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从“作弊”到“受害者”:澳大利亚媒体如何掩盖Robodebt?

From 'cheats' to 'victims': How did Australian media cover Robodebt?

对澳大利亚政府的RobodeBT计划的报道从该计划的成立到事后看来发生了巨大变化。研究人员在2016年说,媒体报道,主要将债务收到债务的福利收件人构成了“作弊”和“欺诈”的利用。然而,到2023年,他们说受该计划影响的人被构成“受害者”和“脆弱”,并且在有关他们的经历的故事中更有可能被引用。研究人员说,这一变化凸显了倡导的重要性,并将经验丰富的声音进入媒体以挑战刻板印象并最终影响政策。

大型语言模型存在偏差——但仍可以帮助分析复杂数据

Large Language Models are biased – but can still help analyse complex data

在一项试点研究中,研究人员发现证据表明,大型语言模型 (LLM) 能够以与人类类似的方式分析有争议的话题,例如澳大利亚 Robodebt 丑闻——有时也会表现出类似的偏见。研究发现,可以通过周到的指示提示 LLM 代理 (GPT-4 和 Llama 2) 将其编码结果与人类任务对齐:“要持怀疑态度!”或“要节俭!”。同时,LLM 还可以帮助人类研究人员识别疏忽和潜在的分析盲点。

这项毫无意义的 1,080 美元税收减免本应在几年前结束——但已经很难停止

This pointless $1,080 tax break should have ended years ago – but has become hard to stop

我们即将知道我们是否会失去每年高达 1,080 澳元的税收减免。财政部长 Josh Frydenberg 表示,在下个月的预算之前,他还没有“就”每年 78 亿澳元的低收入和中等收入税收抵免“做出任何最终决定”。他还表示,这从来就不是“税收制度的永久特征”,这是事实。他本可以补充说,这个设计非常糟糕,为一个不再存在的目的而引入,为一个没有意义的目的而延长,现在如果不给人们“减薪”,就不能废除它。低收入和中等收入税收抵免 (LMITO) 是由 Scott Morrison 在 2018 年担任总理之前作为财政部长的最后一份预算中提出的。其奇特的设计很大程度上归功于政府在 Robodebt 方面的