Designing a Virtuous Automated Decision system using multiple agents with Personas and human-in-the-loop
Notice bibliographique
Résumé
This conference contribution was presented by Asma Tajuddin, University of Windsor, Canada. (Qatar International Conference on Debate and Dialogue. An Initiative of QatarDebate 2025).This paper is exploratory and aims to achieve virtuous decision-making in automated systems. Virtuous decision-making in automated systems is attainable by either programming agents with ethical frameworks or principles or by having a human in the loop. Programming AI agents with virtues which make them decide like humans is complex and challenging. The proposed approach is unique as it involves a human in the loop along with multiple agents which have different personas. The model has four agents (4 LLMs) with unique personas and a user (human) interacting with each other to reach a decision. The first input is provided by the user, and the agents simultaneously respond to the user's arguments accordingly to reach a decision. The agents engage in a form of deliberation or debate, where they respond to the user's arguments and provide counter arguments or supporting arguments. As an example, the deliberation model discussed in Scott Aikin and Caleb Clanton's paper on "Developing Group-Deliberative Virtues" is implemented with the user (human) introducing the "lost at sea" scenario. The agents are modelled as virtues like WittyOne, FriendlyOne, Temperate and Courageous, helping the user decide on the things to be chosen for survival at sea. This proposed model can be used to simulate different scenarios and experiments by programming the agents with different personas for virtuous automated decision-making.Other InformationConference information: The 2nd International Conference on Debate & Dialogue : An Initiative of QatarDebate (19 - 20 May 2025, Qatar National Conventions Center - QNCC, Doha - Qatar) License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/See the conference information on the organizer's website: https://qatardebate.org/programs/academic-programs/2nd-icdd/
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».