論文の概要: Large Language Models as Corporate Lobbyists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01181v2
• Date: Wed, 4 Jan 2023 16:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:54:07.869400
• Title: Large Language Models as Corporate Lobbyists
• Title（参考訳）: コーポレートロビイストとしての大規模言語モデル
• Authors: John J. Nay
• Abstract要約: 自己回帰的な大きな言語モデルは、提案されたアメリカ合衆国議会法案が特定の公共企業に関連するかどうかを決定する。 モデルが関連するものとみなす法案について、モデルは、提案された法律を変更するよう議会に説得するために、法案のスポンサーに手紙を起草する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate a proof-of-concept of a large language model conducting corporate lobbying related activities. An autoregressive large language model (OpenAI's text-davinci-003) determines if proposed U.S. Congressional bills are relevant to specific public companies and provides explanations and confidence levels. For the bills the model deems as relevant, the model drafts a letter to the sponsor of the bill in an attempt to persuade the congressperson to make changes to the proposed legislation. We use hundreds of ground-truth labels of the relevance of a bill to a company to benchmark the performance of the model, which outperforms the baseline of predicting the most common outcome of irrelevance. We also benchmark the performance of the previous OpenAI GPT-3 model (text-davinci-002), which was state-of-the-art on many language tasks until text-davinci-003 was released on November 28, 2022. The performance of text-davinci-002 is worse than simply always predicting that a bill is irrelevant to a company. These results suggest that, as large language models continue to exhibit improved core natural language understanding capabilities, performance on corporate lobbying related tasks will continue to improve. We then discuss why this could be problematic for societal-AI alignment.
• Abstract（参考訳）: コーポレートロビー活動を行う大規模言語モデルの概念実証を実証する。 自己回帰的大言語モデル(OpenAIのtext-davinci-003)は、提案された米国議会法案が特定の公共企業に関連するかどうかを決定し、説明と信頼レベルを提供する。 モデルが関連するものとみなす法案について、モデルは提案された法律を変更するよう議会に説得するために、法案のスポンサーに手紙を起草する。 我々は、このモデルの性能をベンチマークするために、企業に対する法案の関連性に関する数百の地道なラベルを使用します。 また,従来の OpenAI GPT-3 モデル (text-davinci-002) の性能をベンチマークし,2022年11月28日にtext-davinci-003 がリリースされるまで,多くの言語タスクの最先端であった。 テキストダヴィンチ002のパフォーマンスは、単に法案が企業と無関係であると予測するよりも悪い。 これらの結果から,大規模言語モデルが中核的な自然言語理解能力の向上を継続するにつれ,企業ロビー活動に関わるタスクのパフォーマンスが向上し続けることが示唆された。 そして、これが社会とAIの整合性に問題となる理由について議論する。

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