論文の概要: Large Language Models, and LLM-Based Agents, Should Be Used to Enhance the Digital Public Sphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12123v3
• Date: Wed, 02 Jul 2025 01:22:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:56.252995
• Title: Large Language Models, and LLM-Based Agents, Should Be Used to Enhance the Digital Public Sphere
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルとLLMベースのエージェントは、デジタル公開球の強化に使用すべきである
• Authors: Seth Lazar, Luke Thorburn, Tian Jin, Luca Belli,
• Abstract要約: 我々は、大規模言語モデルに基づくレコメンデータが、今日のアテンションアロケーション機械を置き換えることができると論じる。 オープンなWebコンテンツを取り込み、ユーザの自然なインジェクション目標を推測し、反射的嗜好と一致する情報を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.171497648710294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper argues that large language model-based recommenders can displace today's attention-allocation machinery. LLM-based recommenders would ingest open-web content, infer a user's natural-language goals, and present information that matches their reflective preferences. Properly designed, they could deliver personalization without industrial-scale data hoarding, return control to individuals, optimize for genuine ends rather than click-through proxies, and support autonomous attention management. Synthesizing evidence of current systems' harms with recent work on LLM-driven pipelines, we identify four key research hurdles: generating candidates without centralized data, maintaining computational efficiency, modeling preferences robustly, and defending against prompt-injection. None looks prohibitive; surmounting them would steer the digital public sphere toward democratic, human-centered values.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルに基づくレコメンデータが,今日のアテンションアロケーション機構を置き換えることができることを論じる。 LLMベースのレコメンダは、オープンウェブコンテンツを取り込み、ユーザの自然言語の目標を推測し、反射的嗜好と一致する情報を提示する。 適切に設計されており、産業規模のデータ収集なしにパーソナライズを提供し、個人に制御を返却し、クリックスループロキシよりも真のエンドを最適化し、自律的な注意管理をサポートすることができる。 LLM駆動パイプラインに関する最近の研究で、現在のシステムの害の証拠を合成し、中央集権的なデータを持たない候補の生成、計算効率の維持、モデリングの好みの堅牢化、即時注入に対する防御の4つの主要な研究ハードルを特定した。 民主的、人間中心の価値観に向けて、デジタルの公共の領域を推し進めることは、誰も禁じられているようには見えない。

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