중요한 사회적 영역을 위한 대규모 언어 모델 조사: 금융, 의료, 법률

A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law

빠르게 진화하는 인공지능 분야에서 GPT-3 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 전문 지식에 대한 의존도, 까다로운 데이터 확보, 높은 리스크(high-stakes), 그리고 엄격한 규제 준수가 특징인 금융, 의료, 법률 분야의 지형을 혁신하고 있다. 본 조사는 이러한 핵심 분야 내에서 LLM의 방법론, 응용, 과제 및 미래의 기회에 대해 상세히 고찰한다. 우리는 의료 분야의 진단 및 치료 방법론 향상, 금융 분석의 혁신, 법적 해석 및 규제 준수 전략의 정교화에 있어 LLM이 수행하는 도구적 역할을 강조한다. 나아가 이들 분야에서의 LLM 적용 윤리를 비판적으로 검토하여, 현존하는 윤리적 우려 사항들과 규범을 준수하는 투명하고 공정하며 견고한 AI 시스템의 필요성을 지적한다. 최신 문헌과 실제 응용 사례를 포괄적으로 검토함으로써 LLM의 변혁적 영향을 조명하고, 학제 간 협력, 방법론적 진보, 그리고 윤리적 경계의 필수성을 역설한다. 이를 통해 정밀성이 요구되는 해당 분야에서 LLM의 위험을 완화하고 이점을 극대화하는 연구를 촉진하고 논의를 점화하고자 한다. 마지막으로, 이러한 중요한 사회적 영역에서의 LLM 연구를 돕기 위해 관련 최신 연구 동향을 추적하는 리딩 리스트를 제공하며, 이는 지속적으로 업데이트될 예정이다: https://github.com/czyssrs/LLM_X_papers

In the fast-evolving domain of artificial intelligence, large language models (LLMs) such as GPT-3 and GPT-4 are revolutionizing the landscapes of finance, healthcare, and law: domains characterized by their reliance on professional expertise, challenging data acquisition, high-stakes, and stringent regulatory compliance. This survey offers a detailed exploration of the methodologies, applications, challenges, and forward-looking opportunities of LLMs within these high-stakes sectors. We highlight the instrumental role of LLMs in enhancing diagnostic and treatment methodologies in healthcare, innovating financial analytics, and refining legal interpretation and compliance strategies. Moreover, we critically examine the ethics for LLM applications in these fields, pointing out the existing ethical concerns and the need for transparent, fair, and robust AI systems that respect regulatory norms. By presenting a thorough review of current literature and practical applications, we showcase the transformative impact of LLMs, and outline the imperative for interdisciplinary cooperation, methodological advancements, and ethical vigilance. Through this lens, we aim to spark dialogue and inspire future research dedicated to maximizing the benefits of LLMs while mitigating their risks in these precision-dependent sectors. To facilitate future research on LLMs in these critical societal domains, we also initiate a reading list that tracks the latest advancements under this topic, which will be continually updated: \url{https://github.com/czyssrs/LLM_X_papers}.