本論文では、大規模言語モデル(LLM)を用いて無線スペクトル規制プロセスを効率化する方法について述べている。
まず、LLMを活用できる主な領域として以下を挙げている:
利害関係者との協議: LLMを使ってこれまでの協議内容を要約し、潜在的な懸念事項を把握することで、協議プロセスを加速できる。また、協議文書の作成にもLLMを活用できる。
ルールのコード化: 複雑な無線スペクトル規制をLLMを使ってプログラムコードに変換し、自動化することができる。これにより、規制の理解と適用が容易になる。
知識ベースに基づく質問応答: LLMを使えば、膨大な規制文書や技術仕様の中から迅速に関連情報を抽出し、複雑な問い合わせに対して包括的な回答を提供できる。
LLMエージェントによる自動化: LLMをエージェントとして訓練し、ライセンス発行・更新、共存検討、干渉苦情対応などの定型業務を自動化できる。ただし、人間による監視と最終的な判断は不可欠である。
一方で、LLMの活用にはバイアスの問題、不正確性、自動化バイアスなどの課題もある。これらの課題に対処するため、LLMの出力に対する人間による検証と修正が重要となる。
最後に、具体的な適用事例として以下を紹介している:
これらの取り組みから得られた教訓として、効率的な情報検索、適切なメタデータ管理、非構造化データの前処理の重要性、人間による監視の必要性などが示された。
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