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Aligning AI with Public Values: Deliberation and Decision-Making for Governing Multimodal LLMs in Political Video Analysis

Created by
  • Haebom

저자

Tanusree Sharma, Yujin Potter, Zachary Kilhoffer, Yun Huang, Dawn Song, Yang Wang

개요

본 논문은 정치적으로 민감한 영상을 중심으로 대규모 언어 모델(LLM)의 거버넌스를 개인 및 집단적 숙의를 통해 조사한 연구이다. 10명의 언론인 인터뷰를 통해 전문가의 영상 해석에 대한 기준을 설정하고, InclusiveAI 플랫폼을 이용하여 114명의 개인이 분산형 자율 조직(DAO) 메커니즘을 통해 민주적 의사결정에 참여하는 숙의를 진행하였다. 전문가는 감정과 서사에 중점을 두는 반면, 일반 대중은 사실의 명확성, 객관성, 감정적 중립성을 우선시하는 등 해석 우선순위에 차이가 있음을 발견하였다. 또한, 다양한 거버넌스 메커니즘(2차 투표 대 가중 투표, 동등 대 20/80 투표권)이 사용자의 AI 행동에 대한 의사결정에 미치는 영향을 조사하여, 투표 방식이 결과에 상당한 영향을 미치며, 2차 투표는 자유민주주의와 정치적 평등에 대한 인식을 강화함을 보였다. 이 연구는 사용자의 관점을 더 잘 포착하기 위한 적절한 거버넌스 메커니즘의 선택 필요성을 강조하고, 다양한 관점이 설계 결정에 의미 있게 반영될 수 있도록 더 넓은 대중 참여를 위한 탈중앙화된 AI 거버넌스를 제시한다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 정치적 내용 처리 방식에 대한 다양한 이해관계자의 관점을 반영할 필요성을 강조한다.
탈중앙화된 AI 거버넌스 모델(DAO)을 통해 더 넓은 대중 참여를 유도할 수 있음을 시사한다.
투표 메커니즘의 선택이 AI 거버넌스 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다. 특히 2차 투표가 정치적 평등에 대한 인식을 강화한다는 점을 시사한다.
전문가와 일반 대중의 정치적 영상 해석 우선순위 차이를 밝혀 AI 개발 시 고려해야 할 중요한 요소를 제시한다.
한계점:
연구 참여자의 대표성에 대한 검토가 필요하다. (114명의 참여자 규모 및 선정 방식에 대한 자세한 설명 부족)
InclusiveAI 플랫폼 자체의 특성이 연구 결과에 미칠 수 있는 영향에 대한 고찰이 필요하다.
다양한 유형의 정치적 영상 및 주제에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요하다.
특정 투표 메커니즘의 장단점에 대한 깊이 있는 분석이 부족하다.
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