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O chapéu é o papel da IA na democracia? É apenas um vulcão deepfakes e desinformação. Ou pode – como 🌛 muitos ativistas, até mesmo laboratórios AI estão apostando - ajudar a consertar uma doença do sistema político envelhecimento ou betano aposta minima 🌛 que os cortes são ajudadas por meio dos sistemas políticos antigos para corrigir problemas sociais no Reino Unido A administração 🌛 britânica parece pensar numa tecnologia capaz melhorarbetano aposta minimaprópria Democracia Britânica; ela prevê também criar modelos públicos (LLMs) com base 🌛 nos processos administrativos mais importantes:
LLMs, o paradigma da IA que tomou a tempestade mundo desde lançamento de 2024 do ChatGPT 🌛 foram explicitamente treinados para resumir e distilar informações. E agora eles podem processar centenas ou até milhares páginas texto 🌛 por vez dos funcionários betano aposta minima um momento O governo britânico executa cerca 700 consultas públicas ao ano (um uso óbvio 🌛 é ajudar analisar as dezenas das várias submissões individuais recebidas antes deles). Infelizmente enquanto isso os grandes jornais têm uma 🌛 forma muito boa...
Primeiro problema: se você está fazendo uma consulta pública, quer saber o que pensa a população e não 🌛 ouvir do LLM. Em seu estudo detalhado sobre uso de LLMs para analisar submissões betano aposta minima consultas públicas dos EUA na 🌛 política da IA (consulta publica), pesquisadores no startup Imbue descobriram
Riscos
Uma forma estreita de regulação que pressupõe a IA será usada, 🌛 e visa reduzir os danos causados por isso. Problemas semelhantes surgem quando se pede aos modelos para unir ideias encontradas 🌛 betano aposta minima todo o corpo das submissões sumarizantes? E até mesmo as LLM mais capazes trabalhando com corpos muito grandes do 🌛 texto são susceptíveis à fabricação - isto é: fazer coisas não estava na fonte...
Segundo problema: se você está pedindo ao 🌛 público para a entrada, que quer ter certeza de ouvir realmente da
Todos os
. Em qualquer tentativa de aproveitar as percepções 🌛 da grande população – o que alguns chamam inteligência coletiva - você precisa estar particularmente atento não apenas aos pontos 🌛 do acordo, mas também à dissensão e betano aposta minima particular a outliers (outra coisa). Simplificando: maioria das submissões convergirá para temas 🌛 semelhantes; algumas oferecerão uma visão incomum!
Os LLMs são há adeptos a representar o "centro de massa" das observações betano aposta minima alta 🌛 frequência. Mas eles ainda não estão igualmente bons para pegar um conteúdo com alto sinal e baixa freqência, onde muito 🌛 do valor dessas consultas poderia estar (e diferenciar isso da baixo-frequência). E na verdade você provavelmente pode testar isto por 🌛 si mesmo ”. Da próxima vez que estiver pensando comprar algo pela Amazon ou simplesmente quiser fazer uma análise rápida 🌛 dos comentários gerados pelo AI;
Claro, porque os LLMs têm um desempenho ruim betano aposta minima alguma tarefa agora não significa que eles 🌛 sempre o farão. Estes podem ser problemas solúveis de participação AI mesmo se ainda Não forem resolvidos e obviamente quanto 🌛 isso tudo depende do quê você está tentando fazer? Qual é a finalidade da consulta pública; E por qual motivo 🌛 deseja usar as IAM para apoiá-las Se acha então uma questão crucial: Por Que razão essas consultas públicas são 🌛 tão simples como aquelas feitas com base no governo – Uma espécie inconseca disso!
Mas, talvez ao contrário do vice-primeiro ministro 🌛 britânico da multidão de primeiro Ministro s pesquisadores explorando a promessa AI para democracia acreditam que LLM'S devem criar uma 🌛 integração mais profunda entre pessoas e poder; não apenas outra camada complexa burocracia automatizada com filtros independevelmente filtrando o público. 🌛 Democracia é fundamentalmente um prática comunicativa: seja através das consultas públicas ou por meio dos nossos votos públicos – mas 🌛 também pelo debate na esfera pública - comunicação deve ser como as populações deveriam manter seus representantes sob controle realmente 🌛 se isso fosse possível?
Se esses são seus benchmarks, então a tendência dos LLM de elidir nuances para fabricar suas próprias 🌛 informações resumidamente bem como ignorar entradas com baixa frequência mas alto sinal deve dar razão suficiente pra arquivá-las por enquanto.
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