Politiques dirigées par l'IA : L'avenir de la gouvernance
Une nouvelle plateforme vise à combiner les idées de l'IA avec les valeurs publiques pour une meilleure prise de décision.
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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Table des matières
- Le Besoin d’une Gouvernance Améliorée
- La Proposition Ambitieuse
- Contributions Clés de la Proposition
- Le Transformateur Économique
- Comment Ça Marche ?
- Collecte de Données
- Architecture du Modèle
- Le Législateur IA
- Cadre d'Élicitation des Valeurs
- Tout Rassembler
- L'Interface Utilisateur
- Conception de l'Interface
- Recueillir des Retours
- Mise en Œuvre en Back-End et Sécurité
- Création de la Base de Données
- Mesures de Sécurité
- Mesurer l'Impact
- Recherche sur l’Emploi et le Bien-Être Social
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
L’intelligence artificielle (IA) fait pas mal de bruit ces jours-ci ! Certains sont hyper excités par son potentiel, tandis que d'autres flippent un peu à cause des risques qu’elle pourrait engendrer. Pour s’assurer qu’on tire le meilleur parti de l’IA, surtout qu’elle prend de la puissance, des gens se regroupent pour créer une plateforme de prise de décision politique guidée par l’IA. Cette plateforme a pour but de rassembler des personnes de différents horizons pour prendre de meilleures décisions pour tout le monde.
Le Besoin d’une Gouvernance Améliorée
Avec l'essor de l'IA, on fait face à des menaces et à des opportunités. Certains craignent l'émergence d'IA malveillantes, que ce soit des créations d'humains malintentionnés ou des machines qui déraillent. Pendant ce temps, d'autres s'inquiètent du fait que l'IA donne un avantage aux grosses boîtes et aux institutions gouvernementales. Du coup, il y a un vrai besoin d’une orientation intelligente et réfléchie pour s’assurer que l’IA est utilisée de façon responsable.
En ce moment, le système récompense et fixe des règles qui favorisent les bénéfices rapides, ce qui peut souvent mener à des décisions à court terme. Ça veut dire que les régulations sont souvent à la traîne, intervenant seulement après qu’un truc pas cool soit arrivé. Avec la dernière techno comme les grands modèles de langage (LLMs), attendre ce moment pourrait être risqué. Donc, améliorer nos institutions et leur manière de gérer l’IA est essentiel pour éviter des problèmes inutiles.
La Proposition Ambitieuse
En réponse à ces défis, un plan a été proposé pour créer une plateforme de politique AI collaborative qui fonctionne de manière ouverte. Cette initiative, c'est un peu une collaboration d’esprits, incluant des chercheurs et des universitaires de différents domaines qui veulent bosser ensemble pour une cause commune. L’objectif est de développer des outils qui aident les gouvernements et les organisations à prendre des décisions basées sur les données qui profitent à tout le monde.
Contributions Clés de la Proposition
Le plan décrit trois contributions principales pour réaliser cette vision :
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Un Modèle Multimodal : C'est un modèle sophistiqué qui combine des textes sur les politiques avec des données économiques, aidant à prévoir comment différentes politiques pourraient affecter l'économie.
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Collecte de Perspectives Diverses : La plateforme vise à rassembler une variété d'opinions et d'idées pour faire des propositions politiques bien arrondies qui représentent les intérêts du public.
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Portail Web Convival : Un site web sera mis en place pour rendre le processus législatif plus transparent et inclusif. Il permettra aux utilisateurs de s'engager directement et de voir comment leurs valeurs et opinions façonnent la politique publique.
Le Transformateur Économique
Au cœur de cette plateforme se trouve le “Transformateur Économique”. Cet outil est conçu pour prédire les tendances économiques en analysant diverses sources de données. Il puise des infos dans des séries temporelles économiques, c’est-à-dire qu’il regarde les données sur le long terme – comme le PIB ou les taux d'inflation – en parallèle avec des données textuelles provenant de politiques et de rapports d'actualité.
Comment Ça Marche ?
Le Transformateur Économique utilise une IA plus intelligente pour faire le lien entre les informations textuelles et les prévisions numériques. En comprenant les deux, il peut offrir de meilleures perspectives sur comment les politiques proposées pourraient influencer les indicateurs économiques. Essentiellement, il s'agit de fusionner le meilleur des deux mondes : la puissance analytique des chiffres et la compréhension nuancée du langage.
Collecte de Données
Pour soutenir le Transformateur Économique, un ensemble de données complet sera créé. Cela impliquera de rassembler des données économiques numériques provenant de différentes sources et de les associer à des récits politiques correspondants. L’objectif est de s'assurer que les données soient précises, pertinentes et utiles pour les décideurs.
Architecture du Modèle
Une architecture robuste soutiendra le Transformateur Économique avec la capacité de traiter à la fois des données numériques structurées et un texte non structuré. En affinant les modèles existants et en explorant de nouvelles approches, le Transformateur Économique deviendra un outil puissant pour comprendre les impacts économiques.
Le Législateur IA
En plus du Transformateur Économique, le projet introduit le “Législateur IA”. Ce composant se concentre sur la façon de saisir ce que les gens valorisent quand il s'agit de décisions politiques et de générer des idées de politiques qui reflètent ces valeurs.
Cadre d'Élicitation des Valeurs
Le Législateur IA utilisera des méthodes pour capter les valeurs diverses de la population. Il utilise des simulations pour analyser comment ces valeurs façonnent les préférences pour différentes options politiques.
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Collecte d'Opinions : En simulant les réponses de plusieurs individus, le Législateur IA peut se faire une idée de ce que pense le public. Cette approche de simulation aide à affiner les méthodes de compréhension des valeurs humaines.
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Application des Fondements Moraux : Le système s'appuiera sur différents cadres moraux pour comprendre comment les différentes valeurs se rapportent aux choix politiques. Cela aide à créer des politiques qui peuvent toucher un public plus large.
Tout Rassembler
Le Législateur IA travaille main dans la main avec le Transformateur Économique. En fusionnant les insights de ce que les gens valorisent avec les prévisions basées sur les données, il peut suggérer des politiques qui résonnent avec différents groupes de la société.
L'Interface Utilisateur
Ensuite, l'interface utilisateur, qui est comme une porte amicale invitant les gens à s'engager avec cette plateforme de prise de décision. L’idée, c’est de rendre les données législatives faciles à comprendre, pour que tout le monde, des citoyens curieux aux pros chevronnés, puisse accéder à des infos vitales sans se sentir perdu.
Conception de l'Interface
Dans le monde du design, l’interface sera développée en appliquant des principes d’Interaction Homme-Machine (IHM). Les fonctionnalités incluront :
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Outils d'Élicitation des Valeurs : Les utilisateurs pourront découvrir où ils se situent politiquement grâce à des questions engageantes.
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Options de Génération de Politiques : Les utilisateurs auront le pouvoir d’entrer des sujets ou de télécharger des documents pour des ébauches de politiques générées par l’IA.
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Outils de Simplification : Un agent conversationnel aidera à clarifier le langage législatif complexe en temps réel, rendant ça plus engageant, surtout pour les jeunes.
Recueillir des Retours
Des tests itératifs seront une partie cruciale du processus. Les retours des utilisateurs aideront à affiner l'outil, s’assurant qu'il réponde efficacement aux besoins des utilisateurs.
Mise en Œuvre en Back-End et Sécurité
Tandis que le front-end se concentre sur l'engagement des utilisateurs, le back-end veillera à ce que tout fonctionne sans accroc. Cette partie du projet implique la construction de divers systèmes pour le traitement des données, la gestion et la sécurité.
Création de la Base de Données
Une base de données flexible et robuste sera construite pour stocker toutes les informations sur les utilisateurs, les politiques et les données économiques. Cette base de données devra être efficace pour gérer d’énormes quantités d’infos.
Mesures de Sécurité
Comme cette initiative implique de gérer des données utilisateurs, garantir la sécurité est non négociable. Des mesures seront prises pour protéger les informations des utilisateurs, comme la mise en œuvre de contrôles d'accès et d'authentification solides. La transparence totale concernant l'utilisation des données sera aussi une priorité.
Mesurer l'Impact
Une fois que tout sera en place, analyser l'impact de la plateforme sera essentiel. En suivant comment les politiques sont influencées par l’IA et quelles valeurs résonnent le plus avec le public, la plateforme pourra évoluer et s’améliorer dans le temps.
Recherche sur l’Emploi et le Bien-Être Social
Dans le cadre de cette initiative, la recherche se concentrera aussi sur comment les technologies IA impactent l'emploi et les filets de sécurité sociale. Comprendre le paysage en évolution de la main-d’œuvre à la lumière de l’adoption de l’IA informera les suggestions politiques visant à atténuer les effets négatifs tout en maximisant les bénéfices.
Conclusion
Cette plateforme collaborative de politique AI est un effort ambitieux pour combiner la puissance de l’IA avancée avec les valeurs du public pour une meilleure gouvernance. En créant un cadre qui intègre les insights économiques et les préférences des utilisateurs, l’initiative vise à favoriser un processus de prise de décision plus inclusif, transparent et efficace.
Alors que la technologie continue de changer notre façon de vivre, il est vital de s’assurer que tout le monde a sa place à la table. Avec cette plateforme, on peut espérer un futur où les décideurs politiques peuvent tirer parti du meilleur de l’IA et de la sagesse collective du public pour façonner des politiques qui reflètent vraiment les besoins de la société—peut-être rendant le gouvernement un peu moins confus et beaucoup plus accessible.
Alors, cheers à un avenir plus lumineux et coopératif grâce à l’IA ! Qui sait, un jour, on aura peut-être même un chatbot qui se présentera aux élections. Et si ça arrive, au moins on saura qu’il ne confondra pas les bénéfices à court terme avec des objectifs à long terme !
Source originale
Titre: Creating a Cooperative AI Policymaking Platform through Open Source Collaboration
Résumé: 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.
Auteurs: 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
Dernière mise à jour: 2024-12-09 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.06936
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06936
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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