論文の概要: Can AI mediation improve democratic deliberation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05904v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 16:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:50.029996
• Title: Can AI mediation improve democratic deliberation?
• Title（参考訳）: AIの仲介は民主的熟考を改善するか?
• Authors: Michael Henry Tessler, Georgina Evans, Michiel A. Bakker, Iason Gabriel, Sophie Bridgers, Rishub Jain, Raphael Koster, Verena Rieser, Anca Dragan, Matthew Botvinick, Christopher Summerfield,
• Abstract要約: 我々は、人工知能が幅広い参加、意味ある熟考、政治的平等の「トリレンマ」をナビゲートするのに役立つかどうかを尋ねる。 多様な視点を持つ人々が共通基盤を見つけるのを支援するために設計された,大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムについて検討する。 究極的には、AIによる熟考の約束を完全に実現するためには、経験的、技術的、理論的に幅広い進歩が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.125698716274286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The strength of democracy lies in the free and equal exchange of diverse viewpoints. Living up to this ideal at scale faces inherent tensions: broad participation, meaningful deliberation, and political equality often trade off with one another (Fishkin, 2011). We ask whether and how artificial intelligence (AI) could help navigate this "trilemma" by engaging with a recent example of a large language model (LLM)-based system designed to help people with diverse viewpoints find common ground (Tessler, Bakker, et al., 2024). Here, we explore the implications of the introduction of LLMs into deliberation augmentation tools, examining their potential to enhance participation through scalability, improve political equality via fair mediation, and foster meaningful deliberation by, for example, surfacing trustworthy information. We also point to key challenges that remain. Ultimately, a range of empirical, technical, and theoretical advancements are needed to fully realize the promise of AI-mediated deliberation for enhancing citizen engagement and strengthening democratic deliberation.
• Abstract（参考訳）: 民主主義の強みは、多様な視点の自由かつ平等な交換にある。 幅広い参加、意味ある熟考、政治的平等はしばしば互いに引き離される(Fishkin, 2011)。 我々は、人工知能(AI)が、様々な視点を持つ人々が共通基盤を見つけるのに役立つように設計された、最近の大規模言語モデル(LLM)ベースのシステム(Tessler, Bakker, et al , 2024)の例に取り組み、この「トリレンマ」をどうナビゲートできるかを問う。 本稿では, LLMの導入が, 信頼性向上ツールにもたらす意味について考察し, 拡張性による参加性の向上, 公平な仲介による政治的平等の向上, 信頼に値する情報による有意義な検討の促進について考察する。 残る重要な課題についても指摘しています。 最終的には、市民のエンゲージメントを高め、民主的熟考を強化するためのAIによる熟考の約束を完全に実現するために、実証的、技術的、理論的に幅広い進歩が必要である。

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