論文の概要: Large Language Models in Politics and Democracy: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04498v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 15:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:00:23.626854
• Title: Large Language Models in Politics and Democracy: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 政治と民主主義における大規模言語モデル:包括的調査
• Authors: Goshi Aoki,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、政策作成、政治コミュニケーション、分析、ガバナンスなど、様々な分野に可能性を提供する。 LLMは、政治プロセスにおける効率性、傾倒性、意思決定を向上させる機会を提供する。 また、バイアス、透明性、説明責任に関する課題も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The advancement of generative AI, particularly large language models (LLMs), has a significant impact on politics and democracy, offering potential across various domains, including policymaking, political communication, analysis, and governance. This paper surveys the recent and potential applications of LLMs in politics, examining both their promises and the associated challenges. This paper examines the ways in which LLMs are being employed in legislative processes, political communication, and political analysis. Moreover, we investigate the potential of LLMs in diplomatic and national security contexts, economic and social modeling, and legal applications. While LLMs offer opportunities to enhance efficiency, inclusivity, and decision-making in political processes, they also present challenges related to bias, transparency, and accountability. The paper underscores the necessity for responsible development, ethical considerations, and governance frameworks to ensure that the integration of LLMs into politics aligns with democratic values and promotes a more just and equitable society.
• Abstract（参考訳）: 生成型AIの進歩、特に大きな言語モデル(LLM)は、政治と民主主義に大きな影響を与え、政策作成、政治コミュニケーション、分析、ガバナンスなど、さまざまな領域に可能性を提供する。 本稿では、政治におけるLLMの最近および潜在的応用について、その約束と関連する課題について検討する。 本稿では, LLMが立法プロセス, 政治コミュニケーション, 政治分析にどのように利用されているかを検討する。 さらに、外交・国家安全保障・経済・社会モデリング・法的応用におけるLLMの可能性について検討する。 LLMは、政治プロセスにおける効率性、傾倒性、意思決定を向上する機会を提供する一方で、バイアス、透明性、説明責任に関する課題も提示する。 この論文は、LLMの政治への統合が民主的価値観と整合し、より公正で公平な社会を促進するために、責任ある開発、倫理的考察、ガバナンスの枠組みの必要性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
  大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
• Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [73.25935570218375]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。 異なるLLMや言語にまたがるイデオロギー的姿勢の顕著な多様性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T04:02:30Z)
• Can LLMs advance democratic values? [0.0]
  LLMは、形式的な民主的意思決定プロセスから明確に守るべきである、と我々は主張する。 非公式な公共の場を強化するのに役立てることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T23:24:06Z)
• Decoding Large-Language Models: A Systematic Overview of Socio-Technical Impacts, Constraints, and Emerging Questions [1.1970409518725493]
  この記事では、倫理的考察とともに、社会に肯定的な影響を与える可能性のある適用領域を強調します。 これには、開発に関する責任ある考慮、アルゴリズムの改善、倫理的課題、社会的影響が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T14:36:30Z)
• A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
  大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。 我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。 本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T16:11:35Z)
• Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas: A Survey [27.689403365365685]
  大規模言語モデル(LLM)は近年,多種多様な言語モデリングタスクにおいて,相容れない成功を収めている。 本稿では,著作権侵害などの長年の課題から,真偽や社会規範といった新たな問題まで,LLMに関連する倫理的課題を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T07:55:01Z)
• A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
  大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。 我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。 これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T22:43:02Z)
• Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models [56.883423489203786]
  大規模言語モデル(LLM)の政治的指向性について,8つのトピックのスペクトルにわたって検討する。 我々の調査は、中絶からLGBTQ問題まで8つのトピックにまたがるLLMの政治的整合性について考察している。 この結果から,ユーザはクエリ作成時に留意すべきであり,中立的なプロンプト言語を選択する際には注意が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T04:02:24Z)
• Modelling Political Coalition Negotiations Using LLM-based Agents [53.934372246390495]
  我々は、新しいNLPタスクとして連立交渉を導入し、それを大規模言語モデルに基づくエージェント間の交渉としてモデル化する。 我々は、欧州政党の宣言とこれらの国における多数の選挙に関する連立協定を含む多言語データセット「POLCA」を導入する。 本稿では、政党間の連立交渉の過程をシミュレートし、その結果を予測するために、階層的なマルコフ決定プロセスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T21:28:06Z)
• Inducing Political Bias Allows Language Models Anticipate Partisan Reactions to Controversies [5.958974943807783]
  本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたデジタル談話における政治的偏見の理解の課題に対処する。 本稿では,Partisan Bias Divergence AssessmentとPartisan Class Tendency Predictionからなる包括的分析フレームワークを提案する。 以上の結果から,感情的・道徳的ニュアンスを捉えたモデルの有効性が明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T08:57:53Z)

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。