論文の概要: Large Language Models (LLMs) as Agents for Augmented Democracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03452v3
• Date: Tue, 30 Jul 2024 09:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 21:43:34.830320
• Title: Large Language Models (LLMs) as Agents for Augmented Democracy
• Title（参考訳）: 民主化のためのエージェントとしての大規模言語モデル(LLM)
• Authors: Jairo Gudiño-Rosero, Umberto Grandi, César A. Hidalgo,
• Abstract要約: 我々は、市民の嗜好に関するデータを増やすために、既成のLLMを微調整した拡張民主主義システムについて検討する。 被験者の個人の政治的選択と参加者の全サンプルの集合的選好の両方をLLMが予測する精度を推定するために、列車試験のクロスバリデーション・セットアップを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.491009626125319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore an augmented democracy system built on off-the-shelf LLMs fine-tuned to augment data on citizen's preferences elicited over policies extracted from the government programs of the two main candidates of Brazil's 2022 presidential election. We use a train-test cross-validation setup to estimate the accuracy with which the LLMs predict both: a subject's individual political choices and the aggregate preferences of the full sample of participants. At the individual level, we find that LLMs predict out of sample preferences more accurately than a "bundle rule", which would assume that citizens always vote for the proposals of the candidate aligned with their self-reported political orientation. At the population level, we show that a probabilistic sample augmented by an LLM provides a more accurate estimate of the aggregate preferences of a population than the non-augmented probabilistic sample alone. Together, these results indicates that policy preference data augmented using LLMs can capture nuances that transcend party lines and represents a promising avenue of research for data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 我々は、2022年ブラジル大統領選挙の2大候補の政府プログラムから抽出された政策について、市民の嗜好に関するデータを増やすために、既成のLLMを微調整した拡張民主主義システムについて検討する。 被験者の個別の政治的選択と参加者の全サンプルの集合的選好の両方をLLMが予測する精度を推定するために、列車試験のクロスバリデーション・セットアップを使用する。 個人レベルでは、LLMは「バンドルルール」よりもサンプルの選好からより正確に予測できることが分かり、市民は常に、自己報告された政治的指向に沿った候補者の提案に投票するであろうと仮定する。 人口レベルでは, LLMにより増強された確率的標本は, 人口の集合的嗜好を, 増大しない確率的標本単独よりも正確に推定できることが示されている。 これらの結果から, LLMを用いた政策選好データにより, パーティーラインを超越したニュアンスを捕捉し, データの増大に向けた将来的な研究の道筋を示すことが示唆された。

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