Política com Ajuda de IA: O Futuro da Governança
Uma nova plataforma quer unir conhecimentos de IA com valores públicos pra melhorar a tomada de decisões.
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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Índice
- A Necessidade de Uma Governança Melhorada
- A Proposta Ambiciosa
- Contribuições Principais da Proposta
- O Papel do Transformer Econômico
- Como Funciona?
- Coleta de Dados
- Arquitetura do Modelo
- O Legislador de IA
- Estrutura de Elicitação de Valores
- Juntando Tudo
- A Interface do Usuário
- Projetando a Interface
- Coletando Feedback
- Implementação do Backend e Segurança
- Criando o Banco de Dados
- Medidas de Segurança
- Medindo Impacto
- Pesquisa sobre Emprego e Bem-Estar Social
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A inteligência artificial (IA) tá dando o que falar ultimamente! Enquanto tem gente animada com seu potencial, outros tão preocupados com os riscos que ela pode trazer. Pra garantir que a gente tire o máximo proveito da IA, especialmente com seu crescimento, a galera tá se unindo pra criar uma plataforma de tomada de decisões com IA. O objetivo é juntar pessoas de diferentes áreas pra tomar decisões melhores pra todo mundo.
A Necessidade de Uma Governança Melhorada
Com a ascensão da IA, a gente enfrenta tanto ameaças quanto oportunidades. Tem quem tenha medo do surgimento de IAs descontroladas, seja por causa de pessoas mal-intencionadas ou máquinas que saem do controle. Enquanto isso, outros se preocupam com como a IA dá vantagem pra grandes empresas e governos. Por isso, rola uma necessidade real de orientações inteligentes e pensadas pra garantir que a IA seja usada de forma responsável.
Atualmente, as recompensas e regras do sistema tão inclinadas pra lucros rápidos, o que pode levar a decisões equivocadas. Isso significa que as regulamentações geralmente demoram pra aparecer, só surgindo depois que algo ruim acontece. Com as tecnologias mais recentes, como os grandes modelos de linguagem (LLMs), esperar por esse momento pode ser arriscado. Então, melhorar nossas instituições e como elas lidam com a IA é essencial pra evitar problemas desnecessários.
A Proposta Ambiciosa
Em resposta a esses desafios, foi elaborado um plano pra criar uma plataforma cooperativa de políticas de IA que funcione de forma aberta. Essa iniciativa é como uma colaboração de ideias, juntando pesquisadores e acadêmicos de várias áreas que querem trabalhar juntos por um objetivo comum. O aim é desenvolver ferramentas que ajudem governos e organizações a tomar decisões baseadas em dados que beneficiem a todos.
Contribuições Principais da Proposta
O plano destaca três contribuições principais pra tornar essa visão uma realidade:
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Um Modelo Multimodal: Esse é um modelo sofisticado que combina texto sobre políticas com dados econômicos, ajudando a prever como diferentes políticas podem afetar a economia.
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Coleta de Perspectivas Diversas: A plataforma visa reunir uma variedade de opiniões e ideias pra fazer sugestões de políticas bem redondas que representem os interesses do público.
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Portal Web Amigável: Um site será criado pra tornar a tomada de decisões mais transparente e inclusiva. Ele permitirá que os usuários se envolvam diretamente e vejam como seus valores e opiniões moldam a política pública.
O Papel do Transformer Econômico
No coração dessa plataforma tá o “Transformer Econômico.” Essa ferramenta é projetada pra prever tendências econômicas analisando várias fontes de dados. Ela capta informações de séries temporais econômicas, ou seja, olha os dados ao longo do tempo – como PIB ou taxas de inflação – junto com dados textuais de políticas e reportagens.
Como Funciona?
O Transformer Econômico usa IA mais inteligente pra conectar as informações textuais com previsões numéricas. Ao entender ambos, ele pode oferecer melhores insights sobre como as políticas propostas podem influenciar indicadores econômicos. Basicamente, é sobre unir o melhor dos dois mundos: o poder analítico dos números e a compreensão sutil da linguagem.
Coleta de Dados
Pra apoiar o Transformer Econômico, um conjunto de dados abrangente será criado. Isso vai envolver coletar dados econômicos numéricos de várias fontes e emparelhá-los com narrativas de políticas correspondentes. O objetivo é garantir que os dados sejam precisos, relevantes e úteis pra quem toma decisões.
Arquitetura do Modelo
Uma arquitetura robusta vai suportar o Transformer Econômico com a capacidade de processar tanto dados numéricos estruturados quanto texto não estruturado. Refinando modelos existentes e explorando novas abordagens, o Transformer Econômico vai se tornar uma ferramenta poderosa pra entender os impactos econômicos.
O Legislador de IA
Junto com o Transformer Econômico, o projeto introduz o “Legislador de IA.” Esse componente se concentra em descobrir o que as pessoas valorizam quando se trata de decisões políticas e gerar ideias de políticas que reflitam esses valores.
Estrutura de Elicitação de Valores
O Legislador de IA vai usar métodos pra capturar os valores diversos do público. Ele usa simulações pra analisar como esses valores moldam preferências por diferentes opções de políticas.
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Coleta de Opiniões: Ao simular as respostas de várias pessoas, o Legislador de IA pode ter uma noção do que o público pensa. Essa abordagem de simulação ajuda a refinar métodos pra entender valores humanos.
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Aplicação de Fundamentos Morais: O sistema vai se basear em diferentes estruturas morais pra entender como vários valores se relacionam com as escolhas de políticas. Isso ajuda a criar políticas que podem atender a um público mais amplo.
Juntando Tudo
O Legislador de IA trabalha em conjunto com o Transformer Econômico. Ao unir insights do que as pessoas valorizam com previsões baseadas em dados, ele pode sugerir políticas que ressoam com diferentes grupos da sociedade.
A Interface do Usuário
Agora vem a interface do usuário, que é como uma porta amigável convidando a galera a se envolver com essa plataforma de tomada de decisões. A ideia é tornar os dados legislativos fáceis de entender, pra que todo mundo, desde cidadãos curiosos até profissionais experientes, consiga acessar informações vitais sem se sentir sobrecarregado.
Projetando a Interface
Na vibe do design, a interface será desenvolvida aplicando princípios de Interação Humano-Computador (HCI). As funcionalidades vão incluir:
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Ferramentas de Elicitação de Valores: Usuários podem descobrir onde estão em termos políticos através de perguntas envolventes.
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Opções de Geração de Políticas: Usuários terão o poder de inserir tópicos ou fazer upload de documentos pra rascunhos de políticas gerados pela IA.
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Ferramentas de Simplificação: Um agente conversacional vai ajudar a esclarecer a linguagem legislativa complexa em tempo real, tornando tudo mais envolvente, especialmente pra audiência mais jovem.
Coletando Feedback
Testes iterativos serão uma parte crucial do processo. O feedback dos usuários vai ajudar a refinar a ferramenta, garantindo que ela atenda efetivamente às necessidades dos usuários.
Implementação do Backend e Segurança
Enquanto a parte frontal foca no envolvimento do usuário, o backend garantirá que tudo funcione direitinho. Essa parte do projeto envolve a construção de vários sistemas pra processamento, gerenciamento e segurança de dados.
Criando o Banco de Dados
Um banco de dados flexível e robusto será criado pra armazenar todas as informações sobre usuários, políticas e dados econômicos. Esse banco de dados vai precisar ser eficiente pra gerenciar uma grande quantidade de informações.
Medidas de Segurança
Como essa iniciativa lida com dados de usuários, garantir a segurança é essencial. Medidas serão tomadas pra proteger as informações dos usuários, como implementar autenticações fortes e controles de acesso. A transparência total sobre o uso dos dados também será uma prioridade.
Medindo Impacto
Uma vez que tudo esteja configurado, analisar o impacto da plataforma será essencial. Mantendo o acompanhamento de como as políticas são afetadas pela IA e quais valores ressoam mais com o público, a plataforma vai iterar e melhorar com o tempo.
Pesquisa sobre Emprego e Bem-Estar Social
Como parte dessa iniciativa, a pesquisa também vai focar em como as tecnologias de IA impactam o emprego e as redes de segurança social. Compreender o cenário em evolução da força de trabalho à luz da adoção da IA vai informar sugestões de políticas que visam mitigar efeitos negativos enquanto maximizam os benefícios.
Conclusão
Essa plataforma cooperativa de políticas de IA é um esforço ambicioso pra combinar o poder da IA avançada com os valores públicos pra uma governança melhor. Criando uma estrutura que integra insights econômicos e preferências dos usuários, a iniciativa visa promover um processo de tomada de decisões mais inclusivo, transparente e eficaz.
Conforme a tecnologia continua mudando nosso jeito de viver, é vital garantir que todo mundo tenha um lugar à mesa. Com essa plataforma, a gente pode esperar um futuro onde os tomadores de decisão possam aproveitar o melhor da IA e a sabedoria coletiva do público pra moldar políticas que realmente reflitam as necessidades da sociedade—talvez tornando o governo um pouco menos confuso e muito mais acessível.
Então, cheers pra um futuro mais brilhante e cooperativo graças à IA! Quem sabe, um dia a gente até tenha um chatbot concorrendo a um cargo. E se isso acontecer, pelo menos a gente vai saber que não vai confundir motivações de lucro a curto prazo com objetivos de longo prazo!
Fonte original
Título: Creating a Cooperative AI Policymaking Platform through Open Source Collaboration
Resumo: 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.
Autores: 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
Última atualização: 2024-12-09 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.06936
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06936
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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