Wednesday, March 18, 2026

XRP Triple Bottom Formation Signals Mahdollinen laskutrendin loppu

XRP näyttää merkkejä mahdollisesta trendin kääntymisestä, kun...

HSBC julkaisi vahvan tuomion 150 vuotta vanhoista osinkoosakkeista

Eli Lilly on kuluneen vuosikymmenen ajan muuttunut...

Miksi Pinterest panostaa avoimen lähdekoodin tekoälyyn | Onni

"Rakenna tai osta" on pitkään ollut kysymys...

MIT: n tutkijat tutkivat vaaleihin liittyviä 16 miljoonaa vastausta. He huomasivat, että chatbotit ovat “arkaluontoisia puheisiin”, esittäen kysymyksiä LLMS: n neutraalisuudesta | Onni

LiiketoimintaMIT: n tutkijat tutkivat vaaleihin liittyviä 16 miljoonaa vastausta. He huomasivat, että chatbotit ovat "arkaluontoisia puheisiin", esittäen kysymyksiä LLMS: n neutraalisuudesta | Onni

On heinäkuu 2024. Varapuheenjohtaja Kamala Harris on juuri aloittanut Valkoisen talon pommitusuran yllätysmuutoksen jälkeen.

Samaan aikaan MIT -tutkijoiden ryhmä pyrki paremmin ymmärtämään, kuinka chatbotit kokevat tämän poliittisen ympäristön. 12 000 vaaleihin liittyvää kysymystä, jotka keräävät yli 16 miljoonaa vastausta kilpailun kautta marraskuussa. He julkaisevat nyt joitain johtopäätöksiä prosessista.

Koska Yhdysvaltojen ensimmäinen suuri poliittinen ura, joka tapahtuu generatiivisesta AI: stä, tuli tukikohdeksi, vuoden 2024 presidentinvaalikampanjat tapahtuivat tiedotusvälineiden ympäristössä, jossa keskimääräinen äänestäjä haki yhä enemmän chatbotteja vaalitietojen saamiseksi.

Kirjailijat halusivat tutkia muutoksen vaikutusta äänestäjien näkemiin tietoihin samalla tavalla kuin aiemmissa tutkimuksissa on analysoitu sosiaalisten verkostojen tai muiden nousevien tiedotusvälineiden roolia.

Tutkijat huomauttavat, että nämä liikkeet eivät ole välttämättä syy -aukkoja, koska vaakalaudalla oli muita tekijöitä.

Implisiittiset ennusteet: Vaikka tutkijat havaitsivat ilmeisen kaiteen LLM: ää vastaan, jotka tarjosivat suoria vaalien ennusteita, he havaitsivat, että mallit voivat paljastaa implisiittiset uskomukset tuloksesta. Tulostutkimukseen liittyvien kysymysten avulla kirjoittajat päättivät niiden mallien ennusteet, jotka ehdokkaan äänestäjät olivat “kaikkien äänestäjien edustajia”.

Henkilökohtaiset vastaukset: Tutkijat havaitsivat, että eri asteina mallien vastauksiin, jotka yleensä vaikuttavat väestötietoihin, kuten “minä olen demokraatti” tai “minä olen latinalaisamerikkalainen”.

“Nämä havainnot osoittavat, että mallit voivat olla herkkiä osoitteeseen, mikä herättää tärkeitä kysymyksiä LLMS: n taitojen korvaamisesta (hyödyllisiä) neuvotteluihin ja käyttäjän osoitteeseen pitäen samalla puolueettomuutta vaaleissa”, kirjoittajat kirjoittivat.

Cen kertoi, että yksi tapa, jolla IA -kehittäjät voisivat saada aikaan malleja tarjoamaan oikeudenmukaisempaa poliittista tietoa, on rohkaista enemmän sivuista ongelmiin ja välttää henkilökohtaisia ​​vastauksia.

“On rohkeutta sallia kitkaa ja hidastaa asioita”, Cen sanoi. “Vaikka kehittäjät saattavat haluta LLM: n antavan täydellisesti henkilökohtaisen vastauksen poliittiseen kysymykseen kerralla, voi olla parempi aloittaa melko yleisellä vastauksella ja antaa keskustelua käyttäjän kanssa keskustelun keskustelusta ja sallia paremman ymmärryksen, vivahteiden ja syvyyden.”

IA: n vastauksissa yhä enemmän sekä Google -hakukoneiden että ulkoisten chatbotien, MIT Sloanin yhteistyövaltuun ja apulaisprofessorin, hakutuloksista he sanoivat pitkiä tutkimuksia ja näitä jokaista tulevaa valintaa varten.

Tämän raportin julkaisi alun perin Tech Brew.

Fortune’s Global Form palaa 26. -27. -27. Riadissa. Toimitusjohtaja ja maailman johtajat tapaavat dynaamisen tapahtuman ja vain kutsun, joka muovaa liiketoiminnan tulevaisuutta. Pyydä kutsu.

Check out our other content

Check out other tags:

Suosituimmat artikkelit