論文の概要: Large Language Models as Tax Attorneys: A Case Study in Legal Capabilities Emergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07075v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 12:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 14:41:01.152378
• Title: Large Language Models as Tax Attorneys: A Case Study in Legal Capabilities Emergence
• Title（参考訳）: 税務弁護士としての大規模言語モデル--法的能力の出現を事例として
• Authors: John J. Nay, David Karamardian, Sarah B. Lawsky, Wenting Tao, Meghana Bhat, Raghav Jain, Aaron Travis Lee, Jonathan H. Choi, Jungo Kasai
• Abstract要約: 本稿では,税法の適用におけるLarge Language Models(LLM)の機能について考察する。 実験では,その後のOpenAIモデルリリースにおけるパフォーマンスの向上とともに,新たな法的理解能力を実証した。 発見は、特に拡張の促進と正しい法的文書と組み合わせることで、高いレベルの精度で実行可能であるが、専門家の税務弁護士レベルではまだ実行できないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.07013500385659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Better understanding of Large Language Models' (LLMs) legal analysis abilities can contribute to improving the efficiency of legal services, governing artificial intelligence, and leveraging LLMs to identify inconsistencies in law. This paper explores LLM capabilities in applying tax law. We choose this area of law because it has a structure that allows us to set up automated validation pipelines across thousands of examples, requires logical reasoning and maths skills, and enables us to test LLM capabilities in a manner relevant to real-world economic lives of citizens and companies. Our experiments demonstrate emerging legal understanding capabilities, with improved performance in each subsequent OpenAI model release. We experiment with retrieving and utilising the relevant legal authority to assess the impact of providing additional legal context to LLMs. Few-shot prompting, presenting examples of question-answer pairs, is also found to significantly enhance the performance of the most advanced model, GPT-4. The findings indicate that LLMs, particularly when combined with prompting enhancements and the correct legal texts, can perform at high levels of accuracy but not yet at expert tax lawyer levels. As LLMs continue to advance, their ability to reason about law autonomously could have significant implications for the legal profession and AI governance.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の法解析能力の理解の向上は、法律サービスの効率の向上、人工知能の管理、LLMの活用による法の矛盾の特定に寄与する。 本稿では,税法適用におけるLLM機能について考察する。 何千もの例にまたがって自動検証パイプラインをセットアップし、論理的推論と数学のスキルを必要とし、市民や企業の実際の経済生活に関連する方法でllmの能力をテストすることができる構造を持っているため、この領域を選択します。 実験では,その後のOpenAIモデルリリースにおけるパフォーマンスの向上とともに,新たな法的理解能力を示す。 我々は、LLMに追加の法的文脈を提供することの影響を評価するために、関連する法的権限の取得と活用を試みている。 最も先進的なモデルであるgpt-4の性能を著しく向上させるのが、質問と回答のペアの例を示す、少数ショットプロンプトである。 以上の結果から, LLMは特に, 改善の促進と適切な法的文章とを組み合わせれば, 高い精度で実行可能であるが, 専門家の税理士レベルではまだ実行できないことが示唆された。 LLMが進歩を続けるにつれて、法律を自律的に推論する能力は、法律専門家やAIガバナンスに重大な影響を及ぼす可能性がある。

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