Traduction (partielle) de AI can help humans find common ground in democratic deliberation, par Michael Henry Tessler et al. dans Science, 18 octobre 2024.
Résumé de la rédaction
Pour agir collectivement, les groupes doivent parvenir à un accord ; toutefois, cela peut s’avérer difficile lorsque les participants expriment des opinions très divergentes, mais tout aussi valables les unes que les autres. Tessler et al. ont cherché à déterminer si l’intelligence artificielle (IA) pouvait aider les groupes à parvenir à un consensus lors d’un débat démocratique (voir le Forum politique de Nyhan et Titiunik). Les auteurs ont formé un grand modèle linguistique appelé « Habermas Machine » pour qu’il serve de médiateur IA et aide de petits groupes britanniques à trouver un terrain d’entente lors de discussions sur des questions politiques controversées telles que le Brexit, l’immigration, le salaire minimum, les changements climatiques et la garde d’enfants universelle. Comparés aux médiateurs humains, les médiateurs IA ont produit des déclarations plus acceptables qui ont suscité un large consensus et réduit les divisions au sein des groupes. Les déclarations de l’IA étaient plus claires, plus logiques et plus informatives, sans pour autant écarter les points de vue minoritaires. Ces travaux ont des implications politiques quant au potentiel de l’IA à unifier des groupes profondément divisés. —Ekeoma Uzogara
Résumé structuré
INTRODUCTION
La démocratie, dans sa forme la plus aboutie, repose sur un échange libre et égalitaire de points de vue entre des personnes aux perspectives diverses. La délibération collective peut être efficacement soutenue par des événements structurés, tels que les assemblées citoyennes, mais ces événements sont coûteux, difficiles à mettre en œuvre à grande échelle et peuvent entraîner une inégalité dans la prise en compte des voix. Cette étude examine le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour surmonter ces limites, en utilisant la médiation par l’IA pour aider les gens à trouver un terrain d’entente sur des questions sociales et politiques complexes.
JUSTIFICATION
Nous nous sommes demandé si un système d’IA basé sur des grands modèles linguistiques (LLM) pouvait réussir à saisir les perspectives communes sous-jacentes d’un groupe de participants à une discussion en rédigeant une « déclaration de groupe » que les participants approuveraient collectivement. Inspirés par la théorie de l’action communicative de Jürgen Habermas, nous avons conçu la « machine de Habermas » pour générer de manière itérative des déclarations de groupe basées sur les opinions personnelles et les critiques des utilisateurs individuels, dans le but de maximiser les taux d’approbation du groupe. Au fil de cycles successifs de collecte de données humaines, nous avons utilisé l’ajustement supervisé et la modélisation par récompense pour améliorer progressivement la capacité de la machine Habermas à saisir les perspectives communes. Afin d’évaluer l’efficacité de la délibération médiatisée par l’IA, nous avons mené une série d’expériences auprès de plus de 5 000 participants du Royaume-Uni. Ces expériences ont examiné l’impact de la médiation par l’IA sur la recherche d’un terrain d’entente, l’évolution des points de vue des participants au cours du processus, l’équilibre entre les perspectives minoritaires et majoritaires dans les déclarations de groupe, ainsi que les biais potentiels présents dans ces déclarations. Enfin, nous avons utilisé la « Habermas Machine » pour une assemblée citoyenne virtuelle, évaluant sa capacité à soutenir la délibération sur des questions controversées au sein d’un échantillon démographiquement représentatif de résidents britanniques.
RÉSULTATS
Les déclarations d’opinion de groupe générées par la « Habermas Machine » ont été systématiquement préférées par les membres du groupe à celles rédigées par des médiateurs humains et ont reçu des notes plus élevées de la part de juges externes en matière de qualité, de clarté, de contenu informatif et d’équité perçue. La délibération médiatisée par l’IA a également réduit les divisions au sein des groupes, les positions déclarées par les participants convergeant vers une position commune sur la question après la délibération ; ce résultat ne s’est pas produit lorsque les participants ont échangé leurs points de vue directement, sans médiation. Bien que le soutien à la position majoritaire ait augmenté après la délibération, la machine de Habermas a manifestement intégré les critiques minoritaires dans les déclarations révisées. Nous avons reproduit ces résultats dans une assemblée citoyenne virtuelle, constatant en outre que, lors de la délibération médiatisée par l’IA, les points de vue des groupes de participants avaient tendance à évoluer dans une direction similaire sur des questions controversées. Ces changements n’étaient pas attribuables à des biais de l’IA, ce qui suggère que le processus de délibération a véritablement favorisé l’émergence de perspectives partagées sur des questions sociales et politiques potentiellement polarisantes.
CONCLUSION
Cette recherche démontre le potentiel de l’IA à améliorer la délibération collective en trouvant un terrain d’entente parmi des participants aux points de vue divers. L’approche médiatisée par l’IA est rapide, équitable, évolutive et surpasse les médiateurs humains sur des aspects clés. Plutôt que de simplement faire appel à la majorité, la « Habermas Machine » a largement intégré les voix dissidentes dans les déclarations du groupe. La délibération assistée par l’IA n’est toutefois pas sans risques ; pour garantir un débat équitable et inclusif, des mesures doivent être prises afin de s’assurer que les utilisateurs sont représentatifs de la population cible et prêts à contribuer de bonne foi. Dans ces conditions, l’IA peut être mise à profit pour améliorer la prise de décision collective dans divers domaines, allant des négociations contractuelles et de la résolution de conflits aux discussions politiques et aux assemblées citoyennes. La « Habermas Machine » offre un outil prometteur pour trouver un accord et promouvoir l’action collective dans un monde de plus en plus divisé.
L’IA aide les gens à trouver un terrain d’entente lors des délibérations collectives.
(À gauche) Le médiateur IA utilise les opinions des participants pour générer des déclarations de groupe et affine ces déclarations de manière itérative à la lumière des critiques des participants. (Au centre) Les déclarations du médiateur IA (en violet) recueillent un soutien plus fort que celles rédigées par un médiateur humain (en orange). (À droite) La médiation par l’IA réduit les divisions au sein des groupes après la délibération, contrairement au simple partage d’opinions avec les autres.
Fichier Excel des traductions par Gilles en vrac
Fiches avec les premières phrases (et non seulement les titres)
Les caractères gras dans le texte sont de Gilles.