• 大規模なテキスト分析は課題がある
  • 経済学者にとって、大規模なテキスト分析のためのLLMsは有望
  • 近年の研究では、LLMsが人間のコーダーよりも優れた結果を示す
  • LLMsはコスト効率的かつアクセスしやすい解決策を提供
  • LLMsの性能は今後も向上し、人間のコーダーとの性能差が拡大する可能性がある

LLMsは大規模なテキスト分析において強力でコスト効率的なツールとして将来性を示しています。研究結果は、LLMsが幅広いタスクで一貫してアウトソースされた人間のコーダーを上回っていることを示しています。これらの知見は、LLMsをテキスト分析に活用することの利点を強調し、現在の自然言語処理技術が研究者や実務家が高度なテキスト分析手法を手軽に取り入れることができる地点に達していることを示唆しています。さらに、新しい世代のLLMsが進化を続けるにつれて、人間のコーダーとこれらのモデルとの性能差が拡大する可能性が高まり、LLMsは経済学者にとってますます価値のあるリソースとなるでしょう。

元記事: https://voxeu.org/voxeu/columns/generative-ai-replacement-human-coders-large-scale-complex-text-analysis-new-evidence