論文の概要: Can Large Language Models Become Policy Refinement Partners? Evidence from China's Social Security Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09137v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 03:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:11:10.693330
• Title: Can Large Language Models Become Policy Refinement Partners? Evidence from China's Social Security Studies
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは政策リファインメントパートナーになれるか?-中国の社会保障研究から
• Authors: Ke Jinghan, Zhou Zheng, Zhao Yuxuan,
• Abstract要約: 本研究では,中国の社会保障問題に対する政策レコメンデーション作成における大規模言語モデル(LLM)の機能境界と性能特性について検討した。 LLMは、複雑な社会的ダイナミクスへの対処、利害のバランス、社会保障領域内の財政リスクの制御において、重大な制限に直面している。 DeepSeek-R1は、ポリシーレコメンデーション生成におけるすべての評価次元において、GPT-4oよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid development of large language models (LLMs) is reshaping operational paradigms across multidisciplinary domains. LLMs' emergent capability to synthesize policy-relevant insights across disciplinary boundaries suggests potential as decision-support tools. However, their actual performance and suitability as policy refinement partners still require verification through rigorous and systematic evaluations. Our study employs the context-embedded generation-adaptation framework to conduct a tripartite comparison among the American GPT-4o, the Chinese DeepSeek-R1 and human researchers, investigating the capability boundaries and performance characteristics of LLMs in generating policy recommendations for China's social security issues. This study demonstrates that while LLMs exhibit distinct advantages in systematic policy design, they face significant limitations in addressing complex social dynamics, balancing stakeholder interests, and controlling fiscal risks within the social security domain. Furthermore, DeepSeek-R1 demonstrates superior performance to GPT-4o across all evaluation dimensions in policy recommendation generation, illustrating the potential of localized training to improve contextual alignment. These findings suggest that regionally-adapted LLMs can function as supplementary tools for generating diverse policy alternatives informed by domain-specific social insights. Nevertheless, the formulation of policy refinement requires integration with human researchers' expertise, which remains critical for interpreting institutional frameworks, cultural norms, and value systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、複数の分野にまたがる運用パラダイムを再構築している。 学際的境界を越えて政策関連洞察を合成するLLMの創発的能力は、意思決定支援ツールとしての可能性を示している。 しかし、政策強化パートナーとしての実際のパフォーマンスと適合性は、厳密で体系的な評価を通じて検証する必要がある。 本研究は、文脈埋め込み型世代適応フレームワークを用いて、中国の社会保障問題に対する政策レコメンデーション作成におけるLCMの能力境界と性能特性について、米国GPT-4o、中国DeepSeek-R1、人間研究者の3部構成比較を行った。 本研究は, LLMが体系的政策設計において明確な優位性を示す一方で, 複雑な社会的ダイナミクスへの対処, 利害のバランス, 社会保障領域内の財政リスクの制御において, 重大な制約に直面していることを示す。 さらに、DeepSeek-R1は、ポリシーレコメンデーション生成におけるすべての評価次元において、GPT-4oよりも優れた性能を示し、コンテキストアライメントを改善するための局所訓練の可能性を示している。 これらの結果から,地域適応型LDMは,ドメイン固有の社会的洞察によって,多様な政策代替物を生成するための補助的ツールとして機能することが示唆された。 それでも、政策改善の定式化には人間の研究者の専門知識の統合が必要であり、制度的枠組み、文化規範、価値体系の解釈には依然として不可欠である。

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