研究揭示大型语言模型在税法理解方面的发展潜力

当前，人工智能正以迅猛的速度不断发展。大型模型已经能够运用工具、制定计划，并通过标准化评估进行操作。然而，即使对于这些模型的创造者而言，它们依然是神秘的黑盒。创造者难以理解模型内部的思维过程，也无法准确预测模型在新情境下的行为。

一项最新的研究通过使用美国法典和联邦法规的文本，对一组大型语言模型（LLM）对税法的理解进行了评估。研究发现，随着模型规模的逐渐增大，LLM 在理解税法方面的能力也逐渐提升。如果技术继续以这样的速度发展，我们可能很快就会目睹超人级别的人工智能在法律领域的能力展示。

这一发现对于提高法律服务的效率和普及性具有重要意义。该研究还强调了在应用这些模型时需要关注数据隐私保护、减少偏见影响、对模型选择进行负责，以及评估LLM在特定用例中适用性的重要性。

总之，这项研究展示了大型语言模型在应用税法领域具备巨大潜力，并呼吁在推动其应用过程中重视伦理和可行性问题。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.07075