AI-辅助审议可帮助持不同观点者找到共同点

一项新的研究显示，与人相比，人工智能（AI）工具可以通过更有效地总结某团体的集体看法来帮助持不同观点的人找到共同点。通过生成可传达多数者看法的陈述，并同时纳入少数派的观点，AI 可产生参与者首选的意见；与人类调解者所书写的意见相比，它们被认为含有更多的信息，更为清晰且公正。人类社会因多种观点而得到充实，但人们采取集体行动的先决条件是共识。通过自由交流观点而发现共识通常很困难。集体审议则可能进展缓慢，难以缩放规模，并且可能无法对不同声音给予同等关注。 受到最近演示（这些演示显示：大型语言模型（LLMs）可有效地总结在公开辩论平台上的不同观点）的启发，谷歌 DeepMind 的 Michael Tessler 和同事探索了 AI 调解者是否可以通过帮助那些没有共识的人感到分裂不那么严重，他们的观点也被人听到并能找到共同点而支持审议过程。

在其基于英国的研究中（该研究涉及在众包平台上的数千人），作者要求参与人就复杂而重要的话题书写其意见。在某个迭代过程中（该过程还包括各小组参与者通过相会来谈论各种问题），参与人将其私人意见提交给经过培训以产生“小组陈述”的LLM，该“小组陈述”专注于提升共有观点。调解人也同时撰写了这些团组陈述。参与者可以同时审阅 AI-和人类生成的群体陈述；他们所考虑的并非这些陈述是否与他们自己的观点完全保持一致，而是这些陈述是否代表了公平审议过程的结果。AI 调解者的陈述受到参与人首肯的时间占 56％，而人类调解者的该百分比则为 44％。据作者报告，这一结果部分是因为 AI 生成的陈述在尊重多数人立场的同时也纳入了反对者的声音。作者在一个有英国参与者（他们更精确地反映了英国人口的多样性）的真实样本中复制了他们的结果（找到了类似的结果）：AI 调解者所生成的团组陈述比人类调节者的陈述更受到人们的喜爱。作者说：“……[由该 AI 工具] 提供的主要转化机会……是它促进了时效性强、公平且可扩展的集体审议。”他们说，他们的新型集体审议方法可以规避面对面辩论的某些局限性；他们还同时指出，这也可能会错失来自面对面讨论的其他优势，其中包括与其他讨论者建立人际关系的机会。