論文の概要: 'Generative CI' through Collective Response Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00672v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 18:59:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 16:50:15.354293
- Title: 'Generative CI' through Collective Response Systems
- Title（参考訳）: 集団応答システムによる「世代CI」
- Authors: Aviv Ovadya
- Abstract要約: 集団応答システム」は、生成的集団知能(CI)ファシリテーションプロセスの一種である。
彼らは「世代投票(generative voting)」の形式を可能にし、投票と投票の選択肢の両方がグループによって提供される。
本稿では,そのようなシステムの構造,プロセス,特性,原則を定義し,共通言語を開発することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: How can many people (who may disagree) come together to answer a question or
make a decision? "Collective response systems" are a type of generative
collective intelligence (CI) facilitation process meant to address this
challenge. They enable a form of "generative voting", where both the votes, and
the choices of what to vote on, are provided by the group. Such systems
overcome the traditional limitations of polling, town halls, standard voting,
referendums, etc. The generative CI outputs of collective response systems can
also be chained together into iterative "collective dialogues", analogously to
some kinds of generative AI.
Technical advances across domains including recommender systems, language
models, and human-computer interaction have led to the development of
innovative and scalable collective response systems. For example, Polis has
been used around the world to support policy-making at different levels of
government, and Remesh has been used by the UN to understand the challenges and
needs of ordinary people across war-torn countries. This paper aims to develop
a shared language by defining the structure, processes, properties, and
principles of such systems.
Collective response systems allow non-confrontational exploration of divisive
issues, help identify common ground, and elicit insights from those closest to
the issues. As a result, they can help overcome gridlock around conflict and
governance challenges, increase trust, and develop mandates. Continued progress
toward their development and adoption could help revitalize democracies,
reimagine corporate governance, transform conflict, and govern powerful AI
systems -- both as a complement to deeper deliberative democratic processes and
as an option where deeper processes are not applicable or possible.
- Abstract（参考訳）: 質問に答えたり、決断を下すために、何人(同意しないかもしれない)が集まってもらおうか?
集団応答システム」は、この課題に対処するための生成的集団知能(CI)ファシリテーションプロセスの一種である。
彼らは「世代投票(generative voting)」の形式を可能にし、投票と投票の選択肢の両方がグループによって提供される。
このようなシステムは、投票、市役所、標準投票、住民投票などの伝統的な制限を克服している。
集団応答システムの生成CI出力は、ある種の生成AIと類似した反復的な「協調対話」にチェーンすることもできる。
推薦システム、言語モデル、人間とコンピュータの相互作用を含むドメイン間の技術的進歩は、革新的でスケーラブルな集団応答システムの開発につながった。
例えば、polisは各国の政府レベルで政策立案を支援するために世界中で使われており、国連は戦争に苦しんだ国々の一般市民の課題やニーズを理解するためにremeshを使っている。
本稿では,そのようなシステムの構造,プロセス,特性,原則を定義し,共通言語を開発することを目的とする。
集団応答システムは、分断問題に対する非会議的探索を可能にし、共通点の特定を助け、問題に最も近いものからの洞察を導き出す。
結果として、対立やガバナンスの課題に対するグリッドロックの克服、信頼の向上、義務の展開を支援することができる。
彼らの開発と採用に向けた継続的な進歩は、民主主義を活性化し、企業のガバナンスを再定義し、コンフリクトを変革し、強力なAIシステムを統治する上で役立ちます。
関連論文リスト
- Toward Democracy Levels for AI [4.048639768405042]
我々は、あるドメインにおける決定が民主的に行われる程度を評価するための「民主主義レベル」フレームワークを提供する。
このフレームワークは (i) 民主的なAI、多元的AI、および公的なAIエコシステムのロードマップで定義するために、 (ii) 難しいAIガバナンスの質問に対する意思決定の正当性を高める必要がある組織を指導するために、 (iii) AI組織を評価して責任を負うことを目指す人々による粗悪品として使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:37:45Z) - From Experts to the Public: Governing Multimodal Language Models in Politically Sensitive Video Analysis [48.14390493099495]
本稿では,大規模言語モデル(MM-LLM)の個人的および集団的検討を通じて,ガバナンスについて検討する。
筆者らは,まず10人のジャーナリストにインタビューを行い,専門家によるビデオ解釈のベースライン理解を確立した。第2に,包括的.AIを用いた議論に携わる一般市民114名を対象にした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:17:38Z) - Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。
学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。
トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z) - SADAS: A Dialogue Assistant System Towards Remediating Norm Violations
in Bilingual Socio-Cultural Conversations [56.31816995795216]
SADAS(Socially-Aware Dialogue Assistant System)は、会話が敬意と理解で広がることを保証するためのシステムである。
本システムの新しいアーキテクチャは,(1)対話に存在する規範のカテゴリを特定すること,(2)潜在的な規範違反を検出すること,(3)違反の深刻さを評価すること,(4)違反の是正を目的とした対策を実施すること,を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T08:54:21Z) - PICK: Polished & Informed Candidate Scoring for Knowledge-Grounded
Dialogue Systems [59.1250765143521]
現在の知識接地対話システムは、生成された応答を人間に好まれる品質に合わせるのに失敗することが多い。
我々は,世代別再描画フレームワークであるPolseed & Informed Candidate Scoring (PICK)を提案する。
対話履歴に関連性を維持しつつ,より忠実な応答を生成するためのPICKの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:27:09Z) - Large Language Models for Information Retrieval: A Survey [58.30439850203101]
情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。
近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。
LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T12:47:22Z) - Generative AI trial for nonviolent communication mediation [0.0]
ChatGPTは、従来の認定トレーナーの代わりに、入力文を仲介する可能性をテストするために使用された。
結果は、まだ実用レベルには達していないが、生成AIの応用には可能性があることを示唆している。
生成型AIを用いたNVCメディエーションの普及が、ミックスバイオティクス社会の早期実現につながることが期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-07T06:19:29Z) - A Liquid Democracy System for Human-Computer Societies [0.0]
本稿では,「流動民主主義」の原則を支持する評価システムの設計と実装について述べる。
このシステムは「重み付き液体ランク」アルゴリズムに基づいており、社会のメンバーによって交換される明示的、暗黙的な格付けの異なる種類を利用している。
本システムは,オンライン・マーケットプレース・ケースのシミュレーション・モデリングの助けを借りて,生のソーシャルネットワークデータに対して評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T15:57:49Z) - Multi-AI Complex Systems in Humanitarian Response [0.0]
比較的単純な現実世界の人道的応答シナリオにおいても、マルチAIシステムがいかにして発生しうるかを説明し、潜在的に創発的で不正な行動を引き起こす。
本論文は、人道的対応の分野におけるこのトピックに関する最初の展示として、意識を高め、このドメインの展望を探究し、より広いコミュニティにおける今後の仕事の出発点を提供するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T03:01:21Z) - Multiscale Governance [0.0]
ヒトデミクスは、異なるシステムを結ぶ経路のために伝播する。
システムの脆弱性や堅牢性は、この複雑なシステムのネットワークがどのように管理されているかによって異なります。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T19:23:44Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。