論文の概要: Generative Social Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01291v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 23:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 20:23:36.988330
• Title: Generative Social Choice
• Title（参考訳）: 創造的社会選択
• Authors: Sara Fish, Paul G\"olz, David C. Parkes, Ariel D. Procaccia, Gili Rusak, Itai Shapira, Manuel W\"uthrich
• Abstract要約: 本稿では、社会的選択理論の厳密さと、テキストを生成して好みを外挿する大規模言語モデルの能力を組み合わせる枠組みである生成的社会的選択を紹介する。 本稿では,この枠組みを自由形式テキストとして表現された意見を表す文のスレートを生成する問題に適用することによって説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.23505343152816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditionally, social choice theory has only been applicable to choices among a few predetermined alternatives but not to more complex decisions such as collectively selecting a textual statement. We introduce generative social choice, a framework that combines the mathematical rigor of social choice theory with large language models' capability to generate text and extrapolate preferences. This framework divides the design of AI-augmented democratic processes into two components: first, proving that the process satisfies rigorous representation guarantees when given access to oracle queries; second, empirically validating that these queries can be approximately implemented using a large language model. We illustrate this framework by applying it to the problem of generating a slate of statements that is representative of opinions expressed as free-form text, for instance in an online deliberative process.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、社会的選択理論は、いくつかの所定の選択肢のうちの選択のみに適用されるが、集合的にテキスト文を選択するようなより複雑な決定には適用されない。 本稿では,社会的選択理論の数学的厳密性と,テキスト生成と外挿的選好能力を組み合わせた枠組みである生成的社会的選好について紹介する。 このフレームワークは、AIによって強化された民主的プロセスの設計を2つのコンポーネントに分割する。まず、プロセスがオラクルクエリへのアクセスを与えられたときに厳密な表現を保証することを証明する。 この枠組みは、例えばオンラインの熟考プロセスにおいて、自由形式の文章として表現された意見を表す文のスレートを生成する問題に適用することで説明する。

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