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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 roleta francesa ☀️ 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 melhorarroleta francesaprópria 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 roleta francesa 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 roleta francesa consultas públicas dos EUA na ☀️ política da IA (consulta publica), pesquisadores no startup Imbue descobriram

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    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 ☀️ roleta francesa 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

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    . 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 roleta francesa 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 roleta francesa 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 roleta francesa 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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