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群衆なしの群衆の知恵：視点主義データの非同期熟議のためのソクラテス式LLM（Wisdom of the Crowd, Without the Crowd: A Socratic LLM for Asynchronous Deliberation on Perspectivist Data）

田中専務

拓海先生、最近部下から「データの注釈（annotation）をちゃんとやらないとAIが変な判断をする」と言われましてね。論文で何か良い方法あるんですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！注釈の質はAIの土台です。今回紹介する研究は、群衆で議論する代わりに、大型言語モデル（LLM: Large Language Model）をソクラテス式に対話させ、非同期に熟議を促す方法です。短く言うとコストを下げつつ多様な視点を守る仕組みですよ。

田中専務

なるほど。要は人をたくさん集めて議論させる代わりに機械に議論させると。ですが、現場に入れたら、コストや時間で本当に得かどうか判断したいのです。導入の初期投資はどれくらいか見当つきますか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理できますよ。まず要点を三つでまとめます。1) 同期的な群衆熟議は時間とコストがかかる。2) LLMをソクラテス式に使うと非同期で同様の

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大規模言語モデルによる数学的計算と推論の誤り（Mathematical Computation and Reasoning Errors by Large Language Models） 前の記事 テキスト・レベル・スケッチ共有表現による人間整合型手続き型レベル生成強化学習（Human-Aligned Procedural Level Generation Reinforcement Learning via ... 次の記事

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