論文の概要: Large Language Models as Corporate Lobbyists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01181v7
• Date: Sat, 28 Jan 2023 20:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:26:09.129534
• 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: 自己回帰的大言語モデルは、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 novel ground-truth labels of the relevance of a bill to a company to benchmark the performance of the model. It 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 the state-of-the-art model on many academic natural language tasks until text-davinci-003 was recently released. The performance of text-davinci-002 is worse than the simple baseline. Longer-term, if AI begins to influence law in a manner that is not a direct extension of human intentions, this threatens the critical role that law as information could play in aligning AI with humans. Initially, AI is being used to simply augment human lobbyists for a small portion of their daily tasks. However, firms have an incentive to use less and less human oversight over automated assessments of policy ideas and the written communication to regulatory agencies and Congressional staffers. The core question raised is where to draw the line between human-driven and AI-driven policy influence.
• 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、そ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、数百の新たな地道ラベルを使用します。 これは無関係の最も一般的な結果を予測する基準よりも優れている。 また,従来のOpenAI GPT-3モデル(text-davinci-002)の性能評価を行った。 text-davinci-002の性能は単純なベースラインよりも悪い。 長期的には、AIが人間の意図の直接的な延長ではない方法で法律に影響を与え始めた場合、このことは、情報としての法が人間とAIを結びつける上で果たす重要な役割を脅かす。 当初AIは、人間のロビイストを日々のタスクのごく一部に増やすために使われていました。 しかし、企業は政策思想の自動評価や規制機関や議会職員との文書によるコミュニケーションに対して、人的監視を少なくするインセンティブを持っている。 一番の疑問は、人間主導とai主導の政策の影響の線引きだ。

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