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# Computerwissenschaften # Computer und Gesellschaft # Künstliche Intelligenz # Maschinelles Lernen

KI-gesteuerte Politikgestaltung: Die Zukunft der Regierungsführung

Eine neue Plattform will KI-Insights mit öffentlichen Werten kombinieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Aiden Lewington, Alekhya Vittalam, Anshumaan Singh, Anuja Uppuluri, Arjun Ashok, Ashrith Mandayam Athmaram, Austin Milt, Benjamin Smith, Charlie Weinberger, Chatanya Sarin, Christoph Bergmeir, Cliff Chang, Daivik Patel, Daniel Li, David Bell, Defu Cao, Donghwa Shin, Edward Kang, Edwin Zhang, Enhui Li, Felix Chen, Gabe Smithline, Haipeng Chen, Henry Gasztowtt, Hoon Shin, Jiayun Zhang, Joshua Gray, Khai Hern Low, Kishan Patel, Lauren Hannah Cooke, Marco Burstein, Maya Kalapatapu, Mitali Mittal, Raymond Chen, Rosie Zhao, Sameen Majid, Samya Potlapalli, Shang Wang, Shrenik Patel, Shuheng Li, Siva Komaragiri, Song Lu, Sorawit Siangjaeo, Sunghoo Jung, Tianyu Zhang, Valery Mao, Vikram Krishnakumar, Vincent Zhu, Wesley Kam, Xingzhe Li, Yumeng Liu

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KI und Politik - eine KI und Politik - eine Einheit öffentliche Werte. Governance durch KI-Insights und Eine neue Plattform verändert die
Inhaltsverzeichnis

Künstliche Intelligenz (KI) sorgt gerade für ordentlich Aufregung! Während die einen über ihr Potenzial begeistert sind, machen sich andere Sorgen über die Risiken, die sie mit sich bringen könnte. Um das Beste aus der KI herauszuholen, besonders wenn sie immer mächtiger wird, kommen die Leute zusammen, um eine Plattform für KI-gesteuerte Politikgestaltung zu schaffen. Diese Plattform hat das Ziel, Leute aus verschiedenen Hintergründen zusammenzubringen, um bessere Entscheidungen für alle zu treffen.

Der Bedarf an besserer Governance

Mit dem Aufstieg der KI stehen wir vor sowohl Bedrohungen als auch Chancen. Einige Leute haben Angst vor aufmüpfigen KIs, sei es von Menschen, die Schaden anrichten wollen, oder von Maschinen, die aus dem Ruder laufen. Andere machen sich Sorgen, dass KI grossen Konzernen und Regierungsstellen einen Vorteil verschafft. Deshalb gibt es einen echten Bedarf an klugem und durchdachtem Vorgehen, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll genutzt wird.

Momentan sind die Belohnungen und Regeln des Systems auf schnelle Profite ausgerichtet, was oft zu kurzsichtigen Entscheidungen führt. Das bedeutet, dass Vorschriften normalerweise hinterherhinken und erst nach einem Vorfall eingreifen, wenn etwas Schlimmes passiert ist. Mit der neuesten Technik wie grossen Sprachmodellen (LLMs) könnte es riskant sein, auf diesen Moment zu warten. Daher ist es wichtig, unsere Institutionen und den Umgang mit KI zu verbessern, um unnötige Probleme zu vermeiden.

Der ehrgeizige Vorschlag

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde ein Plan ausgearbeitet, um eine offene, kooperative Plattform für KI-Politikgestaltung zu schaffen. Diese Initiative ist wie eine Zusammenarbeit von Denkern, darunter Forscher und Akademiker aus verschiedenen Bereichen, die gemeinsam für eine gemeinsame Sache arbeiten wollen. Das Ziel ist, Werkzeuge zu entwickeln, die Regierungen und Organisationen helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die allen zugutekommen.

Zentrale Beiträge des Vorschlags

Der Plan beschreibt drei Hauptbeiträge, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen:

  1. Ein multimodales Modell: Das ist ein ausgeklügeltes Modell, das Texte zu politischen Massnahmen mit wirtschaftlichen Daten kombiniert, um vorherzusagen, wie sich verschiedene Politiken auf die Wirtschaft auswirken könnten.

  2. Vielfältige Perspektivensammlung: Die Plattform zielt darauf ab, eine Vielzahl von Meinungen und Einsichten zu sammeln, um gut abgerundete politische Vorschläge zu machen, die die Interessen der Öffentlichkeit widerspiegeln.

  3. Benutzerfreundliches Webportal: Eine Webseite wird eingerichtet, um die Politikgestaltung transparenter und inklusiver zu machen. Die Nutzer können direkt mitwirken und sehen, wie ihre Werte und Meinungen die öffentliche Politik beeinflussen.

Die Rolle des Economics Transformer

Im Herzen dieser Plattform liegt der „Economics Transformer“. Dieses Werkzeug soll wirtschaftliche Trends vorhersagen, indem es verschiedene Datenquellen analysiert. Es bezieht Informationen aus wirtschaftlichen Zeitreihen, was bedeutet, dass es Daten über Zeit betrachtet – wie BIP oder Inflationsraten – zusammen mit Textdaten aus politischen Massnahmen und Nachrichtenberichten.

Wie funktioniert das?

Der Economics Transformer nutzt smartere KI, um die Verbindungen zwischen textuellen Informationen und numerischen Vorhersagen herzustellen. Indem er beides versteht, kann er bessere Einblicke geben, wie vorgeschlagene Politiken wirtschaftliche Indikatoren beeinflussen könnten. Im Grunde geht es darum, das Beste aus beiden Welten zu kombinieren: die analytische Kraft von Zahlen und das nuancierte Verständnis von Sprache.

Datensammlung

Um den Economics Transformer zu unterstützen, wird ein umfassendes Datenset erstellt. Das bedeutet, dass numerische Wirtschaftsdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und mit den entsprechenden politischen Erzählungen kombiniert werden. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Daten genau, relevant und nützlich für die politischen Entscheidungsträger sind.

Modellarchitektur

Eine robuste Architektur wird den Economics Transformer unterstützen, um sowohl strukturierte numerische Daten als auch unstrukturierte Texte zu verarbeiten. Durch die Verfeinerung bestehender Modelle und die Erforschung neuer Ansätze wird der Economics Transformer zu einem leistungsstarken Werkzeug, um wirtschaftliche Auswirkungen zu verstehen.

Der KI-Gesetzgeber

Neben dem Economics Transformer stellt das Projekt den „KI-Gesetzgeber“ vor. Diese Komponente konzentriert sich darauf, herauszufinden, was den Menschen bei politischen Entscheidungen wichtig ist, und politische Ideen zu generieren, die diese Werte widerspiegeln.

Wert-Elicitation-Rahmen

Der KI-Gesetzgeber wird Methoden anwenden, um die vielfältigen Werte der Öffentlichkeit zu erfassen. Er nutzt Simulationen, um zu analysieren, wie diese Werte die Präferenzen für verschiedene politische Optionen prägen.

  1. Meinungssammlung: Durch die Simulation der Reaktionen vieler Menschen kann der KI-Gesetzgeber ein Gefühl dafür bekommen, was die Öffentlichkeit denkt. Dieser simulative Ansatz hilft, Methoden zur Erfassung menschlicher Werte zu verfeinern.

  2. Anwendung moralischer Grundlagen: Das System wird auf verschiedenen moralischen Rahmenwerken aufbauen, um zu verstehen, wie verschiedene Werte mit politischen Entscheidungen in Beziehung stehen. Das hilft, Politiken zu schaffen, die ein breiteres Publikum ansprechen.

Alles zusammenbringen

Der KI-Gesetzgeber arbeitet Hand in Hand mit dem Economics Transformer. Indem er Einblicke darüber, was den Menschen wichtig ist, mit datengestützten Prognosen kombiniert, kann er Politiken vorschlagen, die mit unterschiedlichen Gruppen der Gesellschaft resonieren.

Die Benutzeroberfläche

Als nächstes kommt die Benutzeroberfläche, die wie eine freundliche Tür ist, die die Leute einlädt, sich an dieser Politikgestaltungsplattform zu beteiligen. Die Idee ist, legislative Daten leicht nachvollziehbar zu machen, damit jeder, von neugierigen Bürgern bis zu erfahrenen Profis, auf wichtige Informationen zugreifen kann, ohne überwältigt zu werden.

Gestaltung der Schnittstelle

In der Welt des Designs wird die Schnittstelle unter Anwendung von Prinzipien der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) entwickelt. Funktionen werden Folgendes beinhalten:

  • Wert-Elicitation-Tools: Nutzer können durch ansprechende Fragen herausfinden, wo sie politisch stehen.

  • Optionen zur Politikgenerierung: Nutzer haben die Möglichkeit, Themen einzugeben oder Dokumente hochzuladen, um KI-generierte politische Entwürfe zu erhalten.

  • Vereinfachungswerkzeuge: Ein konversationaler Agent wird helfen, komplexe gesetzgeberische Sprache in Echtzeit zu klären, was es besonders für jüngere Zielgruppen ansprechender macht.

Feedback einholen

Iteratives Testen wird ein wichtiger Teil des Prozesses sein. Das Feedback der Nutzer wird dazu beitragen, das Tool zu verfeinern und sicherzustellen, dass es die Bedürfnisse der Nutzer effektiv erfüllt.

Backend-Implementierung und Sicherheit

Während sich das Frontend auf die Nutzerinteraktion konzentriert, sorgt das Backend dafür, dass alles reibungslos läuft. Dieser Teil des Projekts umfasst den Aufbau verschiedener Systeme zur Datenverarbeitung, -verwaltung und -sicherheit.

Datenbank erstellen

Eine flexible und robuste Datenbank wird aufgebaut, um alle Informationen über Nutzer, Politiken und Wirtschaftsdaten zu speichern. Diese Datenbank muss effizient sein, um grosse Mengen an Informationen zu verwalten.

Sicherheitsmassnahmen

Da diese Initiative die Verarbeitung von Nutzerdaten umfasst, ist es unerlässlich, für Sicherheit zu sorgen. Es werden Schritte unternommen, um Benutzerdaten zu schützen, wie die Implementierung starker Authentifizierungs- und Zugriffskontrollmassnahmen. Volle Transparenz über die Datennutzung wird ebenfalls Priorität haben.

Auswirkungen messen

Sobald alles eingerichtet ist, wird es wichtig sein, die Auswirkungen der Plattform zu analysieren. Indem wir verfolgen, wie Politiken von KI beeinflusst werden und welche Werte bei der Öffentlichkeit am stärksten ankommen, wird die Plattform im Laufe der Zeit iterieren und sich verbessern.

Forschung zu Beschäftigung und sozialer Wohlfahrt

Im Rahmen dieser Initiative wird auch die Forschung darauf fokussiert sein, wie KI-Technologien die Beschäftigung und soziale Sicherheitsnetze beeinflussen. Das Verständnis der sich entwickelnden Landschaft der Arbeitswelt im Licht der KI-Akzeptanz wird politische Vorschläge informieren, die darauf abzielen, negative Effekte zu mindern und Vorteile zu maximieren.

Fazit

Diese kooperative KI-Politikgestaltungsplattform ist ein ehrgeiziger Versuch, die Kraft fortschrittlicher KI mit den Werten der Öffentlichkeit für bessere Governance zu verbinden. Durch die Schaffung eines Rahmens, der wirtschaftliche Einblicke und Nutzerpräferenzen integriert, zielt die Initiative darauf ab, einen inklusiveren, transparenteren und effektiveren Politikgestaltungsprozess zu fördern.

Da die Technologie weiterhin verändert, wie wir leben, ist es wichtig, dass jeder einen Platz am Tisch hat. Mit dieser Plattform können wir auf eine Zukunft hoffen, in der Entscheidungsträger das Beste aus der KI und der kollektiven Weisheit der Öffentlichkeit nutzen können, um Politiken zu gestalten, die wirklich den gesellschaftlichen Bedürfnissen entsprechen – vielleicht die Regierung ein bisschen weniger verwirrend und viel nachvollziehbarer machen.

Also, auf eine hellere, kooperative Zukunft dank KI! Wer weiss, vielleicht haben wir eines Tages sogar einen Chatbot, der für das Amt kandidiert. Und wenn das passiert, wissen wir zumindest, dass es keine kurzfristigen Gewinnziele mit langfristigen Zielen verwechseln wird!

Originalquelle

Titel: Creating a Cooperative AI Policymaking Platform through Open Source Collaboration

Zusammenfassung: Advances in artificial intelligence (AI) present significant risks and opportunities, requiring improved governance to mitigate societal harms and promote equitable benefits. Current incentive structures and regulatory delays may hinder responsible AI development and deployment, particularly in light of the transformative potential of large language models (LLMs). To address these challenges, we propose developing the following three contributions: (1) a large multimodal text and economic-timeseries foundation model that integrates economic and natural language policy data for enhanced forecasting and decision-making, (2) algorithmic mechanisms for eliciting diverse and representative perspectives, enabling the creation of data-driven public policy recommendations, and (3) an AI-driven web platform for supporting transparent, inclusive, and data-driven policymaking.

Autoren: Aiden Lewington, Alekhya Vittalam, Anshumaan Singh, Anuja Uppuluri, Arjun Ashok, Ashrith Mandayam Athmaram, Austin Milt, Benjamin Smith, Charlie Weinberger, Chatanya Sarin, Christoph Bergmeir, Cliff Chang, Daivik Patel, Daniel Li, David Bell, Defu Cao, Donghwa Shin, Edward Kang, Edwin Zhang, Enhui Li, Felix Chen, Gabe Smithline, Haipeng Chen, Henry Gasztowtt, Hoon Shin, Jiayun Zhang, Joshua Gray, Khai Hern Low, Kishan Patel, Lauren Hannah Cooke, Marco Burstein, Maya Kalapatapu, Mitali Mittal, Raymond Chen, Rosie Zhao, Sameen Majid, Samya Potlapalli, Shang Wang, Shrenik Patel, Shuheng Li, Siva Komaragiri, Song Lu, Sorawit Siangjaeo, Sunghoo Jung, Tianyu Zhang, Valery Mao, Vikram Krishnakumar, Vincent Zhu, Wesley Kam, Xingzhe Li, Yumeng Liu

Letzte Aktualisierung: 2024-12-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.06936

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06936

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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