ChatGPT verwandelt sich in einen politischen Lobbyisten: Er hilft Unternehmen dabei herauszufinden, ob sie von dem neuen Gesetzentwurf der Regierung betroffen sind, und schreibt sogar Briefe, in denen er Gesetzesänderungen vorschlägt.

Wenn New Yorks „Wall Street“ das Zentrum des internationalen Finanzwesens ist, dann kann man sagen, dass „K Street“ in Washington das Zentrum der sich ständig verändernden internationalen Politik ist.

„K Street“ in Washington ist nicht weit vom Weißen Haus entfernt. Immer wenn die US-Regierung einen neuen Entwurf hat Sie verbringen viel Zeit damit, über Gesetzesentwürfe zu brüten, um zu beurteilen, ob sie für ihre Kunden, bei denen es sich häufig um Großunternehmen handelt, relevant sind.

Unnötig zu erwähnen, dass sich die Macht verschiedener Gesetzesentwürfe der US-Regierung direkt auf viele Halbleiterunternehmen ausgewirkt hat Sich darüber im Klaren zu sein, ob verschiedene Gesetzentwürfe Auswirkungen auf Sie haben, hat für die unternehmenspolitische Forschung höchste Priorität.

Jetzt kann diese Arbeit auch durch ChatGPT ersetzt werden.

Die neueste Forschung von John Nay, einem Forscher am Stanford Legal Information Center, zeigt, dass das KI-Modell das Ergebnis eines Gesetzentwurfs des US-Kongresses zu 75 % vorhersagen kann. Ob sich die Zusammenfassung auf ein bestimmtes Unternehmen bezieht und, was noch wichtiger ist, kann dann einen Brief an den Sponsor des Gesetzentwurfs verfassen, in dem er sich für Änderungen der Gesetzgebung einsetzt. Dieses Modell steht ebenso wie ChatGPT hinter OpenAIs GPT-3 Large Sprachmodell (LLM) ).

Papier arXiv-Vorabdruck: https://arxiv.org/ftp / arxiv/papers/2301/2301.01181.pdf

Lesen Sie den Regierungsentwurf und beurteilen Sie die Auswirkungen des Gesetzentwurfs mit einer Genauigkeit von 75 %

#🎜🎜 #

John Nays Artikel zeigt, dass der von ihm auf der Grundlage des GPT-3 Large Language Model (LLM) von OpenAI entwickelte Junior-KI-Lobbyist eine Zusammenfassung eines US-Kongressgesetzes lesen kann Die Rechnung ist für ein bestimmtes Unternehmen relevant.

Zum Beispiel die oben erwähnte Chiprechnung: Wenn Sie ein Unternehmen haben, das in der Halbleiterindustrie tätig ist, dies jedoch nicht das Hauptgeschäft ist, sind Sie nicht sicher, ob das der Fall ist Wenn sich die Chiprechnung auf Ihr Unternehmen auswirkt, kann Ihnen diese KI die Antwort mit einer Genauigkeit von bis zu 75 % sagen.

Wie geht das?

Zuallererst stellt sich natürlich die Frage, wie KI Text versteht. Dazu ist eine große Menge an Daten für das Training erforderlich Große Mengen an Rechnungs- und Unternehmensdaten, Bereitstellung von Textaufforderungen für Modelle über die OpenAI-API.

Rechnungsdaten umfassen den Titel des Gesetzentwurfs, eine Zusammenfassung des Gesetzentwurfs, den vom Kongress festgelegten Gegenstand des Gesetzentwurfs, Unternehmensdaten bestehen aus dem Namen des Unternehmens und des Geschäfts Die vom Unternehmen bei der U.S. Securities and Exchange Commission eingereichten Beschreibungen bestehen aus Daten.

Ein Beispiel für die Aufgabe, die dem KI-Modell gegeben wird, lautet wie folgt:

#🎜 🎜#

#🎜 🎜#

Sie sind Lobbyist und analysieren die möglichen Auswirkungen von Kongressgesetzen auf Unternehmen.

Angesichts des Titels und der Zusammenfassung des Gesetzentwurfs sowie der Informationen über das Unternehmen in seiner 10K-SEC-Einreichung besteht Ihre Aufgabe darin, dies zu identifizieren Ist der Gesetzentwurf zumindest einigermaßen relevant für das Unternehmen (im Hinblick darauf, ob er Auswirkungen auf das Unternehmen hätte, wenn er später umgesetzt würde)?

Offizieller Titel des Gesetzentwurfs: {official_title}

# 🎜 🎜# Offizielle Zusammenfassung des Gesetzentwurfs: {summary_text}

Offizieller Betreff des Gesetzentwurfs: {subjects}# 🎜🎜#

Firmenname: {Firmenname}

# 🎜🎜# Geschäftsbeschreibung des Unternehmens: {business_description}

Ist dieser Gesetzentwurf möglicherweise für das Unternehmen relevant?

Antwort in diesem Format: Antwort: JA oder NEIN (alles in Großbuchstaben).

Erläuterung: Die Schritt-für-Schritt-Argumentation, mit der Sie Ihre Antwort entwickelt haben. Konfidenz: Eine ganze Zahl zwischen 0 und 100, die schätzt, wie sicher Sie sich in der Antwort sind (1 ist geringes Vertrauen, 99 ist hohes Vertrauen)

# 🎜🎜#Nach Abschluss Im Rahmen seiner Schulung stellte John Nay Daten zu 335 Rechnungen zusammen und testete dann das Modell, um vorherzusagen, ob sie mit 121 einzelnen Unternehmen in Zusammenhang standen.

Da die meisten Gesetze die meisten Unternehmen nicht betreffen, stellte er fest, dass das Modell in 70,9 Prozent der Fälle richtig raten konnte, wenn es immer „Nein“ sagte. Als er diese Methode an einer älteren Version von GPT-3 testete, die im März 2022 veröffentlicht wurde, waren die Ergebnisse mit einer Vorhersagegenauigkeit von nur 52,2 % deutlich schlechter.

Beim Testen mit dem GPT-3.5-Modell (dem Gehirn von ChatGPT), das erst im November 2022 der Öffentlichkeit vorgestellt wurde, erreichte seine Genauigkeit 75,1 %. Bei Rechnungen mit Konfidenzwerten über 90 stieg die Genauigkeit auf 79 %.

Wenn sich die Rechnung auf das Unternehmen bezieht, können auch automatisch Rechnungsänderungsvorschläge generiert werden

Für Bei der Ermittlung relevanter Situationen gibt die KI auch relevante Gründe an, z. B.: 🎜🎜 #Erläuterung: Alkermes Plc ist ein biopharmazeutisches Unternehmen, das Produkte entwickelt und vermarktet, die auf ungedeckte medizinische Bedürfnisse von Patienten in wichtigen Therapiebereichen, einschließlich Sucht und Schizophrenie, abzielen. Der Gesetzentwurf verpflichtet die Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS), mit Pharmaunternehmen über die Preise für Medikamente zu verhandeln, die unter die Medicare-Vergünstigung für verschreibungspflichtige Medikamente fallen, was sich auf die Produkte von Alkermes Plc auswirken könnte.

Vertrauen: 95er-Sponsor, der sich für Gesetzesänderungen einsetzt.

Zum Beispiel ein Buchstabe wie dieser:

#🎜 🎜 #

In dem Papier wurde nicht bewertet, wie effektiv verfasste Briefe die Politik beeinflussen können, und John Nay machte deutlich, dass dieser Ansatz bei weitem nicht ausreicht, um die meisten Aufgaben eines Lobbyisten zu erfüllen.

Aber er sagte, die deutliche Verbesserung der Vorhersageleistung von Modellen, die Monate später veröffentlicht wurden, sei bemerkenswert. Er sagte: „Es gibt einen klaren Trend, dass die Fähigkeiten schnell zunehmen werden.“ „Dies war nur ein einfacher Proof of Concept, der in wenigen Tagen erstellt wurde. Da dafür immer mehr Ressourcen und mehr Zeit aufgewendet werden, insbesondere da mehr Fokus auf den Aufbau von Arbeitsabläufen und Benutzererfahrungen mit menschlichen Lobbyisten gelegt wird etwas relativ Komplexes.“​

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT verwandelt sich in einen politischen Lobbyisten: Er hilft Unternehmen dabei herauszufinden, ob sie von dem neuen Gesetzentwurf der Regierung betroffen sind, und schreibt sogar Briefe, in denen er Gesetzesänderungen vorschlägt.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!