論文の概要: Demonstrations of the Potential of AI-based Political Issue Polling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04781v2
- Date: Sat, 26 Aug 2023 16:32:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 23:01:57.108884
- Title: Demonstrations of the Potential of AI-based Political Issue Polling
- Title（参考訳）: aiベースの政治問題ポーリングの可能性の実証
- Authors: Nathan E. Sanders, Alex Ulinich, Bruce Schneier
- Abstract要約: そこで我々は,ChatGPTから人間ライクなサーベイ応答を抽出するための迅速なエンジニアリング手法を開発した。
我々は大規模な実験を行い、人間の調査よりもはるかに低コストで何千ものシミュレーションされた応答を問い合わせる。
ChatGPTは,様々な政策問題について,世論の平均レベルと分布の両方を予測するのに有効である。
しかし、人口レベルでの違いを予想することは成功していない。
- 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: Political polling is a multi-billion dollar industry with outsized influence
on the societal trajectory of the United States and nations around the world.
However, it has been challenged by factors that stress its cost, availability,
and accuracy. At the same time, artificial intelligence (AI) chatbots have
become compelling stand-ins for human behavior, powered by increasingly
sophisticated large language models (LLMs). Could AI chatbots be an effective
tool for anticipating public opinion on controversial issues to the extent that
they could be used by campaigns, interest groups, and polling firms? We have
developed a prompt engineering methodology for eliciting human-like survey
responses from ChatGPT, which simulate the response to a policy question of a
person described by a set of demographic factors, and produce both an ordinal
numeric response score and a textual justification. We execute large scale
experiments, querying for thousands of simulated responses at a cost far lower
than human surveys. We compare simulated data to human issue polling data from
the Cooperative Election Study (CES). We find that ChatGPT is effective at
anticipating both the mean level and distribution of public opinion on a
variety of policy issues such as abortion bans and approval of the US Supreme
Court, particularly in their ideological breakdown (correlation typically
>85%). However, it is less successful at anticipating demographic-level
differences. Moreover, ChatGPT tends to overgeneralize to new policy issues
that arose after its training data was collected, such as US support for
involvement in the war in Ukraine. Our work has implications for our
understanding of the strengths and limitations of the current generation of AI
chatbots as virtual publics or online listening platforms, future directions
for LLM development, and applications of AI tools to the political domain.
(Abridged)
- Abstract（参考訳）: 政治投票は数十億ドルの産業であり、米国や世界中の国々の社会的な軌道に大きな影響を与えている。
しかし、コスト、可用性、正確さを強調する要因によって、問題となっている。
同時に、人工知能(AI)チャットボットは、より洗練された大規模言語モデル(LLM)によって、人間の行動に魅力的なスタンドインとなっている。
aiチャットボットは、議論を呼ぶ問題に対する世論を、キャンペーンや利害団体、世論調査会社によって使われる程度に予測する効果的なツールになるのだろうか?
そこで我々は,チャットgptから人的調査回答を抽出し,人口統計学的要因によって記述された人物の政策質問に対する反応をシミュレートし,順序的数値応答スコアとテキスト的正当化の両方を生成するための迅速な工学的手法を開発した。
大規模な実験を行い、人間の調査よりもはるかに低いコストで、何千というシミュレーション応答をクエリします。
本研究では,シミュレーションデータと協調選挙研究(CES)の人事投票データとの比較を行った。
また,ChatGPTは,中絶禁止や米国最高裁判所の承認などの政策問題,特にそのイデオロギー的ブレークダウン(典型的には85%)において,世論の平均レベルと分布の両方を予想する上で有効であることがわかった。
しかし、人口レベルでの違いを予想することは成功していない。
さらに、ChatGPTは、ウクライナでの戦争への米国の関与支援など、訓練データ収集後に生じた新しい政策問題に過度に一般化する傾向にある。
私たちの研究は、現在の世代のAIチャットボットの強みと限界を仮想公開やオンラインリスニングプラットフォームとして理解すること、LLM開発における今後の方向性、そして政治領域へのAIツールの応用について、私たちの理解に影響を与えています。
(橋渡し)
関連論文リスト
- Biased AI can Influence Political Decision-Making [64.9461133083473]
本稿では、AI言語モデルにおけるパルチザンバイアスが政治的意思決定に及ぼす影響について検討する。
政治的に偏見のあるモデルに晒された参加者は、意見を採用し、AIの偏見と一致した決定を下す可能性が著しく高いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T22:56:00Z) - It is Time to Develop an Auditing Framework to Promote Value Aware Chatbots [3.539967259383779]
我々は、この技術の進歩のスピードは、価値に基づく監査フレームワークを動員し、開発する必要があると論じる。
GPT 3.5 と GPT 4 からの応答は,既存の法則から導出される値と一致せず,一致しない。
この論文は、技術改善のための価値ベースの戦略を推奨して締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T02:15:34Z) - Representation Bias in Political Sample Simulations with Large Language Models [54.48283690603358]
本研究は,大規模言語モデルを用いた政治サンプルのシミュレーションにおけるバイアスの同定と定量化を目的とする。
GPT-3.5-Turboモデルを用いて、米国選挙研究、ドイツ縦割り選挙研究、ズオビアオデータセット、中国家族パネル研究のデータを活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T05:52:26Z) - Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations for Values and Opinions in Large Language Models [61.45529177682614]
我々は,大規模言語モデルにおける価値と意見の制約評価パラダイムに挑戦する。
強制されない場合、モデルが実質的に異なる答えを与えることを示す。
我々はこれらの知見をLLMの価値と意見を評価するための推奨とオープンな課題に抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:00:49Z) - In Generative AI we Trust: Can Chatbots Effectively Verify Political
Information? [39.58317527488534]
本稿では,2つの大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットであるChatGPTとBing Chatの比較分析を行い,政治的情報の正確性を検出する。
AI監査手法を使用して、新型コロナウイルス、ロシアによるウクライナに対する攻撃、ホロコースト、気候変動、LGBTQ+関連の議論の5つのトピックについて、チャットボットが真、偽、および境界線をどう評価するかを調査する。
その結果, ベースライン精度評価タスクにおけるChatGPTの性能が向上し, 72%のケースが事前学習なしで言語平均で正しく評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T15:17:03Z) - Characteristics of ChatGPT users from Germany: implications for the digital divide from web tracking data [2.638878351659023]
本稿では,AIを利用した会話エージェントChatGPTのユーザ特性について検討する。
フルタイムの雇用と、より多くの子どもがChatGPT活動の障壁になることに気付きました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T11:31:54Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z) - The political ideology of conversational AI: Converging evidence on
ChatGPT's pro-environmental, left-libertarian orientation [0.0]
OpenAIは、最先端の対話モデルであるChatGPTを導入した。
本稿では,民主社会の最も重要な意思決定プロセスである政治選挙に焦点を当てる。
われわれはChatGPTの環境的、左自由主義的イデオロギーを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-05T07:13:13Z) - Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.41644538483948]
選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z) - Identification of Twitter Bots based on an Explainable ML Framework: the
US 2020 Elections Case Study [72.61531092316092]
本稿では,ラベル付きTwitterデータに基づくTwitterボット識別システムの設計に焦点をあてる。
Supervised Machine Learning (ML)フレームワークは、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを用いて採用されている。
また、MLモデルの予測を説明するためにShapley Additive Explanations (SHAP)をデプロイした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:12:24Z) - The Threats of Artificial Intelligence Scale (TAI). Development,
Measurement and Test Over Three Application Domains [0.0]
いくつかの世論調査は、自律ロボットと人工知能(FARAI)の公衆の恐怖を頻繁に問う
我々は、AIシステムの4つの機能クラスを考慮し、AIアプリケーションの様々な領域に適用可能な、AIの脅威知覚を測定するためのきめ細かいスケールを提案する。
データは提案されたAIのThreats of AI(TAI)スケールの次元構造と、インジケータの内部一貫性と因子的妥当性をサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T14:15:02Z)
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。