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我们的信息和通信环境未达到网络全球通信可能服务的理想。识别其病理的所有原因很困难，但是现有的推荐系统很可能发挥作用。在本文中借鉴了计算哲学的规范工具，并由自然语言处理和推荐系统的经验和技术见解所告知，我们为另一种方法提供了道德案例。我们认为，现有的推荐人会激励质量监视，集中力量，行为狭窄的牺牲品以及损害用户代理。不仅试图避免完全避免算法，或者要对当前范式进行逐步改进，还应探索一种替代范式：使用语言模型（LM）代理来源自以自然语言表达的用户的偏好和价值观来源和策划内容。使用LM代理提出了自己的挑战，包括与候选人产生，计算效率，偏好建模和及时注入相关的挑战。尽管如此，如果成功实施的LM代理可以：指导我们通过数字公共领域而不依赖大规模监视；将电源从平台转移到用户；优化重要的事情，而不仅仅是行为代理；并脚手架我们的代理商而不是破坏它。
使用语言模型的道德案例...
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