論文の概要: EuroCon: Benchmarking Parliament Deliberation for Political Consensus Finding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19558v1
• Date: Mon, 26 May 2025 06:21:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.207932
• Title: EuroCon: Benchmarking Parliament Deliberation for Political Consensus Finding
• Title（参考訳）: 欧州中央銀行(ECB)、欧州議会の政策合意検討を検討-関係者
• Authors: Zhaowei Zhang, Minghua Yi, Mengmeng Wang, Fengshuo Bai, Zilong Zheng, Yipeng Kang, Yaodong Yang,
• Abstract要約: 欧州議会の13年間にわたる2,225の高品質な審議記録から構築された新しいベンチマークであるEuroConを紹介します。 具体的には、ユーロコンは、特定の政治問題、政治的目標、参加政党、権力構造という、各シミュレートされた議会設定を構築するための4つの要素を取り入れている。 最先端モデルでさえ、解像度を3分の2の多数で通過させるような複雑なタスクに満足していないことが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.353539900597674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving political consensus is crucial yet challenging for the effective functioning of social governance. However, although frontier AI systems represented by large language models (LLMs) have developed rapidly in recent years, their capabilities on this scope are still understudied. In this paper, we introduce EuroCon, a novel benchmark constructed from 2,225 high-quality deliberation records of the European Parliament over 13 years, ranging from 2009 to 2022, to evaluate the ability of LLMs to reach political consensus among divergent party positions across diverse parliament settings. Specifically, EuroCon incorporates four factors to build each simulated parliament setting: specific political issues, political goals, participating parties, and power structures based on seat distribution. We also develop an evaluation framework for EuroCon to simulate real voting outcomes in different parliament settings, assessing whether LLM-generated resolutions meet predefined political goals. Our experimental results demonstrate that even state-of-the-art models remain undersatisfied with complex tasks like passing resolutions by a two-thirds majority and addressing security issues, while revealing some common strategies LLMs use to find consensus under different power structures, such as prioritizing the stance of the dominant party, highlighting EuroCon's promise as an effective platform for studying LLMs' ability to find political consensus.
• Abstract（参考訳）: 政治的コンセンサスを獲得することは、社会的ガバナンスの効果的な機能にとって非常に難しい。 しかし、大規模言語モデル(LLM)で表されるフロンティアAIシステムは近年急速に発展しているが、この領域におけるその能力はまだ検討されていない。 本稿では,2009年から2022年までの13年間にわたって,欧州議会の2,225件の高品質な審議記録から構築された新しいベンチマークであるEuroConを紹介する。 具体的には、ユーロコンは、特定の政治問題、政治的目標、参加政党、議席配分に基づく権力構造という、それぞれのシミュレートされた議会設定を構築するための4つの要素を取り入れている。 また,欧州議会における実際の投票結果をシミュレートするためのユーロコンの評価枠組みを開発し,LLM生成決議が予め定義された政治的目標を満たすかどうかを評価する。 実験の結果, 現状のモデルでさえ, LLMが政治的コンセンサスを見出すための効果的なプラットフォームとしてのユーロコンの約束を強調し, 支配政党のスタンスを優先するなど, 異なる権力構造下でのコンセンサスを見出すための共通戦略を明らかにする一方で, 3分の2の多数で解決案を可決したり, セキュリティ問題に対処するといった複雑な課題に満足していないことが明らかとなった。

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