A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law
作者: Zhiyu Zoey Chen, Jing Ma, Xinlu Zhang, Nan Hao, An Yan, Armineh Nourbakhsh, Xianjun Yang, Julian McAuley, Linda Petzold, William Yang Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-02 (更新: 2024-11-21)
备注: TMLR 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述：大型语言模型在金融、医疗和法律等关键社会领域的应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 金融领域 医疗领域 法律领域 伦理考量 综述研究 人工智能 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在金融、医疗和法律等领域面临数据获取困难、专业知识要求高以及严格监管合规等挑战。
- 本综述旨在全面探索LLM在这些高风险领域的应用，并分析其在诊断、分析和合规方面的潜力。
- 通过回顾现有文献和实际应用，展示LLM的变革性影响，并强调跨学科合作和伦理监督的重要性。
📝 摘要（中文）
本综述深入探讨了大型语言模型（LLM），如GPT-3和GPT-4，在金融、医疗和法律等高风险领域的应用。这些领域对专业知识、数据获取和监管合规性有极高要求。综述重点介绍了LLM在增强医疗诊断和治疗方法、创新金融分析以及改进法律解释和合规策略方面的作用。同时，批判性地审视了LLM在这些领域的伦理问题，强调了对透明、公平和稳健的AI系统的需求，并需尊重监管规范。通过对现有文献和实际应用的全面回顾，展示了LLM的变革性影响，并概述了跨学科合作、方法改进和伦理监督的重要性。旨在激发对话，并鼓励未来研究致力于最大限度地发挥LLM的优势，同时减轻其在这些精密领域的风险。此外，创建并持续更新一个阅读清单，以促进未来对LLM在这些关键社会领域的研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在金融、医疗和法律等关键社会领域应用时面临的挑战和机遇。现有方法在这些领域面临数据获取困难、专业知识要求高、监管合规严格以及伦理风险等痛点。这些痛点限制了LLM在这些领域的有效应用和推广。
核心思路：论文的核心思路是对现有关于LLM在金融、医疗和法律领域应用的研究进行系统性的梳理和分析，从而总结出LLM在这些领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。通过对现有文献的综合分析，为研究人员和从业者提供一个全面的参考框架，从而促进LLM在这些领域的进一步研究和应用。
技术框架：该综述论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 文献收集：系统性地收集关于LLM在金融、医疗和法律领域应用的学术论文和技术报告。2) 文献分类：对收集到的文献进行分类，按照应用领域、研究方法和技术特点进行归类。3) 文献分析：对分类后的文献进行深入分析，总结LLM在各个领域的应用现状、面临的挑战和未来的发展方向。4) 案例研究：选取典型的应用案例进行详细分析，展示LLM在实际应用中的效果和价值。5) 伦理讨论：对LLM在这些领域应用可能引发的伦理问题进行讨论，提出相应的解决方案和建议。
关键创新：该综述的关键创新在于其对LLM在金融、医疗和法律等关键社会领域的应用进行了全面的、系统的分析和总结。与现有的综述相比，该综述更加关注LLM在这些高风险领域的特殊挑战和机遇，并对LLM的应用伦理进行了深入的讨论。此外，该综述还提供了一个持续更新的阅读清单，方便研究人员跟踪LLM在这些领域的最新进展。
关键设计：该综述的关键设计在于其采用了系统性的文献综述方法，对大量的学术论文和技术报告进行了深入的分析和总结。此外，该综述还特别关注LLM在这些领域的应用伦理，并提出了相应的解决方案和建议。阅读清单的设计也方便了研究人员跟踪LLM在这些领域的最新进展。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于被综述的论文，本综述本身不涉及这些细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了LLM在金融、医疗和法律领域的应用，并指出了现有研究的局限性和未来的研究方向。它强调了LLM在这些领域的伦理考量，并提供了一个持续更新的阅读清单，为相关领域的研究人员提供了宝贵的资源。具体的性能数据和提升幅度取决于被综述的论文，本综述本身侧重于宏观的分析和总结。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导LLM在金融、医疗和法律等领域的实际应用，例如辅助医疗诊断、风险评估、法律咨询等。通过解决数据隐私、模型偏见等问题，可以提升LLM在这些领域的可靠性和公平性，从而为社会带来更大的价值。未来的研究可以进一步探索LLM与其他技术的融合，例如知识图谱、联邦学习等，以提升LLM在这些领域的应用效果。
📄 摘要（原文）
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}.