Un ami m'a partagé cet article : Google’s DeepMind is building an AI to keep us from hating each other .

L'article contient un lien vers le papier de recherche dont parle l'article : https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq2852.

Voici le document PDF qui se trouve en lien de cet article : AI can help humans find common ground in democratic deliberation.

J'ai fait une recherche sur arXiv de chaque auteur de ce papier de recherche :

• Michael Henry Tessler
• Daniel Jarrett
• Hannah Sheahan
• Martin J. Chadwick
• Raphael Koster
• Georgina Evans
• Lucy Campbell-Gillingham
• Tantum Collins
• David Parkes
• Matthew Botvinick
• Christopher Summerfield

Suite à cela, j'ai découvert les preprint suivants :

• Can LLMs advance democratic values?
• Human-centered mechanism design with Democratic AI
• Fine-tuning language models to find agreement among humans with diverse preferences
• Human-centered mechanism design with Democratic AI
• How will advanced AI systems impact democracy?

#JaiLu "Les mathématiques de l'argument d'autorité #DébattonsMieux" de Lê Nguyên Hoang, je trouve cela très intéressant, bien que, après une première lecture, je n'aie saisi qu'une infime partie de l'article.

L'article présente un théorème bayésien qui stipule :

• Si vous êtes bayésien,
• si vous supposez qu'une autorité a eu accès aux mêmes données que vous et à plus encore,
• si vous êtes sûr que l'autorité parle de manière honnête,
• si vous pensez qu'une autorité est aussi bayésienne avec le même a priori que vous, alors vous devez croire tout ce que l'autorité dit.

#JaiDécouvert John Geanakoplos, Herakles Polemarchakis et John Harsanyi cités dans cet article.