利用大型语言模型进行集体决策

在各种工作场景如会议安排、协作和项目规划中，集体决策至关重要，但由于成员间不同的个人偏好、工作关注点和权力关系，往往具有挑战性。为了解决这一问题，研究团队提出了一种利用大型语言模型促进群体决策的系统，通过管理对话和平衡个人偏好来推动决策。该系统旨在从每位成员与系统的对话中提取个人偏好，并提出满足成员偏好的选项。研究具体将系统应用于企业会议安排。研究创建了合成员工资料并大规模模拟对话，利用大型语言模型评估系统性能，作为开展用户研究的新方法。结果表明，系统实现了高效协调，减少了成员与大型语言模型系统之间的交互。系统随着时间推移不断改进和完善提出的选项，确保以公平的方式满足许多成员的个人偏好。最后，研究进行了一项包含人类参与者的调查研究，以评估系统聚合偏好和推理的能力。研究发现表明，系统在这两个维度上都表现出色。