Feb, 2023

通过集体响应系统实现的生成式计算智能

PDF
TL;DR本文介绍了一种名为 “群体响应系统” 的基于集体智慧的决策过程，可以帮助人们跨越传统投票、公投等方式限制，探索分裂性议题、建立共识以及促进治理。这些系统已经得到广泛的应用，例如在不同级别的政策制定和解决战争时代国家的困难和需求中，具有较高的可扩展性。本文旨在共同定义这些系统的结构、流程、特性和原则，并将其应用于民主治理、企业治理、冲突转化和强大的人工智能系统的治理。
collective response systemsgenerative votingcollective intelligencepolicy-makingconflict resolution
发现论文，激发创造
  • 人工智能集体智能工程：概念和视角调查

    本文对计算机科学家和工程师的角度提供了一张集体智能研究的地图，涵盖了初步概念、基本概念和主要研究视角，旨在识别人工和计算集体智能工程研究的机遇和挑战。

    Apr, 2023

  • 生成社会选择

    社会选择理论在传统上只适用于在少数预定的选择中进行选择，而不适用于更复杂的决策，如集体选择一项文本陈述。我们引入生成式社会选择，这是一个将社会选择理论的数学严谨性与大型语言模型生成文本和推断偏好的能力相结合的框架。这个框架将增强人工智能民主进程的设计分为两个组成部分：首先，证明在具有 oracle 查询条件下，该过程满足严格的表征保证；其次，通过实验证实可以使用大型语言模型近似实现这些查询。我们通过将这个框架应用于生成一系列陈述的问题来说明它，这些陈述代表以自由形式文本表达的意见，例如在线协商过程中。

    Sep, 2023

  • 可解释的计算创意

    本文提出了一套设计原则，旨在支持计算创造性系统与人类创造合作者更好地协作、创作并学习，包括提供双向沟通渠道，解释其创作过程和决策，支持想法，并从讨论中进一步改进其创作过程。

    May, 2022

  • 协同构思中的增强集体智能：议程和挑战

    研究探讨使用增强的集体智能的应用，结合人类和大型语言模型在协同创意中的表现，进一步介绍了一个名为 Polis 的实时集合工具，并总结出三个挑战以期设计并完成实验。

    Mar, 2023

  • 生成式 AI 投票：公平的集体选择对 LLM 偏见和不一致性具有韧性

    通过对超过 50K 个大型语言模型 (GPT 3、GPT 3.5 和 Llama2) 在 81 个现实世界投票选举中的高逼真模拟，我们展示了不同大型语言模型在复杂的偏好选举格式中存在偏见和显著的不一致性，与简单且一致的多数选举相比。公平的投票聚合方法，如均等份额，被证明是双赢的：对人类来说更公平的投票结果与更公平的人工智能代表相结合。这一新颖的潜在关系对于在低投票率和由人工智能代表支持的进步场景中的民主韧性至关重要：通过恢复高度代表性且更为公平的投票结果，可以缓解棄權选民的问题。这些见解为科学家、政策制定者和公民提供了在解释和缓解民主创新中的人工智能风险方面的重要基础。

    May, 2024

  • 超越提示：探索混合启发式合作创新系统的设计空间

    本研究探讨了人工智能生成系统的不同工作模式，包括人机协作生成，以及探究人们对于这些模式的偏好和使用体验。我们的实验表明，覆盖更广阔的设计空间可以提高用户的满意度和成就感，而谨慎的介入和解释可以更好的适应不同技能水平的用户。

    May, 2023

  • 合作多智能体系统中的泛化

    本研究探讨了合作多智能体系统中的组合泛化现象及其理论基础，在引入线性依赖性的动态性能的基础上研究了泛化界限，并在团队能力的奖励上扩展了结果，同时通过多智能体强化学习框架在各种领域进行了实证分析，并提出了多智能体算法向确保组合泛化方面的重要需求。

    Jan, 2022

  • 智能互联网：提升通讯和智能的集体优势

    通过 5G 和 6G 的发展，连接更广泛的事物和智能，培育集体智慧，支持信息经济元语言，从而推进信息网络，提升通信和智能水平。

    Apr, 2019

  • 非暴力沟通调解的生成人工智能试验

    以非暴力沟通为基础，利用生成型人工智能在社会分歧和冲突的各种情景中进行同情给予，并通过观察、感受、需求和请求等四个过程来调解输入句子，研究结果表明生成型人工智能有潜力应用，但目前尚不具备实际水平，建议改进包括添加模型回应、重新学习修订后的回应、为每个过程明确适当的术语，并重新询问所需信息，生成型人工智能的使用将初期有助于协助认证培训师、准备和审查活动和研讨会，并在未来支持数字民主、平台合作社和网络人类社会合作系统中的共识建立和合作行为，希望广泛使用生成型人工智能进行非暴力沟通调解能早日实现混合生物社会。

    Aug, 2023

  • 城市规划中的多发生代理集体决策：肯德尔广场翻修案例研究

    本研究开发了一个多成生成智能体系统模拟 Kendall Square Volpe 大楼重建的社区决策过程。通过与当地利益相关者的访谈，我们的模拟中包括了不同程度的通信、人口统计数据和生活价值触发的智能体。结果显示智能体之间的通信改善了集体推理，而人口统计数据和生活价值的包含导致了更明显的意见分歧。这些发现凸显了人工智能在理解复杂社会互动和决策过程方面的潜在应用，为 Kendall Square 等多样环境中的城市规划和社区参与提供了宝贵的见解。

    Feb, 2024