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许多参与式平台和过程（例如Pol.IS，Remesh和定性调查）从参与者那里收集详细的自由文本意见。由于收集的信息量太大而无法由决策者直接消化，因此有必要总结铰接意见。一个关键的挑战是如何以可扩展的方式执行此总结，同时仍代表参与者的意见。我们设计了一个摘要过程，该过程直接针对可扩展性和代表性的双重目标。而不是单个陈述，我们的摘要采用了多个简短陈述的形式，每个陈述均表达了参与者体内的普遍观点。包括多个陈述使我们能够捕捉多样的意见甚至不兼容的意见。从整体上讲，我们称之为板岩的这套陈述代表了基础人群中的意见分布。因此，板岩可以作为各种决策过程的输入：人类政策制定者可以轻松消化这些板岩以将其选择基于公众意见，而支持决策制定的下游算法可以将我们的板岩用作预处理的投入。我们的过程设计基于社会选择理论领域，该理论将个人偏好研究成集体，民主决定，通过数学
生成的社会选择：Openai“民主投入AI ...
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