通过社会客观函数将民主价值观嵌入社交媒体人工智能

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越来越多的证据表明，排序社交媒体动态的人工智能系统对放大党派敌意负有重要责任。我们引入了一种将经过验证的社会科学构念转化为人工智能客观函数的方法，称为“社会客观函数”，并将其应用于反民主态度这一政治科学构念。我们创建了一个民主态度模型来估计社交媒体帖子推广反民主态度的程度，并在三项研究中进行了测试。在研究1中，我们通过手动标注社交媒体帖子（N=1,380）的反民主态度分数（alpha=.895）测试了几种基于这些分数的动态排序条件，发现移除（d=.20）和降低动态排名（d=.25）减少了参与者的党派敌意，同时没有影响他们的体验和参与度。在研究2中，我们通过创建民主态度模型扩大了手动标签的规模，发现其与手动标签高度一致（rho=.75）。最后，在研究3中，我们复制研究1，使用民主态度模型而非手动标签测试其态度和行为影响（N=558），再次发现使用社会客观函数的动态降级减少了党派敌意（d=.25）。该方法提出了一种利用社会科学理论和方法减轻社交媒体人工智能社会危害的新策略。