論文の概要: Can LLMs Identify Tax Abuse?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20097v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 15:15:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-31 21:54:20.624139
• Title: Can LLMs Identify Tax Abuse?
• Title（参考訳）: LLMは脱税を識別できるのか?
• Authors: Andrew Blair-Stanek, Nils Holzenberger, Benjamin Van Durme,
• Abstract要約: 大規模言語モデルが米国の税最小化戦略を発見・分析できるかどうかを検討する。 我々は,(1)税制戦略の解釈・検証能力,(2)部分的に指定された戦略のギャップを埋める能力,(3)完全なエンドツーエンド戦略をゼロから生成する能力について,最も先進的なLCMを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.3007576756411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate whether large language models can discover and analyze U.S. tax-minimization strategies. This real-world domain challenges even seasoned human experts, and progress can reduce tax revenue lost from well-advised, wealthy taxpayers. We evaluate the most advanced LLMs on their ability to (1) interpret and verify tax strategies, (2) fill in gaps in partially specified strategies, and (3) generate complete, end-to-end strategies from scratch. This domain should be of particular interest to the LLM reasoning community: unlike synthetic challenge problems or scientific reasoning tasks, U.S. tax law involves navigating hundreds of thousands of pages of statutes, case law, and administrative guidance, all updated regularly. Notably, LLM-based reasoning identified an entirely novel tax strategy, highlighting these models' potential to revolutionize tax agencies' fight against tax abuse.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルが米国の税最小化戦略を発見・分析できるかどうかを検討する。 この現実世界のドメインは、有能な専門家にさえ挑戦し、進歩は、よく助言された富裕な納税者から失った税収を減らすことができる。 我々は,(1)税制戦略の解釈・検証能力,(2)部分的に指定された戦略のギャップを埋める能力,(3)完全なエンドツーエンド戦略をゼロから生成する能力について,最も先進的なLCMを評価した。 米国税法は、合成課題問題や科学的推論タスクとは異なり、何十万ページもの法令、事例法、行政指針を定期的に更新する。 特に、LLMを基盤とした推論は、税務機関による税の濫用との戦いに革命をもたらす可能性のある、全く新しい税制戦略を明らかにした。

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