XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System说服
通过模拟算法说服通过模拟算法说服
我们研究了贝叶斯说服游戏，发件人想说服接收者采取二进制操作，例如购买产品。发件人被告知（实际上）世界状态，例如产品的质量，但只有有关接收者信念和公用事业的信息有限。以客户调查，用户研究和AI的最新进展激发，我们允许发件人通过查询模拟接收者行为的Oracle来了解有关接收器的更多信息。在固定数量的查询后，发件人对消息策略进行了提交，并且接收者采取了根据她收到的消息最大化她的预期实用程序的措施。，我们表征了发件人的最佳消息传递策略，但给定对接收器类型的任何分布。然后，我们设计了一种多项式查询算法，该算法优化了该游戏中发件人的预期实用程序。我们还考虑了近似甲骨文，更通用的查询结构和昂贵的查询。
说服力和另一件事人种志很重要的备份
说服力和另一件事：今年早些时候对政治中的大数据方法论的批评，一家名为Cambridge Analytica的公司在辩论中对大数据和选举的最前沿，声称对唐纳德·特朗普（Donald Trump）和英国脱欧运动的沮丧胜利负责。报告已将该公司作为木偶大师“宣传机器”，能够通过专有的心理测量数据融合，主要是Facebook“喜欢”和针对的裸露。在这个故事中，由琼斯母亲和《卫报》等人重复，剑桥分析[与“选举管理”公司合作，称为SCL集团）既是国王制造商，又是一位派对人：选民无法抗拒尝试与选民的在线环境无缝地融合在一起，因为他们被选中的人毫无疑问地努力地将投票人员置于投票范围内。
不要问“为什么？”：一种新颖的疫苗说服力方法，而不是解决疫苗犹豫
最近关于疫苗的CMAJ第1条对影响疫苗接受的因素的总体局限性造成了损害，这是通过暗示认知多元化和一种知识缺陷方法之间的简单难题，从而减轻了犹豫。动机访谈强调了在患者疫苗顾问Ling中具有EMPA，以患者为中心的协作式通讯风格的重要性，并具有强大的加拿大结果数据，可以支持其有效解决疫苗犹豫并改善接受的有效性。2此外，第1条忽略了证据表明，疫苗接受性通常是多阶乘，并且比作者所建议的要复杂得多。3尽管我们不否认医疗保健提供指导在促进疫苗接受的关键作用，但许多其他接受的驱动因素是
人类和 ChatGPT 生成的 HPV 疫苗接种支持信息的说服力比较
目前，关于评估 GPT-4 生成 HPV 疫苗支持信息的性能的研究较少。尽管先前的研究表明 AI 可以支持人类的决策和说服（16，17），包括在公共卫生等高风险领域的沟通任务中（18，19），但其在不同主题上生成疫苗支持信息的能力仍不清楚。先前的研究已经确定了个人在决定是否接种 HPV 疫苗时可能考虑的 17 个影响因素（20），为生成 HPV 疫苗接种信息提供了理想的框架。在本研究中，我们利用该框架根据这些影响因素构建疫苗支持信息，并探讨 ChatGPT 与人类生成的 HPV 疫苗支持信息在说服力方面的差异。我们提出以下假设：
不要问“为什么？”：一种新的疫苗说服方法
两种主要的疫苗说服方法在《疫苗修辞学》中，海蒂·V·劳伦斯拒绝了应对疫苗犹豫或拒绝接种的缺陷模型。缺陷模型认为接种疫苗的人是知情和负责任的，而拒绝接种疫苗的人则是知识不足和不负责任的，需要教育。1 劳伦斯是众多作者之一，她们的学科范围包括修辞学（她自己的）、哲学（玛雅·戈登伯格 2 ）、历史（南希·托姆斯 3 ）和医学（斯科特·拉赞及其同事 4 ）。认识论多元主义承认不同的知识，在这种情况下，意味着与对疫苗持怀疑态度的人会面，发现他们怀疑的原因，并邀请他们进行讨论，而不带任何评判。鉴于对支持认知多元论的赤字模型的广泛批评，我们可能认为赤字模型会失宠，但事实并非如此。例如，2024 年，医生 Peter Marks 和 Robert Califf 写道：“敦促临床和生物医学界加倍努力，
中国的说服技术：对国家安全未来的影响
澳大利亚战略政策研究所成立于 2001 年，是一家独立的无党派智库。其核心目标是为澳大利亚政府提供有关澳大利亚国防、安全和战略政策选择的新想法。ASPI 负责向公众通报一系列战略问题，为政府提供新思路，并在国际上利用战略思维。ASPI 的资金来源在我们的年度报告、www.aspi.org.au 在线网站和各个出版物的致谢部分中列出。ASPI 在研究内容和所有编辑判断方面保持独立。它是一家公司，由成员众多的理事会管理。ASPI 的核心价值观是合作、原创和创新、质量和卓越以及独立性。
精准说服中的人工智能
封面图片 – 使用 MIDJOURNEY 生成 一张现代、视觉冲击力强的封面图片，代表了使用人工智能进行受众细分和定位的概念。图像的焦点应该是人脸的数字表示，由相互连接的节点和电路组成，象征着人工智能驱动的数据分析。在脸部周围，描绘了各种细分的受众群体，每个群体都在一个不同的部分，颜色和设计略有不同。社交媒体平台（如 Facebook、Twitter、Instagram）的浮动图标集成在这些部分中，表示有针对性的沟通。背景中的微妙警告符号和红色警报暗示了潜在的风险和道德问题。调色板应该融合冷蓝色和暖色调，营造出紧迫感和重要性。面部细节和细分受众群体之间的对比应使封面具有视觉吸引力和发人深省的效果。– MIDJOURNEY 6.0 版
大语言模型的说服力
大语言模型充当人类社会代理人的能力越来越多，在意见动态领域提出了两个重要问题。首先，这些代理人是否可以产生有效的论点，这些论点可以注入在线论述中，以引导公众舆论。第二，人造代理人是否可以相互互动以重现人类社会系统典型的说服力的围导，为研究合成社会系统作为忠实人群的忠实代理提供了机会。为了解决这些问题，我们设计了关于气候变化主题的综合说服对话方案，其中“说服者”代理人为“怀疑论者”代理人产生了有说服力的论点，后来评估了Argument是否改变了其内见状态。产生了不同类型的论点，以结合观点变化的心理语言理论的不同语言维度。然后，我们要求人类法官评估机器生成的论点的性能。包括事实知识，信任标志，支持表达和传达地位的论点被认为是对人类和代理人的最有效的影响，人类报告对基于知识的论点有明显的偏爱。我们的实验框架为未来的意见动力学研究奠定了基础，我们的发现表明，人造代理具有在在线媒体中的舆论形成过程中发挥重要作用的潜力。
商业实验作为说服手段
之前关于实验的大部分研究都基于这样的假设：企业家和管理者在做出决策之前，会使用（或者最好采用）“科学方法”来测试可能的决策。本文提供了实验策略的另一种观点，介绍了这样一种可能性：至少有些商业实验更看重说服而不是生成无偏见的信息。从这个角度来看，参与者可能会设计实验来获得对其想法的支持，即使这样做会降低实验的信息量。然而，决策者并不天真——他们意识到他们正在审查的结果可能是精心策划的信息环境的产物。本文使用正式模型表明，在各种条件下，参与者都倾向于实施一个信息量不充分的说服实验——即使完全信息量的实验以相同的成本是可行的。