Nay menunjukkan bahawa dia berdasarkan Pelobi AI junior yang dibangunkan oleh Model Bahasa Besar (LLM) GPT-3 OpenAI boleh menentukan sama ada ringkasan rang undang-undang Kongres AS berkaitan dengan syarikat tertentu berdasarkan membaca ringkasan rang undang-undang Kongres AS.

Sebagai contoh, bil cip yang dinyatakan di atas, jika anda mempunyai syarikat yang terlibat dalam industri semikonduktor, tetapi ia bukan perniagaan utama, dan anda tidak pasti sama ada bil cip akan menjejaskan syarikat anda, maka AI ini boleh memberitahu anda jawapannya dengan ketepatan sehingga 75%.

Bagaimana ini dilakukan?

Pertama sekali, sudah tentu, terdapat isu bagaimana AI memahami teks Ini memerlukan sejumlah besar data untuk latihan Kaedah John Nay adalah untuk mengumpul sejumlah besar bil data dan data perusahaan. Menyediakan gesaan teks untuk model melalui API OpenAI.

Data bil termasuk tajuk bil, ringkasan bil dan perkara rang undang-undang seperti yang ditentukan oleh Kongres Data syarikat terdiri daripada nama syarikat dan perihalan perniagaan yang difailkan oleh syarikat dengan Suruhanjaya Sekuriti dan Bursa sebagai data.

Contoh tugasan yang diberikan kepada model AI adalah seperti berikut:

Anda seorang pelobi yang menganalisis potensi kesan bil kongres terhadap syarikat.

Memandangkan tajuk dan ringkasan rang undang-undang, dan maklumat tentang syarikat dalam pemfailan 10K SEC, tugas anda adalah untuk menentukan sama ada bil tersebut mempunyai sekurang-kurangnya beberapa perkaitan dengan Perkaitan syarikat (dari segi sama ada ia akan memberi kesan kepada syarikat jika ia dilaksanakan kemudiannya).

Tajuk rasmi rang undang-undang: {official_title}

Ringkasan rasmi rang undang-undang : { summary_text}

Subjek rasmi rang undang-undang: {subjects}

Syarikat nama: { company_name}

Perihalan perniagaan syarikat: {business_description}

Sama ada bil adalah konsisten dengan Syarikat yang berpotensi relevan?

Jawapan dalam format ini: Jawapan: YA atau TIDAK (semua huruf besar-besaran).

Penjelasan: Penaakulan langkah demi langkah yang anda gunakan untuk membangunkan respons anda. Keyakinan: integer antara 0 dan 100, digunakan untuk menganggarkan keyakinan anda terhadap jawapan (1 adalah keyakinan rendah, 99 adalah keyakinan tinggi)

Lengkapkan latihan John Nay kemudian menyusun data pada 335 bil dan kemudian mencabar model untuk meramalkan sama ada ia dikaitkan dengan 121 syarikat unik.

Oleh kerana kebanyakan undang-undang tidak menjejaskan kebanyakan syarikat, dia mendapati bahawa dengan sentiasa berkata "tidak" model itu boleh meneka dengan tepat 70.9 peratus pada setiap masa. Apabila dia menguji kaedah ini pada versi lama GPT-3, yang dikeluarkan pada Mac 2022, hasilnya jauh lebih buruk daripada itu, dengan ketepatan ramalan hanya 52.2%.

Namun, apabila diuji pada model GPT-3.5 (otak ChatGPT), yang hanya diumumkan pada November 2022, ketepatannya mencapai 75.1%. Pada bil dengan skor keyakinan melebihi 90, ketepatan meningkat kepada 79%.

Jika bil berkaitan dengan perusahaan, ia juga boleh menjana cadangan pengubahsuaian bil secara automatik

Untuk situasi yang berkaitan, AI juga akan memberikan yang berkaitan cadangan Sebab, seperti:

Jawapan: Ya

Penjelasan: Alkermes Plc ialah syarikat biofarmaseutikal yang membangunkan dan mengkomersialkan Produk yang menangani keperluan perubatan yang tidak dipenuhi untuk pesakit dalam bidang terapeutik utama, termasuk ketagihan dan skizofrenia. Rang undang-undang tersebut memerlukan Pusat Perkhidmatan Medicare dan Medicaid (CMS) untuk berunding dengan syarikat farmaseutikal mengenai harga ubat yang dilindungi oleh manfaat ubat preskripsi Medicare, yang boleh menjejaskan produk Alkermes Plc.

Keyakinan: 95

Lebih penting lagi, jika rang undang-undang itu dinilai relevan dengan perniagaan, AI ​​kemudian boleh merangka surat kepada penaja rang undang-undang yang berhujah untuk Perundangan disemak.

Contohnya, surat seperti ini:

Kertas itu digubal tanpa penilaian Mengenai keberkesanan surat dalam mempengaruhi dasar, John Nay menjelaskan dengan jelas bahawa pendekatan ini tidak dapat melaksanakan kebanyakan tugas pelobi.

Tetapi beliau berkata peningkatan ketara dalam prestasi ramalan model yang dikeluarkan selang beberapa bulan patut diberi perhatian. Beliau berkata: "Terdapat trend yang jelas bahawa keupayaan akan meningkat dengan cepat "Proses perundangan tidak bersedia untuk ini," katanya. "Ini hanyalah bukti mudah konsep yang dibina dalam beberapa hari. Memandangkan lebih banyak sumber dan lebih banyak masa dibelanjakan untuk ini, terutamanya apabila lebih tumpuan diberikan pada membina aliran kerja dan pengalaman pengguna dengan pelobi manusia Kerja harian dikaitkan bersama, yang mungkin membina sesuatu yang agak rumit

Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT berubah menjadi pelobi politik: membantu syarikat menentukan sama ada mereka terjejas oleh rang undang-undang baharu kerajaan, malah menulis surat yang mencadangkan perubahan kepada perundangan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!