Tim istraživača veštačke inteligencije sa Guglovom grupom DeepMind London otkrio je da određeni veliki jezički modeli (LLM) mogu poslužiti kao efikasni posrednici između grupa ljudi sa različitim gledištima u vezi sa datom temom. Rad je objavljen u časopisu Science .
Tokom poslednjih nekoliko decenija, političke podele postale su uobičajene u mnogim zemljama – većina je označena kao liberalna ili konzervativna. Pojava interneta poslužila je kao gorivo, omogućavajući ljudima sa obe strane da promovišu svoja mišljenja širokoj publici, izazivajući bes i frustraciju. Nažalost, nisu se pojavila sredstva koja bi raspršila napetost takve političke klime. U ovom novom naporu, tim u DeepMind-u sugeriše da alati AI kao što su LLM mogu popuniti tu prazninu.
Da bi saznali da li LLM mogu poslužiti kao efikasni posrednici, istraživači su obučili LLM zvane Habermas Machines (HM) da služe kao posrednici poslaničkog kluba. Kao deo njihove obuke, LLM su naučeni da identifikuju oblasti preklapanja između gledišta ljudi u suprotstavljenim grupama—ali da ne pokušavaju da promene nečija mišljenja.
Istraživački tim je koristio platformu za crovdsourcing da testira sposobnost svog LLM-a da posreduje. Od volontera je zatraženo da komuniciraju sa HM-om, koji je zatim pokušao da dobije perspektivu o stavovima volontera o određenim političkim temama. HM je zatim izradio dokument u kojem su sumirani stavovi volontera, u kojem se tražilo da se prida veća težina područjima preklapanja između ove dve grupe.
Dokument je potom dat svim volonterima od kojih je zatraženo da daju kritiku, nakon čega je VM modifikovao dokument kako bi uzeo u obzir sugestije. Konačno, volonteri su podeljeni u grupe od šest osoba i naizmenično su služili kao posrednici za kritike izjava koje su upoređivane sa izjavama koje je dao HM.
Istraživači su otkrili da su volonteri 56% vremena ocenili izjave koje je dao HM kao višeg kvaliteta od izjava ljudi. Nakon što su dozvolili volonterima da promisle, istraživači su otkrili da su grupe bile manje podeljene po svojim pitanjima nakon čitanja materijala od HM-a nego čitanja dokumenta od ljudskog posrednika.
