Vox Civitas: AI-Powered Civic Action
Notice bibliographique
Résumé
Although artificial intelligence has advanced rapidly, there are still low participation levels, biases, and inability to scale up with civic participation and policy discussion, most digital participation platforms have less than 35 percent response rates, and fewer incorporate citizen views into practical policy results. This paper is a research proposal of an AI-based civic action system, incorporating large language models (LLMs), natural language processing (NLP), and computational social choice algorithms to enable civic deliberation that is large and inclusive, and data-driven. The framework was experimented with 3,000 simulated citizens profile based on the knowledge of participatory design, AI governance, and algorithmic fairness by applying sentiment analysis, topic clustering, and evaluation of the quality of the argument to mediate online discussion. In all stages of simulation and alignment, we used the GPT-3.5-Turbo model as our base LLM. The 3,000 synthetic citizen profiles were generated by conditioning GPT-3.5-Turbo on demographic, policy-interest, and sentiment constraints, and cross-validated with accuracy of 90% using a publicly available participatory-budgeting dataset (OpenPB-2022) to guarantee plausible distribution." The experimental findings show that the accuracy of consensus detection was improved by 27%, the moderate time was diminished by 41%, and the F1-score was 0.89 to detect a common-ground statement, as well as 22% of fairness and inclusivity when using the tool compared to the standard deliberation tools. Our improvements over a RoBERTa-large baseline for moderation and a TF-IDF consensus voter were statistically significant (paired t-test, p<0.05) across 5 runs. These results affirm that it is true that AI-human facilitation can be effectively scaled up to deliberative democracy, without impairing the level of representation or transparency. Expanding on it, the paper presents a new concept, the CivicGPT, the dynamic deliberation engine, that combines the work of the LLM and participatory budgeting with fairness optimization, which is a radical change in the system of ethical and transparent and participatory decisions made by the population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».