Коллективный интеллект и его влияние
Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности
Коллективный интеллект улучшает работу групп, организаций и обществ, используя распределенное мышление и координацию, часто с помощью технологий, таких как онлайн-рынки прогнозирования и форумы обсуждений. Большой языковой моделью (LLM), такой как GPT-4, могут привносить важные обсуждения в понимании, этике и потенциале искусственного общего интеллекта, но их влияние на процессы коллективного интеллекта — такие как гражданское участие и межличностное общение — до сих пор в значительной степени не изучено, хотя оно становится все более актуальным в цифровом ландшафте сегодня.
Преимущества и вызовы использования LLM
Исследование рассматривает, как LLM изменяют коллективный интеллект, выделяя преимущества и вызовы, которые они вносят. Авторы, опираясь на идеи из различных областей, подчеркивают потенциальные выгоды и риски, связанные с LLM, а также важные политические последствия и пробелы в исследованиях. Они подчеркивают необходимость дальнейшего изучения того, как LLM могут повлиять на нашу способность к коллективному решению проблем. Исследование завершается выделением критически важных областей внимания для исследователей, законодателей и разработчиков технологий в условиях этого быстро меняющегося окружения.
Применение искусственного интеллекта для повышения коллективного интеллекта
Коллективный интеллект — это способность групп действовать таким образом, что это отражает интеллект, превосходящий интеллект отдельных лиц, особенно в областях, таких как генерация идей, решение проблем и принятие решений.
Различные технологические достижения, в частности LLM, открывают новые возможности для улучшения коллективного интеллекта. Эти модели могут содействовать сотрудничеству, увеличивая доступность и включенность в онлайн-средах.
Риски использования LLM и способы их смягчения
Однако использование LLM также несет риски для коллективного интеллекта. Решения на основе LLM могут уменьшить вклад отдельных лиц в общие платформы знаний, предпочитая эффективность генерации контента LLM. Это может привести к гомогенизации точек зрения и уменьшению функционального разнообразия в группах. Для смягчения этих вызовов важно продвигать по-настоящему открытые LLM, улучшать доступ к вычислительным ресурсам для разнообразных исследований и внедрять контроль за использованием LLM от третьих сторон.
