論文の概要: Digital Homunculi: Reimagining Democracy Research with Generative Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00826v1
- Date: Sun, 1 Sep 2024 19:57:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 08:51:29.914799
- Title: Digital Homunculi: Reimagining Democracy Research with Generative Agents
- Title（参考訳）: Digital Homunculi: 生成エージェントによる民主主義研究の再考
- Authors: Petr Specian,
- Abstract要約: 民主的実験における現状の限界を緩和するためのGenAI支援研究の可能性について検討する。
適切な注意を払って実施すれば、合成データの利点が欠点を上回る可能性が高いと私は思う。
本論文は、民主主義研究におけるGenAI支援手法の開発と実施における学際協力の呼びかけから締めくくっている。
- 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: The pace of technological change continues to outstrip the evolution of democratic institutions, creating an urgent need for innovative approaches to democratic reform. However, the experimentation bottleneck - characterized by slow speed, high costs, limited scalability, and ethical risks - has long hindered progress in democracy research. This paper proposes a novel solution: employing generative artificial intelligence (GenAI) to create synthetic data through the simulation of digital homunculi, GenAI-powered entities designed to mimic human behavior in social contexts. By enabling rapid, low-risk experimentation with alternative institutional designs, this approach could significantly accelerate democratic innovation. I examine the potential of GenAI-assisted research to mitigate current limitations in democratic experimentation, including the ability to simulate large-scale societal interactions and test complex institutional mechanisms. While acknowledging potential risks such as algorithmic bias, reproducibility challenges, and AI alignment issues, I argue that the benefits of synthetic data are likely to outweigh their drawbacks if implemented with proper caution. To address existing challenges, I propose a range of technical, methodological, and institutional adaptations. The paper concludes with a call for interdisciplinary collaboration in the development and implementation of GenAI-assisted methods in democracy research, highlighting their potential to bridge the gap between democratic theory and practice in an era of rapid technological change.
- Abstract（参考訳）: 技術革新のペースは、民主的制度の進化を超越し続けており、民主的改革に対する革新的なアプローチに対する緊急の需要を生み出している。
しかし、遅いスピード、高いコスト、限られたスケーラビリティ、倫理的リスクを特徴とする実験のボトルネックは、長い間民主主義研究の進歩を妨げてきた。
本稿では,ジェネラル・人工知能(GenAI)を応用して,社会環境における人間の行動の模倣を目的としたディジタル・ホムンキュリ(GenAI)のシミュレーションにより合成データを生成する手法を提案する。
オルタナティブな制度設計による迅速で低リスクな実験を可能にすることで、このアプローチは民主的イノベーションを著しく加速する可能性がある。
我々は、民主的実験における現在の限界を緩和するためのGenAI支援研究の可能性について検討する。
アルゴリズムバイアスや再現性の問題,AIアライメントの問題といった潜在的なリスクを認めながら,適切な注意を払って実施すれば,合成データのメリットが欠点を上回る可能性が高い,と私は考えています。
既存の課題に対処するために, 技術的, 方法論的, 制度的な適応を幅広く提案する。
本稿では、民主主義研究におけるGenAI支援手法の開発と実施における学際的協力を求めるとともに、急速な技術変革の時代における民主的理論と実践のギャップを埋める可能性を強調した。
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