Telegram Group & Telegram Channel
Разрешит ли ИИ неразрешимые политические споры? Техножурналист Роб Хорнинг рассказывает о новых проектах на базе машинного обучения, которые помогают небольшим группам достичь консенсуса. И настроен он скептически: автоматизацию публичной сферы сложно отличить от технологичной тотальной слежки.

Согласно социологу Юргену Хабермасу, публичная сфера — это место, где производится консенсус. С одной стороны, консенсус не дан заранее — люди сами должны его создать через серию коммуникативных действий. Или, проще говоря, договориться друг с другом — найти убедительные аргументы и придумать компромисс между ними. С другой стороны, в теории Хабермаса не существует никакой вышестоящей инстанции, которая могла бы этот консенсус валидировать. Консенсус рационален — но только постольку, поскольку его произвели рациональные коммуникативные действия.

Недавно в Google создали «Хабермас-машину». Это большая языковая модель, которая, по задумке разработчиков, ускоряет производство согласия в политических вопросах. Вот как она работает: допустим, есть группа людей с политическими разногласиями. Сначала нейросеть собирает мнения у каждого отдельного участника — и, опираясь на эти данные, генерирует некое «усредненное» высказывание. Участники выставляют ему оценки — по ним модель понимает, достигнут ли компромисс. Процесс повторяется до тех пор, пока оценки не достигнут максимума.

Еще один пример — недавний прототип приложения для манипуляции общественным мнением. По задумке разработчиков, оно поможет запускать вирусные информационные кампании в социальных медиа — и так менять реальность. Пользователям рассылаются пуш-уведомления с готовыми текстами, а им остается только их запостить.

Проблема таких «Хабермас-машин» в том, что они, как пишет Хорнинг, подменяют политику псевдо-физикой. То есть некими законами природы, данными свыше — и с которыми нам остается только согласиться. Только место «природы» здесь занимает черная коробка алгоритмов.

Но если вчитаться в самого Хабермаса, то станет понятно, что идея автоматизированной публичной сферы противоречит сама себе. В этих проектах ИИ занимает место высшей инстанции, валидирующей или отвергающий решения сообщества. А Хабермас в своей теории как раз пытался избавиться от этой фигуры рационального суверена.

Еще одна проблема — прагматическая. Разработчики из Google утверждают, что их проект призван помочь сообществу перейти от слов к политическому действию. Но в реальности достижение консенсуса не предшествует действию — а, скорее, идет бок о бок с ним. Если между участниками нет доверия и они не умеют самостоятельно решать конфликты, то их действия быстро потеряют согласованность.



group-telegram.com/againstthedigital/184
Create:
Last Update:

Разрешит ли ИИ неразрешимые политические споры? Техножурналист Роб Хорнинг рассказывает о новых проектах на базе машинного обучения, которые помогают небольшим группам достичь консенсуса. И настроен он скептически: автоматизацию публичной сферы сложно отличить от технологичной тотальной слежки.

Согласно социологу Юргену Хабермасу, публичная сфера — это место, где производится консенсус. С одной стороны, консенсус не дан заранее — люди сами должны его создать через серию коммуникативных действий. Или, проще говоря, договориться друг с другом — найти убедительные аргументы и придумать компромисс между ними. С другой стороны, в теории Хабермаса не существует никакой вышестоящей инстанции, которая могла бы этот консенсус валидировать. Консенсус рационален — но только постольку, поскольку его произвели рациональные коммуникативные действия.

Недавно в Google создали «Хабермас-машину». Это большая языковая модель, которая, по задумке разработчиков, ускоряет производство согласия в политических вопросах. Вот как она работает: допустим, есть группа людей с политическими разногласиями. Сначала нейросеть собирает мнения у каждого отдельного участника — и, опираясь на эти данные, генерирует некое «усредненное» высказывание. Участники выставляют ему оценки — по ним модель понимает, достигнут ли компромисс. Процесс повторяется до тех пор, пока оценки не достигнут максимума.

Еще один пример — недавний прототип приложения для манипуляции общественным мнением. По задумке разработчиков, оно поможет запускать вирусные информационные кампании в социальных медиа — и так менять реальность. Пользователям рассылаются пуш-уведомления с готовыми текстами, а им остается только их запостить.

Проблема таких «Хабермас-машин» в том, что они, как пишет Хорнинг, подменяют политику псевдо-физикой. То есть некими законами природы, данными свыше — и с которыми нам остается только согласиться. Только место «природы» здесь занимает черная коробка алгоритмов.

Но если вчитаться в самого Хабермаса, то станет понятно, что идея автоматизированной публичной сферы противоречит сама себе. В этих проектах ИИ занимает место высшей инстанции, валидирующей или отвергающий решения сообщества. А Хабермас в своей теории как раз пытался избавиться от этой фигуры рационального суверена.

Еще одна проблема — прагматическая. Разработчики из Google утверждают, что их проект призван помочь сообществу перейти от слов к политическому действию. Но в реальности достижение консенсуса не предшествует действию — а, скорее, идет бок о бок с ним. Если между участниками нет доверия и они не умеют самостоятельно решать конфликты, то их действия быстро потеряют согласованность.

BY ⅁‌‌‌‌ garage.digital




Share with your friend now:
group-telegram.com/againstthedigital/184

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Recently, Durav wrote on his Telegram channel that users' right to privacy, in light of the war in Ukraine, is "sacred, now more than ever." Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. 'Wild West' And indeed, volatility has been a hallmark of the market environment so far in 2022, with the S&P 500 still down more than 10% for the year-to-date after first sliding into a correction last month. The CBOE Volatility Index, or VIX, has held at a lofty level of more than 30.
from sa


Telegram ⅁‌‌‌‌ garage.digital
FROM American