Using Large Language Models for Generating Smart Contracts for Health Insurance from Textual Policies

📄 arXiv: 2407.07019v1 📥 PDF

作者: Inwon Kang, William Van Woensel, Oshani Seneviratne

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-09

💡 一句话要点

利用大型语言模型从文本保单生成健康保险智能合约

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 智能合约 健康保险 文本生成代码 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有健康保险流程依赖人工处理文本保单，效率低且易出错，缺乏自动化手段。
  2. 利用大型语言模型（LLMs）自动生成智能合约，将文本保单转化为可执行代码，实现流程自动化。
  3. 实验表明LLMs在生成文本摘要方面表现出色，但生成智能合约代码仍需人工监督，复杂场景尚具挑战。

📝 摘要（中文）

本文探讨了使用大型语言模型（LLMs）从基于文本的保单中生成自动化健康保险流程的应用程序代码。目标是基于区块链的智能合约，因为它们提供不变性、可验证性、可扩展性和无需信任的环境：任意数量的参与者可以使用智能合约，并且他们无需事先建立彼此之间的信任关系。该方法论生成了技术细节不断提高的输出：(1)文本摘要，(2)声明式决策逻辑，和(3)带有单元测试的智能合约代码。研究表明，LLMs擅长任务(1)，并且结构化输出对于验证任务(2)和(3)很有用。声明式语言（任务2）通常用于形式化医疗保健政策，但它们在区块链上的执行并非易事。因此，任务(3)尝试使用智能合约直接自动化该过程。为了评估LLM的输出，提出了完整性、合理性、清晰度、语法和功能代码作为指标。评估采用了来自Medicare官方手册的三个难度递增的健康保险政策（场景）。评估使用了GPT-3.5 Turbo、GPT-3.5 Turbo 16K、GPT-4、GPT-4 Turbo和CodeLLaMA。研究结果证实，LLMs在生成文本摘要方面表现良好。虽然任务(2)-(3)的输出是有用的起点，但它们需要人工监督：在许多情况下，即使是“可运行”的代码也不会产生合理的结果；目标语言的受欢迎程度会影响输出质量；更复杂的场景似乎仍然遥不可及。尽管如此，实验证明了LLMs在将文本过程描述转换为智能合约方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：当前健康保险理赔流程依赖于人工解读文本保单，效率低下且容易出错。将复杂的保险条款转化为可执行的计算机代码，特别是智能合约，是一项挑战。现有方法缺乏自动化的手段，难以应对大量且不断变化的保单条款。

核心思路：利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和代码生成能力，将文本保单自动翻译成智能合约代码。通过分阶段生成不同层次的输出（文本摘要、声明式逻辑、智能合约代码），逐步实现从自然语言到可执行代码的转换。

技术框架：该方法包含三个主要阶段：(1) 使用LLM生成文本保单的摘要；(2) 从摘要中提取声明式决策逻辑；(3) 将决策逻辑转换为智能合约代码，并生成单元测试。整个流程旨在将非结构化的文本信息转化为结构化的、可执行的智能合约。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了使用LLMs直接从文本保单生成智能合约代码的可能性。与传统的手动编写或基于规则的系统相比，LLMs能够更好地理解自然语言的复杂性和细微差别，从而生成更准确、更灵活的智能合约。

关键设计：研究中使用了多种LLMs，包括GPT-3.5 Turbo、GPT-4和CodeLLaMA，并针对不同的任务进行了评估。评估指标包括完整性、合理性、清晰度、语法和功能代码。实验中采用了三个难度递增的健康保险政策作为测试用例，以评估LLMs在不同复杂程度下的表现。没有特别提到损失函数或网络结构，因为重点在于利用现有LLM的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在生成文本摘要方面表现良好。尽管生成的智能合约代码需要人工监督和修正，但LLMs能够为智能合约的开发提供有用的起点。不同LLM的表现存在差异，目标语言的流行程度影响代码质量。更复杂的场景仍面临挑战，但整体实验结果证明了LLMs在文本到智能合约转换方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于健康保险、金融、法律等领域，将复杂的文本合同或政策转化为可自动执行的智能合约，提高业务效率，降低运营成本，并增强透明度和可信度。未来可进一步扩展到其他类型的合同和政策，实现更广泛的自动化。

📄 摘要（原文）

We explore using Large Language Models (LLMs) to generate application code that automates health insurance processes from text-based policies. We target blockchain-based smart contracts as they offer immutability, verifiability, scalability, and a trustless setting: any number of parties can use the smart contracts, and they need not have previously established trust relationships with each other. Our methodology generates outputs at increasing levels of technical detail: (1) textual summaries, (2) declarative decision logic, and (3) smart contract code with unit tests. We ascertain LLMs are good at the task (1), and the structured output is useful to validate tasks (2) and (3). Declarative languages (task 2) are often used to formalize healthcare policies, but their execution on blockchain is non-trivial. Hence, task (3) attempts to directly automate the process using smart contracts. To assess the LLM output, we propose completeness, soundness, clarity, syntax, and functioning code as metrics. Our evaluation employs three health insurance policies (scenarios) with increasing difficulty from Medicare's official booklet. Our evaluation uses GPT-3.5 Turbo, GPT-3.5 Turbo 16K, GPT-4, GPT-4 Turbo and CodeLLaMA. Our findings confirm that LLMs perform quite well in generating textual summaries. Although outputs from tasks (2)-(3) are useful starting points, they require human oversight: in multiple cases, even "runnable" code will not yield sound results; the popularity of the target language affects the output quality; and more complex scenarios still seem a bridge too far. Nevertheless, our experiments demonstrate the promise of LLMs for translating textual process descriptions into smart contracts.