AI-Facilitated Collective Judgements
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저자
Manon Revel, Theophile Penigaud
개요
본 논문은 집단 선호도의 공통점을 찾기 위한 오래된 및 새롭게 제안된 계산 프레임워크의 설계 선택을 분석하고, 기술적 및 규범적 측면에서의 잠재적 미래 영향을 조사합니다. AI 지원 선호도 유도를 여론 조사의 역사적 역할 내에서 위치시키고, 선호도는 의사 결정 맥락에 의해 형성되며 객관적으로 포착되는 경우는 드물다는 점을 강조합니다. 이러한 점을 염두에 두고, 집단 의지를 위한 합리적인 표현, 의미 부여 및 합의 추구를 촉진하기 위한 발견 도구로서 AI가 지원하는 집단 판단을 탐구합니다. 동시에, 구속력 있는 결정을 가능하게 하거나, 점진적인 권한 박탈을 조장하거나, 정치적 결과를 사후 합리화하는 것과 같이 위험하게 잘못된 사용에 대해 경고합니다.
시사점, 한계점
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시사점: AI를 활용한 집단 선호도 도출 및 집단 판단의 가능성과 그에 따른 합의 도출 및 의미 부여의 효용성 제시. 합리적인 집단 의지 표현 도구로서 AI의 잠재력 확인.
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한계점: AI 기반 집단 의사결정의 구속력 있는 적용, 권한 박탈, 정치적 결과 사후 합리화 등의 위험성 경고. 선호도의 객관적 포착의 어려움으로 인한 한계 존재. AI 시스템의 편향성 및 윤리적 문제에 대한 고려 부족.
