本記事では、大規模言語モデル（LLM）が税法の理解においてどの程度のパフォーマンスを発揮できるかを探求した最新の研究を紹介します。この研究は、スタンフォード大学、ミシガン大学、ワシントン大学などの研究グループによって行われ、その結果は驚くべきものでした。

参照論文情報

• タイトル：Large Language Models as Tax Attorneys: A Case Study in Legal Capabilities Emergence
• 著者：John J. Nay, David Karamardian, Sarah B. Lawsky, Wenting Tao, Meghana Bhat, Raghav Jain, Aaron Travis Lee, Jonathan H. Choi, Jungo Kasai
• 所属：スタンフォード大学、ミシガン大学、ワシントン大学など
• URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07075

AIの進化と法律領域への影響

まずは研究の背景を紹介します。

AIの進化は、私たちの生活や働き方を根本的に変えつつあります。その影響は、製造業から医療、教育、そして法律まで、あらゆる分野に及んでいます。特に注目すべきは、AIが法律領域、特に税法の領域でどのように活用できるかという問いです。

税法は、その複雑さと専門性から、人間にとっては困難な領域であり、誤解や誤解釈が重大な結果を招く可能性があります。しかし、AIの力を借りれば、これらの課題を克服し、法律の理解と適用をより効率的かつ正確に行うことが可能になるかもしれません。

大規模言語モデル（LLM）の台頭

近年、AIの中でも特に大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。これは、大量のテキストデータから学習し、人間のように言語を理解し、生成する能力を持つAIの一種です。

LLMは、その学習データの広範さと深さから、多様なタスクに対応する能力を持っています。これには、文章の生成、質問応答、翻訳、要約作成などが含まれます。そして、最近の研究では、LLMがさらに高度なタスク、特に法律の理解と適用においても優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。

LLMと法律領域の交差点

LLMが法律領域で活用されると、どのような可能性が開かれるのでしょうか？ それは、法律文書の解析と理解、法律相談への応答、法律問題の解決策の提案など、多岐にわたります。特に税法の領域では、LLMが税法の複雑な概念を理解し、それを具体的な問題解決に適用することで、専門家の助けを借りずに税法問題を解決する可能性があります。

しかし、LLMが法律領域で真に有用であるためには、その理解力と適用力が人間の専門家と同等またはそれ以上である必要があります。そして、それが可能であるかどうかを検証するために、本研究は行われました。

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実験手法、結果、その解釈について

“Few-shot prompting”とは何か

本研究では、LLMの税法理解度を検証するために、”few-shot prompting”という手法が用いられました。この手法は、LLMに少量の文脈や例示を与えることで、特定のタスクを遂行する能力を引き出すものです。これは、LLMが過去に学習した大量のデータから関連する情報を引き出し、新しい問題を解決するために使用します。

LLMの税法理解度の検証

実験では、LLMに対して税法に関する質問を投げかけ、その回答を専門家が評価するという方法が採られました。質問は基本的な税法の理解から、より複雑な税法の適用まで、幅広い範囲をカバーしていました。

検証結果