人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第37回 (2023)
セッションID: 3Xin4-29
会議情報

大規模言語モデルを用いた事業文書からESG指標への影響推論及び統計的因果推論との関係の検証
*大坪 悠介
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

近年、企業は自らの事業がESG指標に与える影響を開示することが求めらている。この開示文書作成の自動化可能性を近年発展が著しい大規模言語モデル(LLM)を用いて検証した。LLMと因果推論の関係を検証した既存の研究は、因果構造としてhead-to-tailまたはtail-to-tailの構造を持つ問題のみを検証の対象としていた。そこで我々は、残りの因果構造であるhead-to-headに加え、介入やバックドアパスなど統計的因果推論の基本的な項目とLLMの関係を包括的に検証した。結果、LLMは事業の影響を違和感なく推論できるものの、その推論結果は介入やバックドアパスといった概念を踏まえたものでは無いことがわかった。

著者関連情報
© 2023 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top