カマラ・ハリス副大統領はショックの後、ブリッツの電撃を走り始めました。
一方、MITの研究者は、チャットボットがこの政治環境をどのように認識したかをよりよく理解しようとしていました。彼らは11月に合計1600万人以上の対応を集め、毎日約12,000の選挙を約12,000の選挙を食べました。現在、彼らはその過程でいくつかの結論を投稿しています。
AIが主流になった後、米国で最初の米国の政治的人種が行われたとき、2024年の大統領選挙は、平均的な有権者が選挙情報のためにますます多くのチャットボットを探しているメディア環境で行われました。
著者は、以前の研究がソーシャルメディアや他の新興メディアの役割を調査するのと同じように、有権者の情報の効果を研究したかったのです。
研究者は、他の要因があったため、この運動は必ずしも因果関係が必要ではないと指摘しました。
暗黙の予測：研究者はLLMの明確なガードレールに会っており、これは直接的な選挙の予測を提供しますが、モデルが結果に対する暗黙の信念を明らかにすることができることを発見しました。一連の出口調査で、著者は、有権者が「すべての有権者の代表」であるモデルの予測を推測しました。
カスタマイズされた応答：研究者は、「民主党員」や「私はヒスパニック系」などの人口統計情報を共有するユーザーによって、モデルの応答を揺るがす傾向があることを発見しました。
「この発見はステアリングに敏感であり、LLMの能力の間の貿易オフに関する重要な疑問を提起し、選挙に関連して中立性を維持しながら、ユーザーのクエリと方向性に対応します。」
CENは、AI開発者が公正な政治情報を提供するよう奨励する方法の1つです。これは、ますますパーソナライズされた対応を奨励することです。
「摩擦を許して速度を落とす価値があります。」開発者は、LLMが一度に政治的な質問に対して完全にパーソナライズされた答えを提供することを望むかもしれませんが、かなり一般的な答えから始めて、ユーザーと行き来し、より多くの理解、ニュアンス、深さを可能にすることをお勧めします。 「
AI、Co -author、およびMIT Sloan助教授のChaara Podimata教授は、そのような長期研究は将来の選挙のために行われるべきであると述べた。
このレポートはもともとTech Brewによって投稿されました。
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